基于深度学习的车辆检测及应用研究

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近年来,随着人民生活水平持续提高,机动车数量加剧增长,导致交通道路越来越拥挤,从而使道路中车辆的检测愈发困难。目前监控设备是高速阵列相机,普遍安装在距离地面较高处,拍摄出的车辆目标尺寸会在一定程度上缩小,同时需要对公路上远距离的小目标车辆进行识别,加上道路背景复杂、车辆遮挡严重等问题,对于目前的目标检测算法来说仍然是不小的挑战。根据调查研究发现,目前针对交通小目标车辆检测设计的目标检测算法效果欠佳,所以本文将对复杂的交通背景下检测小目标车辆的算法进行研究。主要工作如下:(1)本文研究了卷积神经网络中的池化层、卷积层、激活函数等组成部分,分析了SSD、Faster RCNN、YOLO算法结构的基本原理,独立制作了车辆数据集,通过搭建的tensorflow深度学习框架实现基于深度学习的车辆检测,经过对比三种算法的训练速度、算法精度等影响,选择符合工程实践要求的SSD算法作为本文改进的基础算法。(2)针对SSD算法在车辆检测中的缺陷,通过K-means聚类算法选出更符合的车辆数据集中目标的长宽比,解决了SSD算法在初始检测框设计不合理的问题,实现了SSD算法对小车辆目标检测精度的提升。并在此基础上将SSD中预测金字塔更换为新型特征金字塔,弥补了预测金字塔中容易丢失小目标信息的缺点。(3)通过对SSD模型结构的分析和对上下文信息以及注意力机制的研究,针对在车辆数据集中卷积神经网络会造成目标信息丢失等问题,在修改了先验框比例和特征金字塔SSD结构中加入了上下文信息和空间变换网络,增强了算法模型的空间不变性。通过仿真实验对比多种主流算法性能优劣,结果表明经过整体改进后的SSD算法模型比原始SSD模型训练损失值下降了0.213,平均精确度提升了8.43%。解决了SSD算法在先验框比例设置与车辆目标不符、漏检小目标、丢失空间信息等问题。最后在深度学习实验平台基础上完成了基于改进后SSD车辆目标检测的可视化操作系统。
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