【摘 要】
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随着我国人均汽车占有量的不断提升以及城市化人口的聚集,交通安全、交通拥堵等问题愈发突出,人们对于安全舒适的驾驶环境的需求日益迫切。高性能的辅助驾驶系统能很好的满足人们的需要,而实时的道路环境感知是辅助驾驶系统得以应用的前提。近些年以深度学习为基础的目标检测算法在图像处理方面的性能获得了巨大的提升,被广泛的应用到各个领域,但对于辅助驾驶这种环境复杂多变,小目标多且计算资源受限的应用场景依然存在检测精
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随着我国人均汽车占有量的不断提升以及城市化人口的聚集,交通安全、交通拥堵等问题愈发突出,人们对于安全舒适的驾驶环境的需求日益迫切。高性能的辅助驾驶系统能很好的满足人们的需要,而实时的道路环境感知是辅助驾驶系统得以应用的前提。近些年以深度学习为基础的目标检测算法在图像处理方面的性能获得了巨大的提升,被广泛的应用到各个领域,但对于辅助驾驶这种环境复杂多变,小目标多且计算资源受限的应用场景依然存在检测精度低、实时性较差等缺陷。因此本文对提高目标检测算法的精度与速度的方法进行研究,对增强辅助驾驶系统的环境感知能力,促进其实际应用具有重要意义。本文以应用最为广泛的YOLOv3算法为基础,对基本卷积、特征提取网络以及neck部分的结构进行如下改进,并且在自动驾驶数据集BDD100K上进行实验验证。（1）提出高效的轻量化卷积结构NFM模块,与标准卷积相比能极大的减少卷积运算的参数量与计算量。根据NFM结构的特点提出随感受野的增大逐渐增大特征层通道数的方法,对特征提取网络进行重新设计。并且使用深度可分离卷积对neck部分的结构进行改进。上述轻量化改进以m AP下降2.2%的代价将模型的速度提升了214.02%,参数量压缩了90.38%。（2）根据道路环境复杂且小目标过多的特点扩大neck部分输入特征图的尺寸,这以降低模型速度为代价极大的提升了模型的精度。在已扩大neck输入特征图尺寸的基础上提出新的neck结构RCFPN,这进一步将模型m AP提升0.9%的同时将速度提升了14.32%,参数量压缩了14.81%。综合上述改进得到轻量化高精度目标检测模型RCF-YOLOv3,性能全面优于原始YOLOv3,将模型的m AP提升了9.3%,运行速度提升了88.27%,参数量压缩了91.43%,使得该模型在辅助驾驶以及其他嵌入式等硬件资源受限的应用场景中具有很高的应用价值。并且本文提出的轻量化卷积结构NFM,neck结构RCFPN以及新的特征提取网络设计方法为目标检测算法的轻量化以及提高检测精度提供了新的方向,对未来模型的改进具有参考价值。
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