基于Fast RCNN模型的车辆阴影去除

针对运动车辆阴影带来车辆合并及形状失真的问题,提出一种基于Fast RCNN模型的车辆阴影检测去除算法。采用Selective search法对视频车辆图像提取多个车辆候选目标矩形区域,采用Hessenberg分解法将运动车辆和其阴影区域分开;利用深度网络提取阴影特征,用PCA分析法检测阴影,训练优化该网络,识别移动阴影中包含的车辆区域,实现快速去除阴影的效果。实验结果表明,该方法有效解决传统算法多车辆阴影检测去除效率低下问题,平均检测精度mAP(mean average precision)提高2.78%,为智能交通系统提供良好技术基础。