基于Faster R-CNN的辅助驾驶相关检测
Journal of Hebei United university natural sclence edition（2018）
摘要
将经典的深度学习目标检测框架Faster R-CNN应用于与辅助驾驶相关的检测任务,包括行人检测、车辆检测、交通灯检测和交通标志检测.收集了相关数据集,共有9个类别.在ImageNet上预训练后的VGG Net上搭建Faster R-CNN检测器,并在收集到的数据集上进行训练.从网络上收集45张相关图片对训练好的模型进行效果检验.选取一段在实际道路上拍摄的视频,检验训练好的模型在实际场景中的应用效果.结果表明,使用Faster R-CNN能够较好地处理这些与辅助驾驶相关的检测任务,并能比较准确地检测到目标物体,在实际场景中也能够实现比较好的应用效果.
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