传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）２０２３年第４２卷第６期ＤＯＩ：１０．１３８７３／Ｊ．１０００—９７８７（２０２３）０６—００６２—０４基于改进卷积神经网络的车位角检测算法研究张宝军，王钊璇，李孰非（西安邮电大学电子工程学院，陕西西安７１０１２１）摘要：针对自动泊车系统从视频中提取到的每帧图片用传统的ＳＳＤ算法检测目标时，会出现小目标检测效果不理想的问题，提出一种基于改进ＳＳＤ网络模型的车位角检测算法。改进后的模型将Ｃｏｎｖ３＿３层、Ｃｏｎｖ５＿３层与原本提取小目标特征的Ｃｏｎｖ４＿３层进行特征融合，形成新的输出特征层Ｎ＿Ｃｏｎｖ４＿３，并删减掉原网络模型中检测大目标和中等目标的Ｃｏｎｖ１０＿２层和Ｃｏｎｖ１１＿２层。实验结果表明：与ＳＳＤ＿ＭｏｂｉｌｅＮｅｔ、ＦａｓｔｅｒＲＣＮＮ和经典ＳＳＤ模型相比，改进后的模型在不同环境下对Ｌ型和Ｔ型车位角的检测准确率、召回率和Ｆ１均有提高，可以满足泊车实时检测的要求。关键词：ＳＳＤ；特征融合；车位角；目标检测；卷积神经网络中图分类号：ＴＰ２１２；ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ文章编号：１０００—９７８７（２０２３）０６—００６２—０４ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｐａｒｋｉｎｇａｎｇｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＣＮＮＺＨＡＮＧＢａｏｊｕｎ，ＷＡＮＧＺｈａｏｘｕａｎ，ＬＩＳｈｕｆｅｉ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ’ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｘｉ’ａｎ７１０１２１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｕｎｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｗｈｅｎｅａｃｈｆｒａｍｅｏｆｉｍａｇｅｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍｖｉｄｅｏ，ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＳＳＤａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｕｓｅｄｉｎａｕｔｏｍａｔｉｃｐａｒｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｓｉｎｇｌｅｓｈｏｔｄｅｔｅｃｔｏｒ（ＳＳＤ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｐａｒｋｉｎｇａｎｇｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．ＴｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｍｏｄｅｌｃｏｍｂｉｎｅｓｔｈｅＣｏｎｖ３＿３...
