基于Faster R-CNN的多目标检测研究
许雪
Tanvir Ahmad
1.华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 1022062.华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 102206
摘要：深度学习的快速发展为计算机视觉带来了新的机遇,特别是对于目标检测领域.此外,它为智能交通领域的车辆和行人检测提供了一种新方法.然而,交通图像数据的收集和人工标注工作是十分繁琐的.在目标检测模型的训练过程中,没有明确的方法来选择预训练模型,训练方式和迭代次数.论文利用车载摄像头录制的交通视频来截取交通图像,人工标注交通数据集,采用Faster R-CNN这一深度学习的对象检测算法分析了训练数据集规模、预训练模型、训练方式、迭代次数等对车辆行人检测结果的影响.实验结果分析为今后对象检测模型的训练尤其是交通图像对象检测模型的训练提供数据支撑,从而为智能交通的车辆行人检测研究提供便利.
关键词：多目标深度学习对象检测智能交通
分类号：TE46(油气田建设工程)
论文发表日期：2020-10-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 2393-2399 )
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