【摘 要】
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交通标志在引导安全行驶、缓解城市拥堵、减少交通事故等方面都发挥着至关重要的作用。在智能驾驶系统中,交通标志的检测与识别一直以来都是研究的重点和难点。随着深度学习技术的日渐成熟,卷积神经网络越来越多的应用于交通标志的检测领域,且在环境良好的交通标志数据集中取得了不错的成果。但在真实的道路场景中,交通标志易受到复杂环境的影响,如天气、遮挡、光照等。此外智能车捕获的往往是全景图像,交通标志在全景图像中占
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交通标志在引导安全行驶、缓解城市拥堵、减少交通事故等方面都发挥着至关重要的作用。在智能驾驶系统中,交通标志的检测与识别一直以来都是研究的重点和难点。随着深度学习技术的日渐成熟,卷积神经网络越来越多的应用于交通标志的检测领域,且在环境良好的交通标志数据集中取得了不错的成果。但在真实的道路场景中,交通标志易受到复杂环境的影响,如天气、遮挡、光照等。此外智能车捕获的往往是全景图像,交通标志在全景图像中占比小且种类繁多,进一步增加了检测的难度,同时图形处理器在处理高分辨率全景图像时会遇到资源受限问题,导致卷积神经网络模型难以达到实时检测的效果,甚至模型难以开展训练。为了解决这些问题,本文采用小目标过采样训练数据生成方法、图像分块和几何透视检测预处理方法以及改进的轻量级神经网络模型,提出了一种基于深度学习的轻量级全景图像中交通标志检测方法,具体工作如下:1、原始全景交通图像分辨率过大,会遇到GPU资源不足的问题。本文提出了基于交通标志的随机裁剪算法来预处理训练集的高分辨率图像,获得与神经网络模型输入匹配的图像块。图像块在保留了交通标志的原始信息基础上丰富了小目标数量,使训练后的模型对小目标更加敏感。2、在小目标密集的全景交通场景中Tiny YOLOv3漏检率较高。针对这一点,本文提出Improved-Tiny-YOLOv3算法。充足的浅层特征对小目标检测有利,本文通过特征重组将浅层特征与深层特征相融合,实现了更利于小目标检测的第三个尺度。并用更符合目标框回归机制的CIoU（Complete Intersection Over Union,CIoU）改进了模型损失函数中的边界框位置误差项,从而提高网络性能。3、检测阶段,本文根据全景图像中几何透视的先验信息设计图像检测预处理方法,使用分治的思想,在交通标志密集区域采用高分辨率图像进行分块,在其他区域则采用下采样图像进行图像分块,一定程度平衡了图像块冗余度和图像信息保留之间的矛盾。此外本文设计了完整的检测流程,确保交通标志检测的顺利开展。本文基于以上方法,在TT100K数据集进行对比实验,结果表明所提方法不仅在检测准确率方面表现优秀,还大大提高了检测效率,并且对不同种类的交通标志都具有良好的检测效果,鲁棒性较强。
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