【摘 要】
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视觉识别是计算机视觉、机器学习和机器人领域的核心研究内容之一,校园物流车智能化运行离不开视觉识别技术。然而,由于校园物流车硬件设备受限,视觉识别算法的部署与应用存在一定的挑战。本文以校园物流车为应用对象,研究了其运行过程中的行驶目标检测问题与包裹文字识别问题,通过设计面向校园物流车的轻量级深度神经网络算法,提出针对上述两类典型视觉识别任务的一种有效解决方案。本文主要工作如下:（1）提出一种改进的一
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视觉识别是计算机视觉、机器学习和机器人领域的核心研究内容之一,校园物流车智能化运行离不开视觉识别技术。然而,由于校园物流车硬件设备受限,视觉识别算法的部署与应用存在一定的挑战。本文以校园物流车为应用对象,研究了其运行过程中的行驶目标检测问题与包裹文字识别问题,通过设计面向校园物流车的轻量级深度神经网络算法,提出针对上述两类典型视觉识别任务的一种有效解决方案。本文主要工作如下:（1）提出一种改进的一阶段式（one-stage）行驶目标检测算法。针对校园物流车行驶目标检测算法网络参数量大、不易训练的问题,在网络中引入密集连接结构和跨区域连接结构;针对其识别精度低的问题,引入注意力机制。改进后的算法具有较少的网络参数,在保证实时性的同时,保持了较高的识别精度,能够满足校园物流车的应用需求。（2）提出了一种文字识别框架,并根据该框架实现了一种三阶段式的神经网络文字识别算法。算法框架由文字区域检测、文字方向检测以及文字识别构成,解决了包裹文字识别精度受检测区域、文字方向影响的问题。通过网络选型,实现一种结合PSENet、Mobile Net和CRNN的快速文字识别算法。同时改进PSENet网络,使得其在准确度略有下降的情况下,减少了网络参数,节省了计算资源。（3）建立了校园数据集,该数据集包括校园行驶目标数据集和校园包裹文字识别数据集。针对校园环境,考虑时间、天气、路面情况等各种因素,建立了行驶目标检测数据集。该数据集包含20小时的行驶视频和40000个目标的标注,可用于多种校园无人车行驶算法的验证。考虑到光照、角度、文字方向等因素,建立了包裹文字识别数据集。该数据集包含5小时的视频和1000个目标标注,可用于包裹文字识别算法的验证。（4）在校园场景中,测试和验证算法的有效性。基于校园物流车平台,完成行驶目标检测算法和包裹文字识别算法的部署。在实际校园场景中,对物流车的行驶目标检测和包裹文字识别两个功能进行测试,验证了算法在实际场景中的有效性。
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