【摘 要】
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道路目标检测是智能辅助驾驶、智慧交通等很多研究领域的关键技术。随着深度学习的发展,越来越多的研究人员使用基于深度学习的目标检测方法来进行道路目标检测。YOLOv3作为目前综合性能最好的目标检测算法之一,可以满足道路目标检测实时性的要求,同时达到较好的检测效果。但YOLOv3依旧存在小目标检出率不高以及BBox位置不够精确的问题。本文以提高检测精度和保持实时性为目标,对YOLOv3进行了优化与改进。
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道路目标检测是智能辅助驾驶、智慧交通等很多研究领域的关键技术。随着深度学习的发展,越来越多的研究人员使用基于深度学习的目标检测方法来进行道路目标检测。YOLOv3作为目前综合性能最好的目标检测算法之一,可以满足道路目标检测实时性的要求,同时达到较好的检测效果。但YOLOv3依旧存在小目标检出率不高以及BBox位置不够精确的问题。本文以提高检测精度和保持实时性为目标,对YOLOv3进行了优化与改进。首先,针对YOLOv3对行人等小目标检测效果有所欠缺的问题,将YOLOv3原有的三个特征尺度增加至四个,从而降低了行人等小目标物体的漏检率;其次,针对YOLOv3的bounding boxes准确性有待提高的问题,利用K-Means++目标框聚类得到新的道路目标检测候选框,进而提高检测的精度;最后,通过将BN（Batch Normalization）层合并到卷积层,提升了网络的前项推理速度从而加快检测速度。综合上述改进,本文得到了一种基于YOLOv3改进后的道路目标检测网络YOLO-RT（YOLO for Road Target）。最后,本文在自建国内道路数据集上对YOLO-RT进行了测试,并与YOLOv3进行了对比分析。实验表明,在道路目标检测场景中,YOLO-RT的m AP达到了96.9%、其中行人的AP达到91.2%,相比YOLOv3分别提高了6.1%与16.5%,对小目标的检测能力有了明显提升;在GTX1080Ti显卡下FPS为50.7帧/秒,与YOLOv3基本持平,也可满足实时性的要求。
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