【摘 要】
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针对在传统的道路目标识别中,需要进行手工提取特征,模型的泛化能力差。使用深度学习的技术,提出了使用深度卷积神经网络(SSD)解决道路目标问题。该方法首先对图像特征进行自动提取,在基础网络后添加不同尺寸的特征图,然后对多尺寸的特征图做卷积滤波,得到目标坐标值和目标的类别。实验中,在SSD模型中增加了特征图的检测层数,增大原图像尺寸,调试相应的参数,经过多次迭代,最终得到目标模型。实验采用行车记录仪采
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针对在传统的道路目标识别中,需要进行手工提取特征,模型的泛化能力差。使用深度学习的技术,提出了使用深度卷积神经网络(SSD)解决道路目标问题。该方法首先对图像特征进行自动提取,在基础网络后添加不同尺寸的特征图,然后对多尺寸的特征图做卷积滤波,得到目标坐标值和目标的类别。实验中,在SSD模型中增加了特征图的检测层数,增大原图像尺寸,调试相应的参数,经过多次迭代,最终得到目标模型。实验采用行车记录仪采集的图像,在图像中标定出车辆、行人和骑行的人三类,实验表明,检测目标尺寸越小,检测难度越大,检测效果越差
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