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题名基于改进SSD算法的实时交通标示牌检测
被引量：3
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作者
张伟康
杨鹏
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机构
北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第1期90-92,98,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目（51774045）
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文摘
由于当前交通标示牌检测模型体积太大,检测速度太慢,无法在嵌入式设备上使用,为提高交通标示牌的检测速度,在SSD算法的基础上使用MobileNet作为主体网络进行特征提取,极大地减小了模型的体积,降低了模型计算量和硬件消耗。模型使用反卷积和跨层连接,不仅丰富了上下文信息,而且提高了检测精度。实验结果表明,这种技术在保证检测交通标示牌检测精度的同时,大大提高了检测速度,为模型在嵌入式设备上进行实时的交通标示牌检测提供可能。
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关键词
交通标示牌检测
卷积神经网络
跨层连接
反卷积网络
嵌入式设备
实时检测
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Keywords
traffic sign detection
convolutional neural network
cross⁃layer connection
deconvolution network
embedded device
real⁃time detection
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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