基于Faster R-CNN的非机动车识别程序设计

作者：王韬; 路博雅; 刘芳瑜; 姚春莲^*

来源：信息与电脑(理论版), 2022, 34(11): 147-150.

• 非机动车识别
• 改进的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法
• 深度学习

为了提高非机动车辆图像识别准确率，并为交通安全监督与管理提供技术支持，本文以改进的区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN）模型为基础设计了非机动车检测程序。通过对模型的各层参数进行优化，实现了图像、视频实时采集两种输入情况下对不同种类的非机动车辆检测和识别。实验数据分析表明，本文所设计的程序预测结果准确度较高，程序目标识别速度能够达到实时检测的标准。

• 单位
  北京工商大学