【摘 要】
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在新能源汽车和人工智能不断发展的今天,自动驾驶已成为人工智能与汽车行业相结合的智能汽车最新发展趋势。其中高级辅助驾驶系统（ADAS）和自动泊车系统（APAS）是近年来自动驾驶发展最为迅速和成熟的方向,它们均已广泛应用于汽车系统中。而目标检测是高级辅助驾驶和自动泊车系统中关键技术之一,无论在行车过程中还是在自动泊车过程中对目标检测的实时性和准确性要求都比较高。因此平衡目标检测网络模型的规模和精度成为
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在新能源汽车和人工智能不断发展的今天,自动驾驶已成为人工智能与汽车行业相结合的智能汽车最新发展趋势。其中高级辅助驾驶系统（ADAS）和自动泊车系统（APAS）是近年来自动驾驶发展最为迅速和成熟的方向,它们均已广泛应用于汽车系统中。而目标检测是高级辅助驾驶和自动泊车系统中关键技术之一,无论在行车过程中还是在自动泊车过程中对目标检测的实时性和准确性要求都比较高。因此平衡目标检测网络模型的规模和精度成为主要问题。卷积神经网络（CNN）是目标检测任务中最为高效的模型。近年来随着不同网络结构和轻量级模块的出现,目标检测在精度和速度上都有很大的提高。目标检测近年的发展主要可归为两个路线:一种是一阶段的YOLO系列算法,另外一种是两阶段的R-CNN系列算法。本文的主要工作研究了目标检测算法,在保证目标检测的速度、检测精度以及对内存要求的前提下,对行车场景周围障碍物目标检测的算法进行优化改进。第一个工作是使用基于DLA（Deep Layer Aggregation）网络模型对YOLOv3目标检测算法进行优化,对DLA网络中不同层次特征进行融合的Aggregation Node进行了重新设计,在原来的Aggregation Node中引入了 Attention机制,对不同层次和不同通道的特征进行了选择性加权或遗忘,大大提高了网络的检测精度。本文的第二个工作提出使用ShuffleNet作为基础网络的YOLOv3行人车辆检测算法,它主要通过使用分组卷积和通道混洗的方式减少卷积通道数,并使用深度可分离卷积替换传统卷积,这样极大地减少了在相近精度下的CNN网络的参数量和计算量,但过多的分组卷积和1×1卷积会增加内存访问量（MAC）,因此对ShuffleNet的基础模块ShuffleNetunit结构进行了重新设计,降低了内存访问量并在检测精度和检测速度上实现平衡。最后在KITTI数据集上进行了实验对比,表明了本文给出的两种优化后的目标检测算法相比已有的行人车辆检测算法在检测精度相差不大的情况下,不仅减少了模型参数同时也提高了检测速度。
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