【摘 要】
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近些年,随着科学技术和汽车制造行业的发展,人们生活水平不断提高,私家车数量日益增加,给人类带来便利的同时也带来了诸如道路拥堵、交通事故等很多社会问题。在此环境下,智能交通系统被广泛研究,其中无人驾驶技术是研究的热点之一。然而对道路环境中车辆驾驶意图的感知的研究却相对较少,尾灯检测和识别无疑是无人驾驶技术中重要的分支,具有很高的研究价值和实际应用意义。本文在分析了当前尾灯检测研究现状以及检测难点的基
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近些年,随着科学技术和汽车制造行业的发展,人们生活水平不断提高,私家车数量日益增加,给人类带来便利的同时也带来了诸如道路拥堵、交通事故等很多社会问题。在此环境下,智能交通系统被广泛研究,其中无人驾驶技术是研究的热点之一。然而对道路环境中车辆驾驶意图的感知的研究却相对较少,尾灯检测和识别无疑是无人驾驶技术中重要的分支,具有很高的研究价值和实际应用意义。本文在分析了当前尾灯检测研究现状以及检测难点的基础上,提出了基于深度学习的车辆尾灯检测方法,旨在建立具有高精度、实时性的尾灯检测模型。实验以BDD100K数据集为基础,建立尾灯标签并制作数据集用于本文方法的比较和验证。主要工作包括以下几部分:（1）针对尾灯小目标特征提取困难的问题,本文以Faster RCNN作为基础目标检测框架进行研究。首先,采用h-swish函数对SENet网络的Excitation操作进行优化,降低模型的计算成本以及加快收敛速度;然后将改进后的SENet应用到VGG16特征提取网络,以关注信息量大的通道特征,抑制不重要的通道特征;最后结合PANet的网络思想对Faster RCNN的网络结构进行改进,以加强不同尺寸特征图之间的融合,建立了多尺度特征融合的尾灯检测模型。比较实验结果表明,改进后的网络提高了模型的检测性能,检测结果的m AP达到84.36%。（2）为了进一步提高尾灯检测的准确率和检测速度,本文选用One-Stage目标检测算法中比较典型的YOLOv3作为基础目标检测框架进行研究。首先采用k-means++聚类函数获取anchor,使得anchor的尺寸更适合尾灯目标;然后对Darknet53特征提取网络进行优化,改变了不同层残差单元的重复次数,优化后的特征提取网络Darknet46减少了网络层数和计算复杂度,提高了模型性能,尤其是对尾灯小目标特征提取能力。为了加强YOLOv3网络对浅层特征图的充分利用以及深浅层特征图有效地融合,本文设计了基于加权双向特征金字塔Bi FPN的YOLOv3尾灯检测模型。一方面在原先三尺度特征融合预测的基础上增加一层小型尺度特征融合预测;另一方面设计了基于极值的Bi FPN加权方式,使得低层特征能够保持较高的权值。比较实验结果表明,新的改进模型的m AP达到91.45%,FPS达到17.6,极大地提高了尾灯检测的准确率,并且基本满足了实时性要求。
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