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基于MobileNet-SSD的铁路信号灯检测识别
被引量：
8
1
作者
王焕民
张建柏
+1 位作者
裴华艳
蒋兆远
《兰州交通大学学报》
CAS
2020年第4期66-70,共5页
为解决铁路轨旁信号灯的定位与实时检测问题,在深入分析传统SSD算法与MobileNet模型的基础上,将MobileNet模型的最后平均池化层、全连接层转换为SSD算法的多尺度特征映射层,提出了一种基于MobileNet-SSD的铁路信号灯检测算法.实验结果表...
为解决铁路轨旁信号灯的定位与实时检测问题,在深入分析传统SSD算法与MobileNet模型的基础上,将MobileNet模型的最后平均池化层、全连接层转换为SSD算法的多尺度特征映射层,提出了一种基于MobileNet-SSD的铁路信号灯检测算法.实验结果表明:该算法克服了传统SSD算法对小目标识别不准确、检测实时性较差的问题,检测速度更快,准确率更高;在50 m监控范围内,算法的平均检测准确率达到85%以上,同时具有25帧/s的实时识别能力.
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关键词
铁路信号灯检测
MobileNet-SSD
目标检测
深度学习
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职称材料
题名
基于MobileNet-SSD的铁路信号灯检测识别
被引量：
8
1
作者
王焕民
张建柏
裴华艳
蒋兆远
机构
兰州
交通大学机电技术研究所
甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心
甘肃省物流与运输装备行业技术中心
中国铁路兰州铁路局集团有限公司
兰州
交通大学电子与信息工程学院
出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2020年第4期66-70,共5页
基金
甘肃省高等学校科研项目(2018C-10)
甘肃省青年基金(1606RJYA222)。
文摘
为解决铁路轨旁信号灯的定位与实时检测问题,在深入分析传统SSD算法与MobileNet模型的基础上,将MobileNet模型的最后平均池化层、全连接层转换为SSD算法的多尺度特征映射层,提出了一种基于MobileNet-SSD的铁路信号灯检测算法.实验结果表明:该算法克服了传统SSD算法对小目标识别不准确、检测实时性较差的问题,检测速度更快,准确率更高;在50 m监控范围内,算法的平均检测准确率达到85%以上,同时具有25帧/s的实时识别能力.
关键词
铁路信号灯检测
MobileNet-SSD
目标检测
深度学习
Keywords
railway signal lamp detection
MobileNet-SSD
object detection
deep learning
分类号
U284.1 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MobileNet-SSD的铁路信号灯检测识别
王焕民
张建柏
裴华艳
蒋兆远
《兰州交通大学学报》
CAS
2020
8
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