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国内刊号：21-1124/TP
国际刊号：1001-0920
发布日期:
作者：李会军,王瀚洋y,李杨,叶宾
单位：中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州221116,,中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州221116,,中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州221116,,中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州221116,
关键词：目标检测;区域建议;卷积神经网络分类;视觉特征提取
基金：徐州市应用基础研究项目(KC18069)；中国矿业大学研究生教育教学改革研究与实践课题项目.
虽然基于深度学习的目标检测器具有较高的检测精度,但是大多数检测器的检测速度不能满足实时性要求.此外,目前主流的实时检测算法如SSD(single shot multibox detector)和YOLO(you only look once),对小目标的检测精度不高.鉴于此,提出一种基于视觉特征区域建议的目标检测算法,能够综合平衡检测精度和检测速度.算法分为区域建议和网络分类,区域建议根据目标的特征信息提取候选区域ROI(region of interest);网络分类使用CNN(convolutional neural network)对区域建议中提取的ROI进行处理,计算每个ROI类别的置信度,置信度大于设定阈值的ROI即为目标检测结果.实验结果表明,所提出算法的检测精度明显高于Faster R-CNN、SSD和YOLO,并且具有接近SSD和YOLO的检测速度.
来源：2020年第6期
《控制与决策》期刊编辑部
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