【摘 要】
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随着人们生活水平的不断提高,汽车改变了人们的出行方式,同时带来很多的负面影响,如交通拥堵、堵塞现象以及频发的交通事故等交通问题层出不穷。在这样的背景下智能交通系统越来越受到重视。其中,车辆检测是智能交通系统研究中的一个重要方面,其对解决交通拥堵、交通事故、视频监控、车牌识别等问题具有很大的实际意义,车辆检测利用机器学习和图像处理技术,确定感兴趣车辆目标区域。但是远距离车辆目标和重叠车辆目标在图像中
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随着人们生活水平的不断提高,汽车改变了人们的出行方式,同时带来很多的负面影响,如交通拥堵、堵塞现象以及频发的交通事故等交通问题层出不穷。在这样的背景下智能交通系统越来越受到重视。其中,车辆检测是智能交通系统研究中的一个重要方面,其对解决交通拥堵、交通事故、视频监控、车牌识别等问题具有很大的实际意义,车辆检测利用机器学习和图像处理技术,确定感兴趣车辆目标区域。但是远距离车辆目标和重叠车辆目标在图像中占据的像素信息较少,特征不明显,并且容易受到光照环境干扰等影响,使得现有模型对于检测和分割效果均不理想且存在漏检等明显的局限性。因此,本文设计出新的车辆检测识别模型,以解决检测过程中远距离车辆目标和重叠车辆目标准确率低的问题。车辆检测技术的应用已成必然,提高车辆检测的效率对维护道路交通安全及其管理具有非常重要的意义。主要工作内容如下:基于车辆检测识别任务流程,本文对三种基于Cascade R-CNN、Mask R-CNN和Cascade Mask R-CNN的车辆检测识别模型进行改进。鉴于车辆识别任务对网络深度,速度性能要求较高,提出了基于改进卷积神经网络的车辆检测识别网络。将改进卷积神经网络作为Cascade R-CNN、Mask R-CNN和Cascade Mask R-CNN三种网络模型的特征提取网络,以提高模型的识别准确率,并且再次提升模型的检测速率。在此基础上,为了使车辆目标特征的信息更加丰富,对区域建议网络训练生成候选窗口,并且利用特征金字塔网络对检测到的特征进行相互融合,使大小不一的尺度特征图像进行学习,之后将学习到的图像进行分类和分割,完成在图像上对车辆的检测。针对本文的实际场景、远距离车辆目标小和重叠车辆目标特点,采用基于改进卷积神经网络车辆检测识别网络。在卷积神经网络的基础上对其结构进行改进与优化:特征提取网络设计,提高网络的检测能力以及减少网络层数;候选窗口设计,采用双线性插值减小了特征提取时感兴趣区域的误差状况,提高了对不同车辆特征的的学习,并且提高网络检测识别的准确率。针对车辆类型不同的特性,结合一般环境状况（不同光照、阴影遮挡等）以及对应的三种不同网络的特性。首先选取构建数据集,然后对数据集进一步处理,用处理后的数据集,在不同光照、阴影条件下的车辆图像对三种不同网络模型进行实验。实验说明,改进卷积神经网络具有结构稳定性好,检测识别能力高,并且检测速率也有一定的提升。改进后的Cascade R-CNN网络准确率和检测速度性能比Mask R-CNN和Cascade Mask R-CNN网络性能差,而Mask R-CNN和Cascade Mask R-CNN两种网络的准确率和检测速度相差不大,并在速度性能上有进一步的提高。
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