基于SqueezeNet和YOLOv2的交通违法证据评价

来源 :南华大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:evanchou8
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针对交通监控反向抓拍交通违法图像预判率高的问题,提出了一种基于迁移学习的多尺度交通违法证据评价方法.构建了以SqueezeNet为特征提取层、YOLOv2为目标检测层融合高分辨率细粒度特征的检测网络.通过卷积神经网络算法训练该模型学习抓拍车辆图像特征,识别图像中唯一交通违法车辆,再次训练识别驾驶员所在中心区域.在保证特征识别提取能力不变的条件下,采用迁移学习的方式重新训练SqueezeNet,对驾驶员中心区域图像进行好坏二分类,将成像清晰的交通违法图像提交给人工审核.实验结果表明此方法将违法车辆检测准确率提升到99.3%,驾驶员所在关键区域检测准确率提升到96.3%,图像质量评价准确率提升到92.6%,大幅降低了人工审核工作量.
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