【摘 要】
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采用深度学习技术进行车辆检测一直是组建智能交通管理系统的重点与难点,交通场景中的车辆检测要求算法在保证良好的检测精度的同时,也必须达到较高的检测效率,满足精确性和实时性的双维度要求。因此,构建可满足现实场景需求的车辆检测对于实现交通的智能管控具有重大的研究意义,本文对EfficientDet目标检测算法展开深入研究,提出了车辆检测场景下的改进EfficientDet模型,并在进行筛选和数据增强后的
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采用深度学习技术进行车辆检测一直是组建智能交通管理系统的重点与难点,交通场景中的车辆检测要求算法在保证良好的检测精度的同时,也必须达到较高的检测效率,满足精确性和实时性的双维度要求。因此,构建可满足现实场景需求的车辆检测对于实现交通的智能管控具有重大的研究意义,本文对EfficientDet目标检测算法展开深入研究,提出了车辆检测场景下的改进EfficientDet模型,并在进行筛选和数据增强后的KITTI数据集上验证改进后模型的精度及速度。在数据增强方法的研究上,使用EfficientDet模型验证基础数据增强和混类数据增强对KITTI数据集的影响,通过实验对几何变换、色域变换、噪声注入、Mixup、CutMix、Mosaic六种方法进行精度提升分析,最终选择效果最优的Mosaic方法作为数据增强方式,并使用该方法增强后的数据集作为验证模型改进的数据集。在目标检测算法研究方面,针对EfficientDet检测方法无法自适应的匹配数据集生成锚框的问题,结合K-means无监督聚类方法,提出采用边界框聚类优化预测长宽比方法代替原模型的手动设置方法,进一步提高模型的准确度。针对当前EfficientDet模型所使用的SGD with Momentum优化器,使用AdamW进行替换,以保证在梯度项变换操作之后再执行权重衰减,在参数更新时再执行梯度衰减,使得有较大梯度时惩罚项值也较大,提高模型训练中收敛效率。针对样本中存在诸多小目标的现状,提出改进的特征融合层结构,使用减少下采样次数的方法以达到提取细节特征信息的目的,在此基础上,使用跨级连接,将上层和下层的特征融合,保留浅层的语义信息及目标的细节信息,使得特征融合结构具有更强的信息提取能力。针对筛选后的KITTI数据集图像存在的正负样本量不均衡及样本类别间数目不均衡的问题,对损失函数进行优化,采用EFL根据正负样本比例及稀有样本的类别动态调节损失贡献,克服该问题所带来的不利影响。在使用Mosaic增强后的KITTI数据集上,改进的EfficientDet车辆检测模型精度相较于原模型在mAP及FPS指标上都有明显提升,做到精准车辆目标检测的同时,达到车辆实时检测的要求,此外对小目标的检测性能也更优,验证了本文所使用的数据增强方法和模型优化方法的有效性。图[43]表[9]参[68]
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