基于改进SSD算法的车辆检测

作     者：李国进 胡洁 艾矫燕 LI Guojin;HU Jie;AI Jiaoyan

作者机构：广西大学电气工程学院南宁530004 

基　　金：广西创新驱动发展专项(桂科AA17202032-2) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2022年第48卷第1期

页      码：266-274页

摘      要：SSD算法利用多尺度特征图进行分类和位置回归,检测小目标效果优于YOLO算法,但SSD算法在进行车辆检测时存在漏检问题。为此,提出一种改进SSD算法。为提取更多的车辆特征信息,设计改进Inception模块替代SSD网络中的Conv8、Conv9和Conv10层。将浅层特征的位置信息和深层特征的语义信息进行均衡化融合,构建多尺度特征融合均衡化网络,提高小目标车辆识别率。在特征提取层均引入SENet,对不同特征通道的重要性进行重标定以提高模型性能。实验结果表明,改进后SSD算法在自制的车辆数据集上平均精度为90.89%,检测速度达到59.42 frame/s,相比改进前的SSD算法,在精度和速度上分别提高2.65个百分点和17.41 frame/s,能够更快速、准确地对图像中的车辆进行识别和定位。

主 题 词：车辆检测 SSD算法 Inception结构 注意力机制 特征融合 

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

D　O　I：10.19678/j.issn.1000-3428.0060031

馆 藏 号：203106991...