基于Fast R-CNN的车辆目标检测
目的 在传统车辆目标检测问题中,需要针对不同图像场景选择适合的特征.为此提出一种基于快速区域卷积神经网络(Fast R-CNN)的场景图像车辆目标发现方法,避免传统车辆目标检测问题中需要设计手工特征的问题.方法 该方法基于深度学习卷积神经网络思想.首先使用待检测车辆图像定义视觉任务.利用选择性搜索算法获得样本图像的候选区域,将候选区域坐标与视觉任务示例图像一起输入网络学习.示例图像经过深度卷积神经网络中的卷积层,池化层计算,最终得到深度卷积特征.在输入时没有规定示例图像的规格,此时得到的卷积特征规格不定.然后,基于Fast R-CNN网络结构,通过感兴趣区域池化层规格化特征,最后将特征输入不同的全连接分支,并行回归计算特征分类,以及检测框坐标值.经过多次迭代训练,最后得到与指定视觉任务强相关的目标检测模型,具有训练好的权重参数.在新的场景图像中,可以通过该目标检测模型检测给定类型的车辆目标.结果 首先确定视觉任务包含公交车,小汽车两类,背景场景是城市道路.利用与视觉任务强相关的测试样本集对目标检测模型进行测试,实验表明,当测试样本场景与视觉任务相关度越高,且样本中车辆目标的形变越小,得到的车辆目标检测模型对车辆目标检测具有良好的检测效果.结论 本文提出的车辆目标检测方法,利用卷积神经网络提取卷积特征代替传统手工特征提取过程,通过Fast R-CNN对由示例图像组成定义的视觉任务训练得到了效果良好的车辆目标检测模型.该模型可以对与视觉任务强相关新场景图像进行效果良好的车辆目标检测.本文结合深度学习卷积神经网络思想,利用卷积特征替代传统手工特征,避免了传统检测问题中特征选择问题.深层卷积特征具有更好的表达能力.基于Fast R-CNN网络,最终通过多次迭代训练得到车辆检测模型.该检测模型对本文规定的视觉任务有良好的检测效果.本文为解决车辆目标检测问题提供了更加泛化和简洁的解决思路.
快速区域卷积神经网络、深度学习、车辆、视觉任务、目标检测
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目91120009National Natural Science Foundation of China91120009
2017-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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