智能辅助驾驶,其关键技术之一在于对行人和车辆实时准确的检测。针对传统行人车辆检测方法存在的精度低,实时性不高等问题,提出一种基于改进SSD的多尺度检测算法。主干网络由VGG16替换为DenseNet,设计特征融合模块,修改损失函数。在扩充后的KITTI数据集进行对比测试,与原SSD算法相比,mAP提高1.9%,检测速度达到39FPS,该改进算法精度更高,小目标检测效果也有一定的提升。
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