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基于Faster RCNN的智能车道路前方车辆检测方法
被引：26
作者：
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机构:
徐冰心
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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
潘卫国
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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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机构:
机构：
[1] 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
来源：
关键词：
智能车;
前方车辆;
深度卷积神经网络;
训练模型;
准确率;
D O I：
10.19678/j.issn.1000-3428.0050993
中图分类号：
TP391.41 [];
U495 [电子计算机在公路运输和公路工程中的应用];
学科分类号：
080203 ;
0838 ;
摘要：
使用Fast RCNN方法进行特征提取存在耗时较长且检测准确率较低的问题。为此,结合Faster RCNN前方车辆检测模型与3种不同大小的卷积神经网络,提出一种改进的前方车辆检测方法,研究对比各方法在3种交通场景数据库上的前方车辆检测能力。实验结果表明,与深度卷积神经网络方法相比,该方法提高了车辆检测的准确性和鲁棒性,具有一定的泛化能力。
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