基于区域判别与信息反传的车辆精细定位方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 公绪超1; 李宗民1; 李冠霖1; 李华2 |
| 刊名 | 计算机辅助设计与图形学学报
 |
| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 31.0期号:012页码:2136 |
| 关键词 | 卷积神经网络 SSD目标检测 车辆定位 |
| ISSN号 | 1003-9775 |
| 英文摘要 | 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. |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36289]  |
| 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. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。