1 中国科学技术大学信息科学技术学院，安徽 合肥 230027
2 中国科学院电磁空间信息重点实验室，安徽 合肥 230027
视频图像中的小像素目标难以检测。针对城市道路视频中的小像素目标，本文提出了一种改进YOLOv3 的卷积神经网络Road_Net 检测方法。首先，基于改进的YOLOv3，设计了一种新的卷积神经网络Road_Net；其次，针对小像素目标检测更依赖于浅层特征，采用了4 个尺度检测方法。最后，结合改进的M-Softer-NMS 算法来进一步提高图像中目标的检测精度。为了验证所提出算法的有效性，本文收集并标注了用于城市道路小像素目标物体检测的数据集Road-garbage Dataset，实验结果表明，本文算法能有效地检测出诸如纸屑、石块等在视频中相对于路面的较小像素目标。
视频图像 小像素目标 卷积神经网络 video image smaller pixel object convolutional neural network
