基于区域卷积网络的行驶车辆检测算法

为解决多种天气与多种场景下主干道路行驶车辆检测存在的实时性、泛化能力差、漏检、定位不准确等问题,研究了基于TensorFlow深度学习框架的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法,通过引入VGG16神经网络模型,优化ROI Pooling Layer,并采用联合训练方法,得到改进的算法模型。采用UA_CAR数据集进行模型训练,实现行驶中的车辆检测,测试结果与优化前Faster R-CNN比较,MAP提高了7.3个百分点,准确率提高了7.4个百分点,检测用时0.085 s,提高了对多种环境与场景的适应性。