【摘 要】
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车辆检测技术是当前自动驾驶领域与智能交通领域中重要的研究方向。它不但在无人驾驶中起到减少事故发生的作用,同时也在智能交通系统中帮助解决交通运输压力的难题。以车辆检测技术为数据基础的车辆检测后融合技术因为能提高车辆检测精度,同样成为目标检测领域的热门研究方向之一。本文针对国内车辆检测技术准确率较低的问题,提出了基于卷积神经网络和后融合算法的车辆检测技术,旨在提升车辆检测器的检测mAP。本文主要研究内
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车辆检测技术是当前自动驾驶领域与智能交通领域中重要的研究方向。它不但在无人驾驶中起到减少事故发生的作用,同时也在智能交通系统中帮助解决交通运输压力的难题。以车辆检测技术为数据基础的车辆检测后融合技术因为能提高车辆检测精度,同样成为目标检测领域的热门研究方向之一。本文针对国内车辆检测技术准确率较低的问题,提出了基于卷积神经网络和后融合算法的车辆检测技术,旨在提升车辆检测器的检测mAP。本文主要研究内容如下:1)数据集预处理与评价方法制定。针对KITTI数据集中缺少某些类别车辆的问题,制作KITTIplus数据集。针对KITTIplus数据集中类别分布不均衡的问题,提出了数据增强的方法来增加样本量较小类别的数据量。除此之外,本文提出了客观评价方法对网络模型的mAP进行计算,设计了主观评价方法来验证车辆检测器在国内场景实用性。2)基于SSD网络框架的SSD-V车辆检测器设计。包含网络结构设计、损失函数设计和默认框设计。车辆检测网络在KITTIplus上训练时对超参数进行调整以得到相对最优的网络权重。此外,对SSD-V进行客观评价测试得到模型的mAP并保存SSD-V中的车辆检测结果。对检测模型进行主观评价测试验证其在国内场景中的实用性。3)以YOLOv3框架为基础设计YOLO-V车辆检测器。主要包含网络结构设计、先验框设计和多尺度特征提前设计等。通过对车辆检测网络设置不同的超参数在KITTIplus上训练得到检测效果较好的模型,并计算YOLO-V在KITTIplus上的mAP。除此之外,通过对YOLO-V进行主观评价测试,验证YOLO-V车辆检测器在国内场景中检测能力。4)参考多个后融合算法的设计思路,提出ALFA-V车辆检测后融合算法。ALFA-V后融合算法的设计主要包括聚类设计、类簇类别预测和目标定位。将SSD-V和YOLO-V的检测结果输入到后融合算法中对ALFA-V后融合算法进行验证,通过对ALFA-V中设置多组不同的超参数,获得较好的mAP值,验证后融合算法的有效性。并通过与NMS融合算法与DBF融合算法结果的比对,证明ALFA-V车辆检测后融合算法的优越性。论文研究表明,本文的基础检测器SSD-V和YOLO-V在KITTIplus分别取得了mAP为76.68%和83.48%的成绩。本文验证了车辆检测后融合算法ALFA-V具有提升车辆检测mAP的能力,最终能将车辆检测的mAP提升到84.51%,优于其它后融合算法。
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