改进的R-SSD全景视频图像车辆检测算法

摘要：

针对SSD算法在检测全景视频图像车辆目标时存在准确率低、漏检率高的问题,构建了一种改进的SSD网络,命名为R-SSD,并提出了一种基于R-SSD的全景视频图像中车辆目标检测算法.在原SSD网络之前增加了一个RPN*网络,目的在于过滤负样本先验框并粗略调整先验框的位置和大小,为后续回归提供好的初始条件.在原SSD和RPN*网络之间构建了传输转换模块,实现两个网络间的特征融合,并增加低层特征信息,从而提高目标的检测效果.在同时兼顾了RPN*网络和SSD*网络损失函数的基础上提出了新的损失函数,应用了二分类和多分类的方法,使回归操作更加精确.将采集的全景视频图像数据分为训练集和测试集,通过对比实验,表明提出的R-SSD算法检测精度可达90.78％,明显优于SSD算法,可较好地解决全景目标车辆检测中误检率较高、漏检率较高等问题.

关键词：全景车辆检测、SSD算法、特征融合、传输转换模块

所属期刊栏目：57

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：公安部科技强警基础工作专项;陕西省自然科学基础研究计划基金;西安邮电大学创新创业项目;西安邮电大学研究生创新基金

在线出版日期：2021-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：189-195