【摘 要】
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道路车辆的检测与识别是智能交通系统的关键技术之一。随着我国车辆保有量的持续增长,交通事故与道路阻塞问题变得日益严重,对于交通监管部门来说,准确掌握交通车流量有利于及时进行交通疏导,降低各种交通事故的概率。因此,实现对道路车辆的实时定位与识别意义重大。目前道路中摄像机设备安装广泛,基于图像的车辆检测与识别并不需要对道路设备增加过多的硬件成本,性价比很高。论文基于图像研究深度卷积神经网络对道路车辆进行
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道路车辆的检测与识别是智能交通系统的关键技术之一。随着我国车辆保有量的持续增长,交通事故与道路阻塞问题变得日益严重,对于交通监管部门来说,准确掌握交通车流量有利于及时进行交通疏导,降低各种交通事故的概率。因此,实现对道路车辆的实时定位与识别意义重大。目前道路中摄像机设备安装广泛,基于图像的车辆检测与识别并不需要对道路设备增加过多的硬件成本,性价比很高。论文基于图像研究深度卷积神经网络对道路车辆进行检测与识别的方法,具有理论和实际应用价值。为了满足道路车辆检测与识别实时性和准确性的要求,论文采用单级目标检测框架YOLO v3作为基础模型,提出车辆目标检测与识别的改进模型MSCSE-YOLO,主要改进策略分为以下三点:(1)YOLO v3主干网络中的卷积核是从特征图单通道区域内对特征进行提取,这种方式主要提取区域内的高宽信息,忽略了各个通道间的相互作用信息特征。论文将SENet特征权重优化结构引入至YOLO v3的主干网络中,辅助卷积层对通道间特征信息的学习,促进作用较大特征图的表达能力,平衡特征图长、宽、高三个维度的特征信息,提高卷积核对输入图像的学习能力;(2)YOLO v3主干网络中,传统的卷积过程产生巨大的计算量,降低这个过程的计算量将提升模型的检测速度。论文对主干网络卷积层进行卷积深度分离,以单通道的卷积核对输入特征图进行一对一卷积,再采用1x1卷积核进行通道维度转换,这种方式不影响输入输出特征图的形状,但计算量将大幅度降低;(3)YOLO v3主干网络输出特征图的单元格对应输入图像的最大有效面积偏大,使得前景目标区域在有效区域面积中偏小,有用的特征信息占比不足,不利于前景车辆特征的表达,也不利于模型对小目标的检测。论文在YOLO v3中新增一个更小尺度的输出节点,同时对主干网络的层数进行调整,提高最小尺度中前景车辆区域在有效区域中的占比。在bit-vehicle数据集上的实验结果表明,通道权重优化策略对检测速度影响较小,检测mAP值提升了 2.41%;卷积深度分离策略检测mAP降低了 2.79%,但检测速度提升了近91%;小尺度增加策略检测mAP提升了 5.64%,检测速度降低了 37%,综合三个策略的MSCSE-YOLO检测mAP值提升了 6.25%,检测速度提升了 17%,检测平均精度与速度相比于YOLO v3均有较大提升,表明了论文改进模型对性能提升的有效性。
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