TY -的A2 Martinez-Olmos安东尼奥AU -胡,耿军平盟——Abubakar Shitu盟——刘Shengjun盟——戴Xiaobiao盟——杨创盟——沙,郝PY - 2019 DA - 2019/12/27 TI -近红外路标检测基于修改速度区域卷积神经网络SP - 7174602六世- 2019 AB -行人、司机,和骑自行车的人仍然是人类司机视力低下和过失的受害者,特别是在晚上。每年数以百万计的人死亡或维持身体伤害的交通事故。检测和识别路标发挥至关重要的作用在许多应用,如交通监测和自动驾驶。在这项研究中,我们已经训练一个夜间道路标记使用近红外相机图像检测模型。我们已经修改了VGG-16基地的最先进的网络速度R-CNN算法通过使用多层特征融合技术。我们演示了另一个有前途的特性融合技术连接的所有阶段中的卷积层提取图像特征。修改增加的整体检测性能模型的优点,利用浅层和深层的VGG-16网络。训练样本扩充使用随机旋转和翻译的异质性增强检测算法。我们取得了平均平均精度(mAP)的89.48%和92.83%基线更快R-CNN和修改方法,分别。SN - 1687 - 725 - 2019/7174602 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2019/7174602——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER