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基于改进SSD的车辆小目标检测算法研究
文献摘要：
针对SSD(single shot multibox detector,单步多盒检测)算法在车辆的自动紧急制动(AEB)中对远方目标检测效果差、检测速度慢、对硬件资源需求高的问题,提出了一种基于SSD的改进算法.首先用MobileNetv2替换SSD中的AGG-16作为检测网络,以减少参数数量和计算量,降低网络对硬件性能的需求;其次,提出了特征增强和融合的方法,反复挖掘目标信息,并把不同特征层的信息进行融合,以提高对小目标检测的能力;最后,对先验框解码过程进行改进,减少网络需要解码的先验框数量,再次减少计算量,提高网络检测速度,并调整先验框的尺寸,进一步增强小目标检测的能力.把改进后的网络和SSD300、YOLO、MobileNetv2-SSD等网络在KITTI数据集上进行检测和对比分析,实验结果表明,改进后的网络对小目标识别的速度有所加快,鲁棒性更好,准确率更高,同时也降低了对硬件配置资源的需求.
文献关键词：
卷积神经网络;目标检测;小目标;特征增强;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
郭健忠;余腾飞;崔玉定;周兴林
作者机构：
武汉科技大学 汽车与交通工程学院,湖北 武汉 430065;武汉科技大学 机械自动化学院,湖北 武汉 430065
文献出处：
引用格式：
[1]郭健忠;余腾飞;崔玉定;周兴林-.基于改进SSD的车辆小目标检测算法研究)[J].计算机技术与发展,2022(03):1-7
A类：
B类：
小目标检测,目标检测算法,算法研究,single,shot,multibox,detector,单步,自动紧急制动,AEB,远方,检测效果,检测速度,速度慢,硬件资源,资源需求,改进算法,先用,MobileNetv2,AGG,测网,数数,特征增强,目标信息,先验框,解码,减少计算量,网络检测,SSD300,YOLO,KITTI,小目标识别,所加,硬件配置,特征融合
AB值：
0.425453
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