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基于深度学习的交通监控视频车辆检测算法

【摘要】 改进算法。利用残差网络原理对FasterR-CNN网络特征提取层进行改进，并在网络中加入空洞卷积过滤掉高分辨率视频图像存在的冗余特征，改善原有算法易发生车辆漏检的问题;为应对交通视频中的车辆重叠场景，使用Soft-NMS替换原有的NMS机制，减少由于车辆重叠导致的检测框丢失问题。分别在三个不同的数据集下进行实验，结果表明，该算法检测精度相较于FasterR-CNN有提高，并且可以较好地适应监控视频中多种环境下车辆检测。

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