【摘 要】
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随着计算机视觉技术和深度学习的发展,基于深度学习的目标检测和重识别的研究不断革新,但在跨域问题上却存在很大困难,常因为两个域的差异严重降低模型的性能。本文基于智慧泊车和智慧驾校两个实际的应用场景,针对跨域问题对目标检测和重识别算法进行精度上的提高,同时考虑应用中嵌入式设备的计算力有限,优化了算法的速度。最后在Nvidia Jetson Tx2嵌入式开发板上实现了车辆检测和重识别算法,在AM5749
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随着计算机视觉技术和深度学习的发展,基于深度学习的目标检测和重识别的研究不断革新,但在跨域问题上却存在很大困难,常因为两个域的差异严重降低模型的性能。本文基于智慧泊车和智慧驾校两个实际的应用场景,针对跨域问题对目标检测和重识别算法进行精度上的提高,同时考虑应用中嵌入式设备的计算力有限,优化了算法的速度。最后在Nvidia Jetson Tx2嵌入式开发板上实现了车辆检测和重识别算法,在AM5749嵌入式开发板上实现了行人检测和重识别算法。目标检测算法中,改进了目标检测跨域到实际场景下的精度和速度。首先本文立足于一阶段目标检测算法RefineDet,添加了改进的实例级和图像级的域适应目标检测方法。并且针对实例级域适应中低质量检测框误导域分类器学习的问题,设计了筛选模块和特征提取模块,提升送入域分类器的特征质量。其次设计了适应性NMS（非极大值抑制）减少车辆密集时的冗余检测框,使检测框更贴近车辆真实位置。最终将域适应训练和适应性NMS方法融入RefineDet目标检测算法,在智慧泊车应用场景下正确率提升5.7%。针对嵌入式设备上的实现,设计轻量级检测网络JDnet-SSD,使网络的速度和精度达平衡。车辆重识别中,设计以GoogLeNet为基础的重识别网络,并引入车辆方向判别模块和域适应训练,使重识别网络在跨域到智慧泊车场景下表现更好。其中车辆判断模块帮助重识别网络更加关注于车辆的背向和侧向,而域适应训练中,将基础网络pool3的浅层特征和pool5的深层特征分别送入域分类器进行训练。最终将车辆重识别网络在应用场景的正确率从62.8%提升至86.2%。行人重识别中,引入随机擦除模块和多损失函数联合训练。其中随机擦除模块在行人照片中产生随机的水平擦除区域,模拟驾校场景中被遮挡的行人,而多损失函数则是softmaxloss和tripletloss结合。最后改进后的行人重识别网络在智慧驾校的正确率达89.7%。在实现方面,车辆检测和重识别算法基于智慧泊车场景并采用Nvidia Jetson Tx2开发板实现。具体算法以检测网络检测车辆,并以IOU（Interection Over Union）和重识别分别做粗略和精确的车辆匹配,生成车辆轨迹从而判断停车或离开。最后利用Tensor RT算法库对网络加速,使车辆停车或离开的事件判断正确率达87%。行人检测和重识别算法基于智慧驾校场景并采用AM5749嵌入式开发板实现,可对跨视角的行人进行检测和匹配,其行人检测和重识别正确率分别达90.1%、88.0%。
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