【摘 要】
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夜间车辆检测是智能交通领域的一项重要任务。夜间光线的不足会导致交通事故发生的概率大幅增加,也使得交通部门难以对实时交通状况进行准确监控,因而夜间车辆检测任务的研究,对于未来交通系统的先进化发展具有重要推动意义。现有的夜间检测存在夜间数据匮乏与算法针对性不足等问题。具体而言,良好的训练数据能够为算法的优越性能提供保障。然而,现有的夜间车辆数据集的数据大多光照良好,且场景单一,几乎不包含极暗情况下的样
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夜间车辆检测是智能交通领域的一项重要任务。夜间光线的不足会导致交通事故发生的概率大幅增加,也使得交通部门难以对实时交通状况进行准确监控,因而夜间车辆检测任务的研究,对于未来交通系统的先进化发展具有重要推动意义。现有的夜间检测存在夜间数据匮乏与算法针对性不足等问题。具体而言,良好的训练数据能够为算法的优越性能提供保障。然而,现有的夜间车辆数据集的数据大多光照良好,且场景单一,几乎不包含极暗情况下的样本,导致预训练后的算法难以适应真实夜间交通情况。针对于夜间交通数据样本的规范与扩充,已经成为智能交通领域亟待解决的问题。此外,现有的目标检测算法主要聚焦于正常光照下的检测性能,依赖良好的照明和晴朗的天气条件,针对夜间检测任务的应用缺乏足够探索。针对上述问题,本文制作了一个包含各种真实场景的大型夜间车辆检测数据集（VID）。该数据集通过高速公路监控视频、行车记录仪、手动拍摄等多种渠道,对不同亮度情况、天气情况与场景情况的交通图像进行了采集。同时,该数据集以车灯实例为正样本进行了标注,并额外标注了干扰检测效果的路灯实例,为夜间车辆检测任务,提供了大量的极低光照数据,丰富了各种天气场景的高难度样本,能够成为交通领域实用有效的公共数据集。此外,针对于夜间车辆检测任务,基于单阶段的目标检测框架YOLOv3,本文提出了具有针对性的YOLOv3-night模型,在提升模型对于车灯类小尺度目标关注程度的同时,对YOLOv3中的网络层数进行了轻量化缩减,取得了优于YOLOv3的检测性能。
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