重庆理工大学学报(自然科学) ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (7): 154-160.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.07.019
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赖坤城a,赵 津b,王 超a,张 航a,王磊磊a
摘要: 针对目标检测算法在低光条件下检测性能下降的问题,以 MaskRCNN目标检测 算法为基础,将提出的图像融合模块(MSRCRIF)引入该目标检测网络中,同时为了更好地利用 特征信息,改进了特征金字塔网络,并通过调整区域提交网络以及去除实例分割分支的方式,减 少检测目标所花费的时间。实验结果显示:在 COCO2017数据集下提出的算法优于其他主流算 法,同时在自行构建的低光道路行人数据集下达到了 75.05%的平均检测精度,比改进前提高 了 4.66%。为了验证改进算法的有效性,进行了实车数据测试,结果显示:改进方法能有效提 高低光条件下行人检测效果。
中图分类号: