【摘 要】
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实现复杂道路场景中的车辆目标检测非常重要,而传统的目标检测算法效果较差。本文基于YOLOV5模型进行改进,实现了精确的车辆检测功能。主要研究内容如下:（1）数据集的收集与整理,由于目前车辆检测数据集很少对不同的车型进行细分,而区分不同车型有利于自动驾驶判断车距和目标体积。因此,除了使用公共车辆检测数据集进行预训练,本文还录制收集了18111张各种天气、时间和角度下的车辆数据集:包括行车记录仪角度的
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实现复杂道路场景中的车辆目标检测非常重要,而传统的目标检测算法效果较差。本文基于YOLOV5模型进行改进,实现了精确的车辆检测功能。主要研究内容如下:（1）数据集的收集与整理,由于目前车辆检测数据集很少对不同的车型进行细分,而区分不同车型有利于自动驾驶判断车距和目标体积。因此,除了使用公共车辆检测数据集进行预训练,本文还录制收集了18111张各种天气、时间和角度下的车辆数据集:包括行车记录仪角度的道路上行驶车辆、违章摄像头角度拍摄的车辆以及停在小区或地下车库的车辆等图片,14710张用于训练,3401张用于验证,并对其进行了精细标注,主要包含七类（按体型排列）:重卡、公交车、轻卡、皮卡、SUV/面包车、小车、摩托车/电动车/自行车。（2）本文以Yolov5s模型为基础,对其中的瓶颈结构进行替换改进,将原始3x3卷积替换成多个通道数只有原来N分之一的3x3卷积,并构造出多层结构,使得可以在同一层融合更多的高层信息,提高了大车辆检测精度,在参数量降低27%和计算量降低32%的条件下在车辆数据集上精度几乎不变,并可以在英伟达Jeston nano嵌入式设备上达到30FPS的实时运行速度。（3）结合车辆目标检测的特性,本文提出一种用于车辆目标检测的数据增强方法:该方法首先将训练集图片中的车辆目标抠出,对抠出的目标做随机裁剪、伸缩变换等数据增强操作,转换后的目标经透明度变化后随机融入训练图片以达到增广数据集的目的。在实际车辆场景中,小车的数量远多于其他类别,所以也可以通过此算法对数量不平衡的标签类别进行一定程度的平衡,使用这种数据增强方式训练后的Yolov5s比未使用该方式的同模型的m AP提高了2.6%。（4）使用float16代替float32去量化模型,模型的内存使用降低为原来的50%,使用Tensor RT加速器对训练好的Pytorch模型进行推理加速和部署,使得算法能在嵌入式设备上以30FPS实时检测。总之,本文算法实现了复杂场景下的车辆实时监测功能,实验结果表明:本文方法提高了复杂道路场景中车辆检测的准确度,并降低了误检漏检的情况
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