基于深度学习的高速服务区车位检测算法
摘 要:
本文提出了一种基于深度学习的高速服务区车位检测算法，利用卷积神经网络对高速公路服务区停车场进行场景分割与车位检测。该算法首先扩充高速公路服务区停车场数据集，然后使用卷积神经网络进行高速公路服务区停车场区域分割与车辆检测，并对特征提取网络进行权重共享，达到联合训练的目的及网络模型轻量化。接着，通过对车辆的纹理特征提取，采用金字塔特征融合的方法对小目标的识别进行强化。利用高速公路服务区停车位的先验知识实时计算停车场的停车位信息。
知识点1: 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
卷积神经网络是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域。在本文中，卷积神经网络用于高速公路服务区停车场图像的场景分割与车位检测。
知识点2: 场景分割（Scene Segmentation）
场景分割是指将图像分割成不同的区域，每个区域对应不同的类别。在本文中，场景分割用于将高速公路服务区停车场图像分割成不同的区域，例如停车位、道路、建筑物等。
知识点3: 车位检测（Parking Space Detection）
车位检测是指检测高速公路服务区停车场中的车位数量和位置。在本文中，车位检测使用卷积神经网络对高速公路服务区停车场图像进行分析，检测停车位的数量和位置。
知识点4: 联合训练（Joint Training）
联合训练是指同时训练多个相关任务，以提高模型的泛化能力。在本文中，联合训练用于训练卷积神经网络对高速公路服务区停车场图像的场景分割和车位检测。
知识点5: 金字塔特征融合（Pyramid Feature Fusion）
金字塔特征融合是一种特征融合方法，用于将不同尺度的特征融合到一起，以提高模型的判别能力。在本文中，金字塔特征融合用于对小目标的识别进行强化。
知识点6: 先验知识（Prior Knowledge）
先验知识是指在模型训练前已知的知识，在本文中，先验知识用于高速公路服务区停车位的计算，以实时计算停车场的停车位信息。
本文提出了一种基于深度学习的高速服务区车位检测算法，利用卷积神经网络对高速公路服务区停车场进行场景分割与车位检测，具有很强的泛化能力和实时计算能力，适合用于高速公路服务区停车场车位检测。
