10.3969/j.issn.2095-2163.2021.09.033
基于改进SSD算法的骑车人识别研究
在智能网联汽车蓬勃发展的大背景下,目标识别作为智能驾驶的关键技术能够提高公路环境的安全性,本文采用SSD算法对公路环境下骑车人检测识别技术进行研究,发现SSD算法的小目标检测效果和平均识别精度都不太理想,故通过参考YOLOv3算法的跨层链接思想,在网络上引入FPN结构,进而提高识别效果.在TDCB数据集上的实验结果表明,平均检测精度和对小目标检测效果均有所提高,精度上提高约为2.2％,检测速度虽略微减缓,仍符合实际应用需求,改进后的SSD算法对提高公路环境下骑车人安全有着重要意义.
骑车人检测;深度学习;SSD;FPN;跨层链接思想
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TP183;TP391.41(自动化基础理论)
2021-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
170-173,183
