基于弱光環(huán)境的車輛識別研究

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摘  要： 由于圖像在弱光環(huán)境下具有低曝光、前景背景融合、對比度低等問題，因此難以在弱光環(huán)境下有效、實時檢測圖像中的目標(biāo)車輛。目前為了提高檢測效果，通常需要設(shè)計較為復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或建立額外的對比數(shù)據(jù)集，但這不僅降低了網(wǎng)絡(luò)速度，也會提升網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成本。為了解決這一問題，提出一種弱光環(huán)境下的車輛識別網(wǎng)絡(luò)，在該網(wǎng)絡(luò)中一方面設(shè)計了特征提取模塊與特征融合模塊以提高網(wǎng)絡(luò)在弱光環(huán)境下的檢測能力，另一方面使用模塊結(jié)構(gòu)重參數(shù)化的方法以提高網(wǎng)絡(luò)的檢測速度。（剩余11559字）