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用于交通标志检测的窗口大小聚类残差SSD模型
被引量：
4
1
作者
宋青松
王兴莉
+3 位作者
张超
陈禹
宋焕生
KHATTAK Asad Jan
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期133-140,共8页
SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络,以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类...
SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络,以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类算法取代盲目搜索机制,确定SSD中默认窗口的大小,以改善检测效率.针对德国交通标志检测数据集,模型获得了97.1%mAP和每幅图像0.07 s的检测速度.针对中国交通标志数据集,模型获得89.7%mAP和每幅图像0.08 s的检测速度.与原始SSD模型比较,本文所提模型的检测性能得到改善.
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关键词
交通标志检测
深度学习
单拍多
盒
探测器
(
ssd
)
K-均值
聚类
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职称材料
用于ADAS实时目标车辆检测的改进SSD算法
被引量：
3
2
作者
焦鑫
杨伟东
+2 位作者
刘全周
李占旗
贾鹏飞
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2020年第3期337-344,共8页
以实际交通场景中存在重叠小目标车辆为重点,为提升汽车辅助驾驶系统(ADAS)对目标车辆检测的准确性,建立了一种实时目标车辆检测改进算法SSD-P。该算法基于2种方法:1)通过增加小目标特征的提取数量,提出了一种浅层特征图像分辨率重建的...
以实际交通场景中存在重叠小目标车辆为重点,为提升汽车辅助驾驶系统(ADAS)对目标车辆检测的准确性,建立了一种实时目标车辆检测改进算法SSD-P。该算法基于2种方法:1)通过增加小目标特征的提取数量,提出了一种浅层特征图像分辨率重建的方法;2)在非极大抑制中嵌入特征向量进行二次判定方法,以克服单发多盒探测器(SSD)算法对小目标检测精度不高、重叠目标检测能力弱的问题。在PASCAL VOC2012数据集、虚拟交通场景以及实际交通场景中,进行了相关实验验证。结果表明:用该SSD-P算法进行目标车辆检测的平均精度(mAP)为92.4%,比改进前的SSD算法精度提升了4.8%。因此,该改进算法能够改善ADAS的准确性。
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关键词
汽车辅助驾驶系统(ADAS)
实时车辆检测
单发多
盒
探测器
(
ssd
)算法
小目标
重叠目标
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职称材料
基于改进SSD的无人船海上船舶识别算法
被引量：
9
3
作者
刘硕
葛愿
+2 位作者
李媛媛
胡俊祥
叶刚
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期120-123,共4页
针对无人船海上航行时视觉系统获取的图片中船舶识别不准确,以及识别精度偏低的问题,提出了基于改进单镜头多盒探测器(SSD)的无人船海上船舶识别方法。在传统SSD网络的第七层增加L2正则化对其进行改进,使得SSD每个卷积层的参数比较均衡...
针对无人船海上航行时视觉系统获取的图片中船舶识别不准确,以及识别精度偏低的问题,提出了基于改进单镜头多盒探测器(SSD)的无人船海上船舶识别方法。在传统SSD网络的第七层增加L2正则化对其进行改进,使得SSD每个卷积层的参数比较均衡,降低模型对局部特征的敏感性,从而提高船舶识别的置信度。实验结果表明:所提方法具有较好的海上船舶识别效果,并且基于改进SSD训练出的模型具有更好的泛化能力。
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关键词
船舶识别
改进单镜头多
盒
探测器
(
ssd
)
L2正则化
无人船
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职称材料
题名
用于交通标志检测的窗口大小聚类残差SSD模型
被引量：
4
1
作者
宋青松
王兴莉
张超
陈禹
宋焕生
KHATTAK Asad Jan
机构
长安大学信息工程学院
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期133-140,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61201406,61572083)
中国博士后科学基金资助项目(2019M653516)~~
文摘
SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络,以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类算法取代盲目搜索机制,确定SSD中默认窗口的大小,以改善检测效率.针对德国交通标志检测数据集,模型获得了97.1%mAP和每幅图像0.07 s的检测速度.针对中国交通标志数据集,模型获得89.7%mAP和每幅图像0.08 s的检测速度.与原始SSD模型比较,本文所提模型的检测性能得到改善.
关键词
交通标志检测
深度学习
单拍多
盒
探测器
(
ssd
)
K-均值
聚类
Keywords
traffic sign detection
deep learning
Single Shot MultiBox Detector(
ssd
)
K-mean
clustering
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
用于ADAS实时目标车辆检测的改进SSD算法
被引量：
3
2
作者
焦鑫
杨伟东
刘全周
李占旗
贾鹏飞
机构
河北工业大学机械学院
中国汽车技术研究中心有限公司
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2020年第3期337-344,共8页
基金
天津市科技计划项目(18YFCZZC00150)
天津市科技计划项目(17YDLJGX00020)。
文摘
以实际交通场景中存在重叠小目标车辆为重点,为提升汽车辅助驾驶系统(ADAS)对目标车辆检测的准确性,建立了一种实时目标车辆检测改进算法SSD-P。该算法基于2种方法:1)通过增加小目标特征的提取数量,提出了一种浅层特征图像分辨率重建的方法;2)在非极大抑制中嵌入特征向量进行二次判定方法,以克服单发多盒探测器(SSD)算法对小目标检测精度不高、重叠目标检测能力弱的问题。在PASCAL VOC2012数据集、虚拟交通场景以及实际交通场景中,进行了相关实验验证。结果表明:用该SSD-P算法进行目标车辆检测的平均精度(mAP)为92.4%,比改进前的SSD算法精度提升了4.8%。因此,该改进算法能够改善ADAS的准确性。
关键词
汽车辅助驾驶系统(ADAS)
实时车辆检测
单发多
盒
探测器
(
ssd
)算法
小目标
重叠目标
Keywords
advanced driver assistance system
ADAS
real-time vehicle detections
single shot multi-box detector(
ssd
)algorithm
small targets
overlapping objectives
vehicle detections
分类号
U461.91 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于改进SSD的无人船海上船舶识别算法
被引量：
9
3
作者
刘硕
葛愿
李媛媛
胡俊祥
叶刚
机构
安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
安徽工程大学电气工程学院
北京优世达科技有限公司
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期120-123,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572032)
安徽省高校学科拔尖人才项目(GXBJZD20)。
文摘
针对无人船海上航行时视觉系统获取的图片中船舶识别不准确,以及识别精度偏低的问题,提出了基于改进单镜头多盒探测器(SSD)的无人船海上船舶识别方法。在传统SSD网络的第七层增加L2正则化对其进行改进,使得SSD每个卷积层的参数比较均衡,降低模型对局部特征的敏感性,从而提高船舶识别的置信度。实验结果表明:所提方法具有较好的海上船舶识别效果,并且基于改进SSD训练出的模型具有更好的泛化能力。
关键词
船舶识别
改进单镜头多
盒
探测器
(
ssd
)
L2正则化
无人船
Keywords
ship recognition
improved single shot multibox detector(
ssd
)
L2 regularization
unmanned ship
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于交通标志检测的窗口大小聚类残差SSD模型
宋青松
王兴莉
张超
陈禹
宋焕生
KHATTAK Asad Jan
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
用于ADAS实时目标车辆检测的改进SSD算法
焦鑫
杨伟东
刘全周
李占旗
贾鹏飞
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2020
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进SSD的无人船海上船舶识别算法
刘硕
葛愿
李媛媛
胡俊祥
叶刚
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021
9
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职称材料
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