一种卷积神经网络的车辆和行人检测算法

作者:李大华;汪宏威;高强;于晓;沈洪宇 刊名:激光杂志 上传者:马晓波

【摘要】针对传统车辆行人检测算法速度慢、精度低、难以进行多尺寸检测等问题;设计了一种深度卷积神经网络;应用到密集车辆和行人的实时检测;采用批标准化、Res结构、SSES结构搭建深度卷积神经网络;融合不同深度的特征并用3个不同尺寸特征图检测以提高网络对多尺寸目标的检测能力;神经网络在PASCALVOC2007、2012车辆和人混合数据集上训练;检测车辆、行人的平均精度分别到达80.1%、83.6%;检测单张图片耗时0.04s;实验结果表明;设计的算法检测车辆、行人精度较高;多尺寸目标检测效果好;可实时检测;

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李大华等:一种卷积神经网络的车辆和行人检测算法 70 《激光杂志 》 2 0 2 0 年第 41 卷第 4 期 L A S E IU 〇U R N A L ( Vol. 4 1 , N a 4 ,2 0 2 0 ) 一种卷积神经网络的车辆和行人检测算法 李大华,汪宏威,高 强 ,于 晓 ,沈洪宇 ( 天 津 理 工 大 学 电 气 电 子 工 程 学 院 ,天 津 市 复 杂 系 统 控 制 理 论 及 应 用 重 点 实 验 室 ,天 津 30 0 3 8 4 ) 摘要:针对传统车辆行人检测算法速度慢、精度低、难以进行多尺寸检测等问题,设计了一种深度卷积神 经网络,应用到密集车辆和行人的实时检测。采用批标准化、R es结构、SSES结构搭建深度卷积神经网络,融合 不同深度的特征并用3 个不同尺寸特征图检测以提高网络对多尺寸目标的检测能力。神经网络在PASCAL VOC2007、2012车辆和人混合数据集上训练,检测车辆、行人的平均精度分别到达80. 1 % 、83.6% ,检测单张图 片耗时0.04 s。实验结果表明,设计的算法检测车辆、行人精度较高,多尺寸目标检测效果好,可实时检测。 关键词:监控系统;人工智能;深度学习;神经网络;目标检测 中图分类号:T P183 文献标识码:A DOI 编码:10. 1 4 0 1 6 / j .c n k i . jg z z . 2 0 2 0 .0 4 . 070 Vehicle and pedestrian detection algorithm based on convolutional neural network LI Dahua,WANG Hongwei, GAO Qiang, YU Xiao, SHEN Hongyu ( Tianjin Key Laboratory fo r Control Theory & Applications in Complicated System s , College o f \ Electrical and Electronic Engineering, Tianjin University o f Technology, Tianjin 3 0 0 3 8 4 , China) Abstract: A im ing a t th e prob lem s of slow s p e e d , low precision an d d ifficu lty in m u lti-s iz e detec tion of trad itiona l veh ic le p ed es tria n detec tion a lg o rith m s, a d eep convolutional neu ra l netw ork is desig n ed and app lied to r e a l - t im e d e ­ tec tion o f d en se v eh ic les and p ed estria n s . T he d eep convolutional neu ra l netw ork is bu ilt by batch no rm aliza tio n , re s id ­ ual netw orks an d s p l i t - s q u e e z e - e x c i ta t io n - a n d - s

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