[发明专利]一种自适应场景变化的交通目标检测识别方法

摘要

一种自适应场景变化的交通目标检测识别方法，包括1)构建专属于道路交通的输入数据集，其中的输入数据包括彩色的交通场景的图像、图像对应的标签文件、以及用于训练和测试的图片的索引；1.1)针对图像，计算其对比度，对对比度低的图像进行去光增强处理，突出目标的边缘和轮廓信息；1.2)针对与图像对应的标签文件，利用统计和维度聚类的方法，确定训练数据中的标签文件包含的目标的尺寸和目标的分布规则；2)经增强处理后的图像进入改进的神经网络，生成不同尺度的特征图；3)在生成的特征图上，根据步骤1.2)的统计和维度聚类的结果，修改神经网络中预选框的比例和大小，生成预选框；4)通过非极大值抑制筛选输出结果；同时，将预测结果与标签文件中的真值相减计算损失函数，将误差反向传播，更新神经网络参数。

主权项

1.一种自适应场景变化的交通目标检测识别方法，其特征是包括以下步骤：1)构建专属于道路交通的输入数据集，其中的输入数据包括彩色的交通场景的图像、图像对应的标签文件、以及用于训练和测试的图片的索引；1.1)针对图像，计算其对比度，对对比度低的图像进行去光增强处理，突出目标的边缘和轮廓信息；1.2)针对与图像对应的标签文件，利用统计和维度聚类的方法，确定训练数据中的标签文件包含的目标的尺寸和目标的分布规则；2)经步骤1.1)增强处理后的图像进入改进的神经网络，生成不同尺度的特征图；3)在生成的特征图上，根据步骤1.2)的统计和维度聚类的结果，修改神经网络中预选框的比例和大小，生成预选框；4)通过非极大值抑制筛选输出结果；同时，将预测结果与标签文件中的真值相减计算损失函数，将误差反向传播，更新神经网络参数。