典型文献
改进型SSD道路行人目标检测算法
文献摘要：
针对道路目标检测中行人目标检测效果不佳的问题,提出了一种改进型SSD行人目标检测算法.首先,采用具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)结合K-means算法选取适当规格的Anchor Box,使用DBSCAN剔除样本干扰点后利用K-means确定聚类中心,根据重叠度选择适当规格的Anchor Box;然后,对SSD算法的各个特征图进行尺度不变的卷积操作构建语义信息增强的特征图,并将原始特征图与增强特征图按照Concat方式特征融合,生成SSD算法的改进特征金字塔网络;最后,充分考虑正负样本不均衡的情况,选择Focal Loss函数,并结合Locatization Loss函数修正损失函数.实验结果表明,改进型SSD算法可以提高道路行人目标检测的精度和速度,并且在客观评价上取得了良好的效果.该算法在KITTI测试集上的行人目标检测平均精度为91.17％,检测速率为41.93 fps.
文献关键词：
目标检测;SSD;特征金字塔网络;聚类算法;Focal Loss函数
中图分类号：
作者姓名：
贾君霞;史珂鑫
作者机构：
兰州交通大学电子与信息工程学院 兰州730070
文献出处：
引用格式：
[1]贾君霞;史珂鑫-.改进型SSD道路行人目标检测算法)[J].国外电子测量技术,2022(12):26-32
A类：
Locatization
B类：
改进型,SSD,行人目标检测,目标检测算法,道路目标检测,中行,检测效果,基于密度,聚类方法,DBSCAN,means,Anchor,Box,定聚,聚类中心,重叠度,特征图,尺度不变,卷积操作,语义信息,信息增强,Concat,特征融合,改进特征,特征金字塔网络,正负样本,样本不均衡,Focal,Loss,损失函数,客观评价,KITTI,测试集,检测速率,fps,聚类算法
AB值：
0.383339
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