摘要
本发明公开了一种检测交通车辆规范的小目标检测方法,包括如下步骤:将遥感图像集预处理得到LR低清图像集,用于训练SR超清图像网络,获得总损失函数和SR超清图像;基于SR超清图像单独训练检测器网络,保留其权值;联合训练SR超清图像网络和检测器网络,通过端到端总损失函数更新权重,迭代至损失函数不再下降且图像质量达标,保留训练模型;将测试遥感图像输入训练模型,判断车辆是否压线。该方法能有效提高交通车辆小目标检测的准确性和可靠性,降低误报率和漏报率,适用于交通监管领域。
技术关键词
交通车辆
图像
网络
训练检测器
压线
像素
通道
阈值技术
幅值
模块
坐标
深度学习模型
车道
关系
标注工具
线性单元
插值方法
输出特征
低阈值
系统为您推荐了相关专利信息
接触网绝缘子
知识蒸馏技术
自动化巡检设备
缺陷检测方法
标注工具
忆阻器芯片
深度卷积神经网络
神经网络参数量化
深度神经网络
矩阵