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基于区域判别与信息反传的车辆精细定位方法
公绪超1; 李宗民1; 李冠霖1; 李华2
2019
发表期刊计算机辅助设计与图形学学报
ISSN1003-9775
卷号31.0期号:012页码:2136
摘要伴随智能交通图片数据爆炸式增长,交通大数据车辆精确定位管理需求增加.针对SSD(single shot multibox detector)检测算法对小目标定位不稳定与距离弥散导致的车辆定位偏差问题,提出了一种端到端的车辆及内部细节定位方法.包括引入无效目标过滤机制,以有效地抑制定位偏差;添加区域位置信息反传层,共享低卷积层局部特征,扩大小目标局部感受野,有效地进行车辆内部细节定位.采用PASCAL VOC2007数据集进行的实验结果表明,文中方法达到了良好的效果.
关键词卷积神经网络 SSD目标检测 车辆定位
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36290
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国石油大学
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
公绪超,李宗民,李冠霖,等. 基于区域判别与信息反传的车辆精细定位方法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报,2019,31.0(012):2136.
APA 公绪超,李宗民,李冠霖,&李华.(2019).基于区域判别与信息反传的车辆精细定位方法.计算机辅助设计与图形学学报,31.0(012),2136.
MLA 公绪超,et al."基于区域判别与信息反传的车辆精细定位方法".计算机辅助设计与图形学学报 31.0.012(2019):2136.
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