Faster R-CNN迁移学习全局平均池化行人和车辆等异物侵入铁路周边限界内的情况严重威胁了行人自身安全及铁路行车安全.针对传统铁路异物检测算法识别精度不高,分类不明确和结果易受外界环境影响等缺点,提出了一种基于Faster R-CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法,并对该模型做适应性改进以满足铁路异物检测的现实需要.提出...
1.面向小目标的多尺度Faster-RCNN检测算法2.基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法3.基于Faster R-CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法研究4.基于改进Faster RCNN的小尺度入侵目标识别及定位5.基于多尺度感知的改进Fast-RCNN交通场景行人识别与检测方法 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...