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基于改进Mask-RCNN算法的车位检测研究
党顺峰; 熊锐; 李继辉; 陈灿奇; 陈振威; 吴鑫
2021-01-18
发表期刊现代制造工程
期号01页码:91-97+101
摘要车位检测是自动泊车至关重要的环节,在复杂情况下,为同时实现自动泊车视觉系统对车位识别和车位状态分类,提出一种基于改进掩模区域卷积神经网络(Mask Region Convolutional Neural Network,Mask-RCNN)算法的C-Mask-RCNN车位检测算法。C-Mask-RCNN车位检测算法通过在Mask-RCNN算法的ResNet50特征提取网络中增加卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),使模型更加关注车位相关的语义信息。利用C-Mask-RCNN车位检测算法中的区域卷积神经网络(Regions with Convolution Neural Network,RCNN)分支网络进行车位检测,实现Keypiont分支进行车位8个关键点的预测。实验结果表明,改进后的C-Mask-RCNN车位检测算法较Mask-RCNN算法在车位类型识别平均精确率上提升7.4%,在车位状态识别平均精确率上提升11.1%,并且车位线关键点预测的平均像素误差减少15.1 px。
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/66028
专题中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
作者单位1.广东工业大学机电工程学院
2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
党顺峰,熊锐,李继辉,等. 基于改进Mask-RCNN算法的车位检测研究[J]. 现代制造工程,2021(01):91-97+101.
APA 党顺峰,熊锐,李继辉,陈灿奇,陈振威,&吴鑫.(2021).基于改进Mask-RCNN算法的车位检测研究.现代制造工程(01),91-97+101.
MLA 党顺峰,et al."基于改进Mask-RCNN算法的车位检测研究".现代制造工程 .01(2021):91-97+101.
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