【摘 要】
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针对在复杂场景下,背景区域干扰特征过多、被检测目标运动速度快等导致的动态目标检测 率低的问题,研究了基于深度学习的多角度车辆动态检测方法,将带有微型神经网络的卷积神
【机 构】
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西安文理学院西安市物联网应用工程重点实验室,东南大学交通学院,中国电子科技集团公司第38研究所
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针对在复杂场景下,背景区域干扰特征过多、被检测目标运动速度快等导致的动态目标检测 率低的问题,研究了基于深度学习的多角度车辆动态检测方法,将带有微型神经网络的卷积神经网络 （MLP-CNN）用于传统算法的改进.使用快速候选区域提取算法提取图像中可能存在车辆的区域,之 后使用深层卷积神经网络（ CNN）提取候选区域的特征,并在卷积层中增加微型神经网络（ M L P ）对每 层的特征进一步综合抽象,最后使用支持向量机（SVM ）区分目标和背景的C N N特征.实验表明,该 方法能够处理高复杂度背景条件下,部分
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