车型识别中感兴趣区域选择方法研究

作者：黄雨秋; 王敬东; 赵若辰; 杨双

来源：电子测量技术, 2020, 43(11): 102-106.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2004126

• 卷积神经网络
• 深度学习
• 车型识别
• 感兴趣区域

研究了车型识别时感兴趣区域的确定方法,提出了基于加权融合策略的特征区域块检测算法,充分考虑真实标签类别对特征图的权重信息,以真实标签对特征图的反向梯度来构建权重系数,通过加权融合特征信息得到车型识别中的感兴趣区域,并以热力图形式可视化呈现;设计一组对比实验,验证了特征区域块的检测有效性,感兴趣区域合理确定对车型识别准确性提高产生了明显作用。实验结果表明,蒙住散热格栅区域时,置信度下降38.47%;而蒙住车灯时,置信度下降23.90%。

• 单位
  南京航空航天大学; 自动化学院