基于深度学习的多角度车辆动态检测方法

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1、基于深度学习的多角度车辆动态检测方法奎浩张运胜连捷奎浲蓮安文理学院西安市物联网应用工程重点实验室苤南大学交通学院中国电子科技集团公司第38研究所摘要：针对在复杂场景下，竹景区域干扰特征过多、被检测目标运动速度快等导致的动态目标检测率低的问题，研究了基于深度学习的多角度车辆动态检测方法，将带有微型神经网络的卷积神经网络(MLP-CNN)用于传统算法的改进。使用快速候选区域提取算法提取图像屮可能存在车辆的区域，之后使用深层卷积神经网络(CNN)提取候选区域的特征，并在卷积层中增加微型神经网络(MLP)对每层的特征进一步综合抽象，最后使用支持向量机(SVM)区分目标和背景的CNN特征。

2、实验表明，该方法能够处理高复杂度背景条件下，部分遮挡、运动速度快的0标特征检测，识别率高达87.9%，耗时仅需225ms，比常用方法效率有大幅度提升。关键词：智能交通;车辆检测;深度学习；卷积神经网;微型神经网;作者简介：李浩(1982-)傅士后，副教授.研究方向：交通信息感知.E-mail:1ihao82@126.com收稿曰期:2017-06-23基金：W家自然基金项目(71563045)AMulti-aspectMethodforVehicleDynamicDetectionBasedOnDeepLearningLIHaoZHANGYunshengLIANTieLIZepi

3、ngXizanLaboratoryofIOTKeyTechnologiesandApplicationsXi'anUniversity;Schooloftransportation,SoutheastUniversity;ChinaElectronicsTechnologyGroupCorporationNo.38ResearchInstitute;Abstract：Inordertoaddresstheproblemsofdynamictargetdetectionrateislowduetoexcessiveinterferenceofbackgroundareasandfa

4、stmovingspeedofdetectedtargetsincomplexscenes,thisarticleproposesamulti-aspectmethodforvehicledynamicdetectionbasedondeeplearning.Thetraditionaldeeplearningalgorithmisimprovedbyusingconvolutionalneuralnetworkwithamultiplayerperceptron(MLP-CNN).Thekernelofthisimprovedmethodisfirsttoapplythefas

5、tcandidateregionextractionalgorithmtofindtheregionswherevehiclesmayexist,thentoutilizeadeepconvolutionalneuralnetwork(CNN)toextractfeaturesofcandidateregion，andtouseanenhancedconvolutionallayerwithmultilayerperceptron(MLP)tofurtherabstractoptimalfeaturesforeachlayer.TheSupportvectormachine(SV

6、M)isfinallyusedtoclassifyCNNfeaturesofbackgrounds.Theresultsshowthattheproposedmethodcandealwithpartocclusionorfastmotionobjects.Witharecognitionaccuracyof87.9%andelapsedtimeof225ms,itismoreefficientthanothertraditionalmethods.Keyword：intelligenttransportation;vehicledetection;deeplearning;co

7、nvolutionalneuralnetwork;multilayerperceptron;Received：2017-06-230引言随着国内汽车保有量的增长，车辆动态特征检测在交通状态分析中的应用越来越广泛。例如，识别高速运动中车辆的车牌、型号，以及驾驶员信息等。如何在动态视频中提取车辆特征信息是该技术的关键，国内外学者在这方而做了大量的工作。如Seki等U1将背景差法用于动态车辆的检测，在此基础上Stauffer等m提出了一种A有自适应性的背景更新法;李喜来等位1使用光流表