公路視頻實(shí)時(shí)車輛檢測(cè)分類與車流量統(tǒng)計(jì)算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：3311 K
標(biāo)簽： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 目標(biāo)檢測(cè)與分類 實(shí)時(shí)車流量統(tǒng)計(jì)
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文檔介紹：公路視頻實(shí)時(shí)車輛檢測(cè)分類與車流量統(tǒng)計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)經(jīng)典問題。傳統(tǒng)設(shè)置檢測(cè)帶法，易漏檢復(fù)檢，自動(dòng)化性不好。基于深度網(wǎng)絡(luò)的onestage算法實(shí)時(shí)性好，但是經(jīng)常會(huì)把變化的背景、運(yùn)動(dòng)的非車輛物體納入其中，同時(shí)對(duì)光照變化敏感，夜間分類效果不好。因此，提出采用onestage做目標(biāo)檢測(cè)，并不直接獲取分類結(jié)果，而是根據(jù)標(biāo)注框?qū)⑽矬w切割出來(lái)，去除背景，提升抗背景擾動(dòng)性能和分類效果；再送入一個(gè)經(jīng)過遷移學(xué)習(xí)的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將分類輸出和目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的位置輸出合并送入一個(gè)全圖匹配算法，進(jìn)行車流量統(tǒng)計(jì)。該方法在保障實(shí)時(shí)性的同時(shí)降低了漏檢和復(fù)檢率。
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