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深度学习中的单阶段车辆检测算法综述
文献摘要：
随着深度学习的发展,基于深度学习的车辆检测算法性能不断被提升,在构建智能交通体系方面发挥重要作用.单阶段目标检测模型因其检测速度的优越性,被广泛应用于车辆实时检测.为了综合分析基于深度学习的单阶段车辆检测算法相关改进及应用,分别对比了各类常用单阶段车辆检测算法,列举其改进措施以及在车辆检测方面存在的问题;重点阐述了基于常见单阶段车辆检测算法针对现有问题采取的相关改进以及应用领域;简要介绍了车辆检测相关数据集,对现阶段车辆检测中亟待解决的问题与难点进行了分析,提出了车辆检测未来的研究方向.
文献关键词：
深度学习;车辆检测;单阶段目标检测
中图分类号：
作者姓名：
杨锦帆;王晓强;林浩;李雷孝;杨艳艳;李科岑;高静
作者机构：
内蒙古工业大学 信息工程学院,呼和浩特 010080;天津理工大学 计算机科学与工程学院,天津 300384;内蒙古工业大学 数据科学与应用学院,呼和浩特 010080;内蒙古农业大学 计算机与信息工程学院,呼和浩特 010011
文献出处：
引用格式：
[1]杨锦帆;王晓强;林浩;李雷孝;杨艳艳;李科岑;高静-.深度学习中的单阶段车辆检测算法综述)[J].计算机工程与应用,2022(07):55-67
A类：
B类：
车辆检测,检测算法,算法性能,智能交通,交通体系,单阶段目标检测,目标检测模型,检测速度,实时检测,现有问题,问题与难点
AB值：
0.194435
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