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在基于单目视觉的辅助驾驶中,对车载摄像头拍摄的视频进行车辆检测、识别、分析,可以提取出有效信息来提醒 司机或控制车辆的行驶,是机器视觉技术挑战问题.该文利用深度特征表达对车载视频进行车辆检测和分析,首先,针 对现有卷积神经网络对超清分辨率车载视频分析效果差的问题,提出随机失活池化降维方法改进设计卷积神经网络适 应高分辨率视频;其二,针对检测标识的车辆提取行驶状态信息的问题,该文利用现有卷积神经网络的重新训练分析出 车辆的行驶方向:前向(F-direction )行驶车辆和对向(R-direction )行驶车辆.实验证明,该文的方法能够实时、有效地检 测车辆和分析状态.
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信息通信
ISSN： 1673-1131
Year： 2018
Issue： 4
Volume： 0
Page： 20-23
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