典型文献
基于改进SSD的低照度图像目标检测算法
文献摘要：
针对低照度图像环境下目标检测精度不高这一问题,该文提出了基于改进SSD(single shot multi-box detector)的低照度图像目标检测算法.首先基于Retinex理论的图像增强算法进行原始低照度图像的增强;然后在SSD模型基础上,联合利用原始图像与增强图像之间特征差异性,设计了双分支SSD结构并采用ResNet50网络替换原始VGG16特征提取网络;最后在双分支结构中嵌入一种差分特征融合模块(DFF),使模型对互补特征有更好的提取效果以此来提高算法对低照度图像目标检测精度.实验结果表明,该文所提出的方法在低照度图像环境下,与主流的检测算法相比,检测精度能达到82.39％.
文献关键词：
目标检测;改进SSD;低照度图像;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
吕东;张鑫港
作者机构：
青岛科技大学信息科学技术学院,青岛266061;兰州交通大学 测绘与地理信息学院,兰州730070
文献出处：
引用格式：
[1]吕东;张鑫港-.基于改进SSD的低照度图像目标检测算法)[J].自动化与仪表,2022(05):53-58,69
A类：
B类：
SSD,低照度图像,图像目标检测,目标检测算法,检测精度,single,shot,multi,box,detector,Retinex,图像增强算法,原始图像,增强图像,特征差异性,ResNet50,VGG16,特征提取网络,双分支结构,种差,差分特征,特征融合模块,DFF,提取效果
AB值：
0.306323
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