基于改进SSD轻量化的交通路口目标检测

陈家栋; 雷斌

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)10-0117-05

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基于改进SSD轻量化的交通路口目标检测

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于改进SSD轻量化的交通路口目标检测
- 基于改进SSD轻量化的交通路口目标检测
- 传感器与微系统 2022年第10期页码：117-121+126
- 作者机构：
  
  武汉科技大学机械自动化学院 2. 武汉科技大学机器人智能系统研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)10-0117-05
  中图分类号： U495;TP391.41
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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陈家栋, 雷斌. 基于改进SSD轻量化的交通路口目标检测[J]. 传感器与微系统, 2022,(10):117-121+126.

基于改进SSD轻量化的交通路口目标检测[J]. 2022, (10): 117-121+126.
陈家栋, 雷斌. 基于改进SSD轻量化的交通路口目标检测[J]. 传感器与微系统, 2022,(10):117-121+126. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)10-0117-05.

基于改进SSD轻量化的交通路口目标检测[J]. 2022, (10): 117-121+126. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)10-0117-05.

摘要

针对当前检测算法很难在资源有限的硬件平台上运行且小目标检测率不高等问题，提出一种基于改进SSD轻量化的车辆检测方法。引入新型轻量化网络MobileNetV3、重新设计特征层交叉融合以及更改损失函数的方法使算法在检测速度上明显提高，且在改进特征提取层和损失函数后，算法的均值平均精度（mAP）提高了2.4%

能够满足在检测识别的任务中对检测准确率和实时性的要求。

Abstract

能够满足在检测识别的任务中对检测准确率和实时性的要求。

关键词

Keywords

references

面向行车视频目标实时检测的轻量级SSD网络 [J]. 张琳娜,陈建强,陈晓玲,岑翼刚,阚世超. 计算机科学 . 2019(07)

改进的RetinaNet模型的车辆目标检测 [J]. 宋欢欢,惠飞,景首才,郭兰英,马峻岩. 计算机工程与应用 . 2019(13)

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基于改进SSD的轻量化小目标检测算法 [J]. 吴天舒,张志佳,刘云鹏,裴文慧,陈红叶. 红外与激光工程 . 2018(07)

基于卷积神经网络的道路车辆检测方法 [J]. 李琳辉,伦智梅,连静,袁鲁山,周雅夫,麻笑艺. 吉林大学学报(工学版) . 2017(02)

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