| 公路視頻實時車輛檢測分類與車流量統計算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：3311 K | |
| 標簽： 卷積神經網絡 目標檢測與分類 實時車流量統計 | |
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| 文檔介紹：公路視頻實時車輛檢測分類與車流量統計是計算機視覺領域的一個經典問題。傳統設置檢測帶法，易漏檢復檢，自動化性不好。基于深度網絡的onestage算法實時性好，但是經常會把變化的背景、運動的非車輛物體納入其中，同時對光照變化敏感，夜間分類效果不好。因此，提出采用onestage做目標檢測，并不直接獲取分類結果，而是根據標注框將物體切割出來，去除背景，提升抗背景擾動性能和分類效果；再送入一個經過遷移學習的淺層神經網絡；將分類輸出和目標檢測網絡的位置輸出合并送入一個全圖匹配算法，進行車流量統計。該方法在保障實時性的同時降低了漏檢和復檢率。 | |
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