Visionsbaserad fordonsdetektering är en kritisk teknik som spelar en viktig roll inte bara för fordonens aktiva säkerhet utan även för övervakning av vägvideo. Traditionell grund modellbaserad detekteringsalgoritm för fordon kan fortfarande inte uppfylla kravet på exakt detektering av fordon i dessa tillämpningar. I detta arbete, en ny djupt lärande baserad vehikel detektionsalgoritm med 2D djup tro nätverk (2D-DBN) föreslås. I algoritmen, den föreslagna 2D-DBN arkitektur använder andra ordningens plan i stället för första ordningen vektor som ingång och använder bilinear projektion för att behålla diskriminativ information för att bestämma storleken på den djupa arkitekturen som ökar framgången med fordonsdetektering. Experimentella resultat på väg visar att algoritmen presterar bättre än den senaste fordonsdetekteringsalgoritmen i testdatauppsättningar.
Wang m.fl. REF föreslår en 2D-DBN arkitektur som använder andra ordningens plan istället för första ordningen vektorer som ingångar och använder bilinear projektion för att behålla diskriminativ information för att förbättra detektionshastigheten.
A Vehicle Detection Algorithm Based on Deep Belief Network
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}