基于改进Mask R-CNN的交通监控视频车辆检测算法

作     者：陆飞 沈世斌 苏晓云 谢非 章悦 刘益剑 Lu Fei;Shen Shibin;Su Xiaoyun;Xie Fei;Zhang Yue;Liu Yijian

作者机构：南京师范大学电气与自动化工程学院江苏南京210023 江苏省三维打印装备与制造重点实验室江苏南京210023 南京智能高端装备产业研究院有限公司江苏南京210023 

基　　金：国家自然科学基金项目(61601228、41974033、61803208) 江苏省自然科学基金项目(BK20161021、BK20180726) 江苏省高校自然科学基金项目(17KJB510031) 

出 版 物：《南京师范大学学报（工程技术版）》 (Journal of Nanjing Normal University(Engineering and Technology Edition))

年 卷 期：2020年第20卷第4期

页      码：44-50页

摘      要：针对交通监控视频车辆检测常易受到遮挡导致目标车辆出现漏检或误检的问题,提出一种基于改进Mask R-CNN的交通监控视频车辆检测算法.采用基于bottleneck结构的主干网络,提高主干网络提取特征的能力;通过基于预测mask分数的掩码分支,融合目标的类别分数和掩码质量分数,提高车辆的掩码质量;通过基于Arcface Loss的目标检测损失函数设计,提高不同特征之间的可判别性,提高目标的检测精度.实验结果表明,改进的Mask R-CNN模型可更好地检测到被遮挡的车辆,目标车辆的检测精度超过Faster R-CNN、YOLO v3和Mask R-CNN模型,可解决目标车辆漏检或误检问题.

主 题 词：目标检测 交通监控 Mask R-CNN 掩码预测 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-1292.2020.04.007

馆 藏 号：203101658...