基于深度学习特征表达的车辆检测和分析

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。