【摘 要】
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近年来,随着5G移动网络、人工智能、边缘计算等技术的不断进步,极大地推动了自动驾驶的发展。其中,交通标志检测作为自动驾驶中重要的一部分,对检测的准确性和实时性提出了很高的要求。交通标志数据与普通目标数据存在较大差异,主要体现在图片分辨率高且目标尺寸小。当前深度学习能够较好地实现目标识别与检测,然而随着输入神经网络的图片分辨率的提升,所需推理时间大大增加,难以满足自动驾驶场景中实时检测的需求。因此,
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近年来,随着5G移动网络、人工智能、边缘计算等技术的不断进步,极大地推动了自动驾驶的发展。其中,交通标志检测作为自动驾驶中重要的一部分,对检测的准确性和实时性提出了很高的要求。交通标志数据与普通目标数据存在较大差异,主要体现在图片分辨率高且目标尺寸小。当前深度学习能够较好地实现目标识别与检测,然而随着输入神经网络的图片分辨率的提升,所需推理时间大大增加,难以满足自动驾驶场景中实时检测的需求。因此,如何在保证实时性的前提下提高交通标志数据中小目标的检测能力,是实际应用中必须克服的挑战。因此,本文针对交通标志检测场景的难点问题,基于现有的Yolov3-Tiny实时检测算法,在检测算法及数据增强两个方面展开了相关研究以提升交通标志小目标的检测能力,主要贡献如下:（1）本文提出了面向交通标志的SOE-Yolov3-Tiny检测算法。此算法主要包括两方面的优化:一方面涉及网络结构的优化。针对原始网络结构中两个检测层感受野过大,小目标检测能力不足的问题,设计了新的小目标检测层,加强对尺寸在16 16以下目标的检测能力,并且根据数据集目标尺寸分布调整了各个检测层卷积核数量分布。另一方面涉及损失函数的优化。针对基准模型准确率高而召回率低的问题,提高定位损失权重降低分类损失权重。针对不同尺寸目标训练难度不一的问题,在损失函数中加入目标尺寸惩罚项,使尺寸越小的目标获得更大的损失,以关注小尺寸目标的学习。最后,通过实验与Yolov3-Tiny检测算法进行量化比较,在CTSDB数据集上,本文提出的SOE-Yolov3-Tiny检测算法的m AP0.5和m AP0.5:0.95分别达到了84%和61.5%,相较于Yolov3-Tiny算法提升了1.4%和6.7%;在GTSDB数据集上m AP0.5和m AP0.5:0.95分别达到了79.5%和49%,相较于Yolov3-Tiny算法提升了7.7%和10.6%。（2）本文提出了面向交通标志的Flexible CP数据增强策略。此策略包含三部分的优化:首先针对Mosaic数据增强多图融合思想灵活性不足,并且会造成目标样本丢失的问题,将整体增强思路从多图融合改为目标裁剪和粘贴。然后针对Mosaic数据增强图片平均目标增强数和目标缩放比例固定的问题,增加目标粘贴比例和缩放比例控制参数,丰富小目标数据以及尺寸多样性。最后针对Mosaic数据增强无法对不同尺寸和类型目标针对性增强的问题,增加目标尺寸和目标类型过滤器。本文通过实验与Mosaic数据增强策略进行量化比较,在CTSDB数据集上,使用Flexible CP数据增强策略训练的模型m AP0.5和m AP0.5:0.95分别达到了88.9%和64.5%,相较于使用Mosaic数据增强策略训练的模型提升了3.5%和2.5%;在GTSDB数据集上m AP0.5和m AP0.5:0.95分别达到了89.2%和56%,相较于使用Mosaic数据增强策略训练的模型提升了4%和3.9%。（3）本文设计实现了基于实时交通标志检测的辅助驾驶系统。本文的核心的图像处理模块采用寒武纪公司开发的国产边缘智能平台MLU220。首先将训练好的模型移植到边缘智能平台MLU220上加速算法模型推理,实现了66FPS的实时处理帧率,并在MLU220上实现了交通标志检测系统。然后将交通标志检测系统搭载在智能车上,实现了智能车行驶过程中交通标志目标的实时检测和检测结果反馈控制。本文设计了实验室内部的智能车辅助驾驶实验,验证了本文所提出检测算法和数据增强方法的有效性和实用性。
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