1、摘要近年来，在深度卷积神经网络(CNNs)的帮助下，图像和视频监控在智能交通系统(ITS)中取得了长足的进展。作为一种先进的感知方法，智能交通系统对视频监控中每一帧感兴趣的目标进行检测是其广泛的研究方向。目前，在照明条件良好的白天场景等标准场景中，目标检测显示出了显著的效率和可靠性。然而，在夜间等不利条件下，目标检测的准确性明显下降。造成这一问题的主要原因之一是缺乏足够的夜间场景标注检测数据集。本文提出了一种基于图像平移的目标检测框架，以解决在不利条件下目标检测精度下降的问题。我们提出利...
