文献类型：期刊文章

作　　者：刘琛[1] 王江涛[1,2] 王明阳[1]

Liu Chen;Wang Jiangtao;Wang Mingyang(College of Physics and Electronic Information,Huaihei Normal University,Huaibei 235000,China;School of Information,Huaihei Normal University,Huaibei 235000,China)

机构地区：[1]淮北师范大学物理与电子信息学院,淮北235000 [2]淮北师范大学信息学院,淮北235000

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：国家自然科学基金(61203272);安徽省高校自然科学研究重大项目(KJ2018ZD038);安徽省高等学校省级质量工程项目(2017kfk043,2019jxtd142)资助。

年　　份：2021

卷　　号：35

期　　号：3

起止页码：144-151

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ2020、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：近年来摩托车驾驶的安全问题越来越受到关注,摩托车手头盔的佩戴对自身的安全十分重要。针对于摩托车手是否佩戴头盔的检测问题,为提高检测网络的准确率和鲁棒性,对主流的一步检测网络SSD-Net引入类似视觉机制的模块,对网络的特征图在通道和空间上进行了权重的重新选择。并增加了类似人类视觉偏心率机制的RFB模块。通过使用Mosaic方法进行数据增强,并采用余弦衰减学习率来优化网络。实验结果表明改进后的网络对摩托车头盔佩戴的检测结果比原始SSD-Net提升了4%的MAP,具有更好的应用效果。

关 键 词：深度学习  目标检测 视觉机制  SSD-Net  头盔检测  

分 类 号：TP391]