成果介绍
本发明公开了一种适于夜间高速公路监控场景的车辆目标检测方法,包括以下步骤:提取高速公路的监控视频,获取待检测的图像;改进FCOS深度学习模型的主干网络结构,提取特征图;选用特征金字塔网络FPN融合特征图,获取多尺度特征图;对多尺度特征图进行目标分类和边界框回归,得到检测目标;训练目标检测模型;使用训练好的目标检测模型检测监控视频下的车辆目标。
成果亮点
本发明适于夜间高速公路监控场景的车辆目标检测方法,能够有效提高夜间车辆目标特征提取的精确度,更好地应对场景中目标尺度变化大、干扰因素多等状况,实现在保证检测效率的同时提升检测精度。
团队介绍
重庆大学(ChongqingUniversity,CQU),简称“重大”,是中华人民共和国教育部直属,由教育部、重庆市、国家国防科技工业局共建的全国重点大学,位列国家“双一流”、“211工程”、“985工程”,入选“珠峰计划”、“强基计划”、“高等学校创新能力提升计划”、“高等学校学科创新引智计划”、“卓越工程师教育培养计划”、“卓越法律人才教育培养计划”、国家建设高水平大学公派研究生项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、教育部来华留学示范基地,为卓越大学联盟、中波大学联盟、一带一路高校联盟、“长江—伏尔加河”高校联盟、CDIO工程教育联盟、中国高等戏剧教育联盟成员单位、“国优计划”首批试点高校。
成果资料