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基于改进SSD的车辆小目标检测算法研究

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针对SSD(single shot multibox detector,单步多盒检测)算法在车辆的自动紧急制动(AEB)中对远方目标检测效果差、检测速度慢、对硬件资源需求高的问题,提出了一种基于SSD的改进算法.首先用MobileNetv2替换SSD中的AGG-16作为检测网络,以减少参数数量和计算量,降低网络对硬件性能的需求;其次,提出了特征增强和融合的方法,反复挖掘目标信息,并把不同特征层的信息进行融合,以提高对小目标检测的能力;最后,对先验框解码过程进行改进,减少网络需要解码的先验框数量,再次减少计算量,提高网络检测速度,并调整先验框的尺寸,进一步增强小目标检测的能力.把改进后的网络和SSD300、YOLO、MobileNetv2-SSD等网络在KITTI数据集上进行检测和对比分析,实验结果表明,改进后的网络对小目标识别的速度有所加快,鲁棒性更好,准确率更高,同时也降低了对硬件配置资源的需求.
Research on Vehicle Small Target Detection Algorithm Based on Improved SSD

郭健忠、余腾飞、崔玉定、周兴林

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武汉科技大学 汽车与交通工程学院,湖北 武汉 430065

武汉科技大学 机械自动化学院,湖北 武汉 430065

卷积神经网络 目标检测 小目标 特征增强 特征融合

2018年国家重大科研项目

51827812

2022

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子:0.621
ISSN:1673-629X
年,卷(期):2022.32(3)
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