【摘 要】
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近年来,无人驾驶越来越受到全球的关注,而安全性能是无人驾驶车的第一准则。无人驾驶汽车通过摄像头实时精准地检测用于传递指示、禁止和警告信息的道路交通标志,可以引导车辆遵守交通规则,避免发生交通事故。无人车识别越远的交通标志,就越能减少车辆反应时间避免车辆发生碰撞,通常远距离交通标志表现在图像上为小目标,其尺寸小、特征不明显导致难以检测。如何实时且高准确率的检测交通标志是一个难点,而现有的算法对交通标
【基金项目】
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广西创新驱动发展重大专项项目《电动观光车智能驾驶技术研究》；
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近年来,无人驾驶越来越受到全球的关注,而安全性能是无人驾驶车的第一准则。无人驾驶汽车通过摄像头实时精准地检测用于传递指示、禁止和警告信息的道路交通标志,可以引导车辆遵守交通规则,避免发生交通事故。无人车识别越远的交通标志,就越能减少车辆反应时间避免车辆发生碰撞,通常远距离交通标志表现在图像上为小目标,其尺寸小、特征不明显导致难以检测。如何实时且高准确率的检测交通标志是一个难点,而现有的算法对交通标志检测准确率和实时性不高。针对这些问题,本文基于YOLOv3算法提出一系列的改进,实现对交通标志的实时精准检测。本文研究课题来源于广西创新驱动发展重大专项项目《电动观光车智能驾驶技术研究》,本文主要研究内容如下:（1）针对单目摄像机条件下的远距离交通标志检测准确率不高的问题,提出了一种基于反卷积特征融合的YOLOv3的交通标志检测算法（DFF-YOLOv3）。通过融合具有丰富语义信息的深层特征和分辨率高的浅层特征,形成反卷积特征融合（DFF）模块后输入到检测层进行检测。经实验后选取了准确率最高的融合方式,融合后的预测特征图增强了对小目标的表达能力。通过提出广度与深度的无人车视角系统模型和公式推导以推断无人车识别到最远的交通标志距离。在TT100K交通标志数据集上DFF-YOLOv3获得了86.8%的准确率和41.6的FPS（Frame Per Second）,实现了交通标志检测准确率的提升。（2）针对交通标志检测实时性不高的问题,提出了一种基于Inception结构的YOLOv3的交通标志检测算法（Inc-YOLOv3）。通过对YOLOv3的网络模型进行剪枝来减少网络参数降低网络复杂度,进一步设计了一个Inception-redefined module结构,通过不同尺度的卷积核获取图像中不同尺度的感受野信息,然后将这些不同尺度获取的信息融合起来,最后将Inception-redefined module连入到YOLOv3的浅层网络中,以此增强浅层网络预测交通标志的能力。通过实验选取了Inception-redefined module准确率最高的通道比例和分布方式。在TT100K数据集上进行实验,Inc-YOLOv3算法的检测准确率和FPS均有提升,分别为85.0%和49.6,实现了检测准确率和实时性的平衡。（3）为了提高训练网络模型时坐标回归的准确性,引入GIOU作为回归损失函数。GIOU不仅可以反映预测框与真实框的各种重叠情况而且通过数值的不同来反映两种框的距离远近。为了使锚框与目标对象更匹配,通过计算对象坐标的宽高比例消除数据集中无效数据来改进K-means聚类算法,这不仅消除了聚类中心上无效标注数据的影响,而且提高了锚框与交通标志之间的匹配度。在TT100K数据集上对DFF-YOLOv3、Inc-YOLOv3及YOLOv3进行对比实验,实验结果表明经过GIOU及聚类算法改进后检测准确率有所提升,具体为DFF-YOLOv3的准确率和FPS分别为92.0%和41.6,Inc-YOLOv3的准确率和FPS分别为90.2%和49.6。
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