基于SSD的不平衡样本车辆检测与识别

摘要：

为了实现在复杂环境,车辆样本不平衡情况下的实时车辆检测与识别,基于SSD算法搭建了车辆检测与识别的框架.针对车辆数据存在车型难易样本不均衡以及SSD方法存在的正负样本不平衡问题,在SSD引入改进的损失函数来挖掘难易样本,通过提高难样本的学习比例来更好地识别样本较少的车辆类型.引入SSD级联的网络结构,在第一级SSD挖掘正负样本,在第二级SSD根据第一级SSD的指导过滤掉大量的负样本.构建了拥有7480幅图像,包含4种车辆类型的数据集对该方法进行验证.实验结果表明,基于改进SSD的方法提高了少样本车辆类型的准确率,使整体检测精度取得了90.0％的准确率.针对不均衡样本的车辆数据集有较好的通用性,适用于车辆检测与识别任务.

关键词：车辆检测与识别、SSD、样本不平衡、难易样本挖掘、正负样本挖掘

所属期刊栏目：29

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61374047,60973095;江苏省博士后科研资助计划1601085C

在线出版日期：2019-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：135-140