| 复杂交通环境下多层交叉融合多目标检测 |
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| 引用本文： | 李翠锦,瞿中.复杂交通环境下多层交叉融合多目标检测[J].电讯技术,2023,63(9):1291-1299. |
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| 作者姓名： | 李翠锦 瞿中 |
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| 作者单位： | 1.重庆工程学院 电子信息学院，重庆 400056；2. 重庆邮电大学 计算机科学与技术学院，重庆 400065 |
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| 基金项目： | 重庆市自然科学基金面上项目（cstc2021jcyj- msxmX0941）；重庆市教委科技青年项目（KJQN202101907,KJQN201901907）；重庆工程学院校内科研项目（2020xzky04） |
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| 摘 要： | 针对目前复杂交通环境下还存在多目标检测精度和速度不高等问题，以特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)为基础，提出了一种多层融合多目标检测与识别算法，以提高目标检测精度和网络泛化能力。首先，采用ResNet101的五层架构将空间分辨率上采样2倍构建自上而下的特征图，按照元素相加的方式将上采样图和自下而上的特征图合并，并构建一个融合高层语义信息与低层几何信息的特征层；然后，根据BBox回归存在训练样本不平衡问题，选择Efficient IOU Loss损失函数并结合Focal Loss提出一种改进Focal EIOU Loss;最后，充分考虑复杂交通环境下的实际情况，进行人工标注混合数据集进行训练。该模型在KITTI测试集上的平均检测精度和速度比FPN分别提升了2.4%和5 frame/s,在Cityscale测试集上平均检测精度和速度比FPN提升了1.9%和4 frame/s。
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| 关 键 词： | 复杂交通环境 多目标检测 多目标识别 特征金字塔网络(FPN) 多层交叉融合 |
Multi-layer Intersection Fusion and Multi-target Detection in Complex Traffic Environment |
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| LI Cuijin,QU Zhong.Multi-layer Intersection Fusion and Multi-target Detection in Complex Traffic Environment[J].Telecommunication Engineering,2023,63(9):1291-1299. |
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| Authors: | LI Cuijin QU Zhong |
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| Affiliation: | 1.College of Electronic Information,Chongqing Institute of Engineering,Chongqing 400056,China;2.School of Computer Science and Technology,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | complex traffic environment multi-target detection multi-target recognition feature pyramid network(FPN) multi-larger intersection fusion |
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