文档名：基于DASSD的有轨电车轨道小目标障碍物检测算法
摘要：城市有轨电车轨道障碍物的高精度、快速检测对保障城市有轨电车安全行驶具有重要意义.针对SSD算法检测轨道小目标障碍物精度较低的问题,提出了基于DA-SSD的城市有轨电车轨道小目标障碍物检测算法.在SSD目标检测算法的基础上,设计低层双段反卷积模块,丰富低层特征层的语义信息,增加自适应注意力机制模块,生成具有更强语义信息和精确位置信息的低层特征预测层,修正先验框生成方式,缩小各个特征层先验框的大小,增强轨道小目标障碍物检测的适应性.通过自制有轨电车轨道障碍物数据集进行训练与测试.结果表明:当Riou=0.6时,DA-SSD算法的MAP达到78.17％,检测速度为23.4f/s,相比SSD算法,该算法在保持高速检测的前提下,提高了有轨电车小目标障碍物的检测精度.
作者：王运明 彭国都 周奕昂 李卫东 Author：WANGYunming PENGGuodu ZHOUYiang LIWeidong
作者单位：大连交通大学自动化与电气工程学院,辽宁大连116028;中车长春轨道客车股份有限公司国家工程技术中心,吉林长春130000大连交通大学自动化与电气工程学院,辽宁大连116028
刊名：大连交通大学学报 ISTIC
Journal：JournalofDalianJiaotongUniversity
年，卷(期)：2023, 44(2)
分类号：
关键词：城市有轨电车 小目标检测 SSD 双段反卷积 自注意力机制
机标分类号：TP391.41U482.1U264
在线出版日期：2023年5月12日
基金项目：辽宁省教育厅基本科研资助项目，辽宁省科学技术计划基金资助项目，大连市科技创新基金项目基于DA-SSD的有轨电车轨道小目标障碍物检测算法[
期刊论文] 大连交通大学学报--2023, 44(2)王运明 彭国都 周奕昂 李卫东城市有轨电车轨道障碍物的高精度、快速检测对保障城市有轨电车安全行驶具有重要意义.针对SSD算法检测轨道小目标障碍物精度较低的问题,提出了基于DA-SSD的城市有轨电车轨道小目标障碍物检测算法.在SSD目标检测算法的基础...参考文献和引证文献
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引证文献
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