基于深度学习的车辆检测算法研究

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中文摘要：随着科学技术的不断发展,自动化实现车辆识别已经成为智能汽车领域的一个重要应用.本文通过自建车辆数据集,实现道路行车视角下的车辆检测.主要步骤为:在自然状态下使用摄像头采集图像,并对采集到的不同道路行车视角下的车辆图像进行人工挑选,去除模糊、拍摄效果不佳、重复的图片.之后,使用基于Faster R-CNN的模型对选取的二维车辆图像测试集进行测试.对早上、中午和晚上三个时间段车辆图像进行识别,总体精度r,P和F的值分别为0.99,0.98和0.98,表明算法最终取得较好的结果.

作者：

陈鑫鑫、郭晓雯、刘洪霞

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作者单位：

中邮建技术有限公司

关键词：

Faster R-CNN BP神经网络深度学习

出版年：

2024

江苏通信

江苏省通信学会

江苏通信

影响因子：0.062

ISSN：1007-9513

年,卷(期)：2024.40(2)

参考文献量10