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我國機(jī)動車保有量急速增長，產(chǎn)生一系列嚴(yán)重的安全與交通問題．與此同時，視頻圖像文件呈爆炸式增長，為公安的監(jiān)控、刑偵以及案件的偵破帶來了很大的困擾．車輛目標(biāo)檢測與識別越來越受到人們的關(guān)注，研究一種高效而準(zhǔn)確的車輛目標(biāo)檢測方法意義重大．在YOLO目標(biāo)檢測框架的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛檢測及其車型粗粒度識別方法．網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用多層感知機(jī)卷積層，增加特征映射的非線性處理能力：移除原來模型中的全連接層，利用錨點框預(yù)測目標(biāo)的邊界框，在降低模型復(fù)雜度的同時提高了目標(biāo)檢測的召回率．實驗結(jié)果表明，與主流的目標(biāo)檢測方法相比，該車輛目標(biāo)檢測方法在處理速度和準(zhǔn)確度上都有提高，在迭代20 000次的情況下，平均準(zhǔn)確率為94. 7%．
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