【摘 要】
：
近年来,基于深度学习的目标检测算法迎来了蓬勃发展的时期,人们尝试在多种场景中应用这项技术,其中包括了生活中多种多样的标识检测,这对于未来万物互联,智慧城市的建设具有重要意义。在自动驾驶及辅助驾驶系统中,道路交通标识检测识别任务作为环境感知层的重要环节,实现更高精度与更快速度的检测识别是极为重要的。传统的研究把检测和识别分成两个阶段实现,这造成了交通标识检测识别系统实时性较差,本文利用目标检测算法固
论文部分内容阅读
近年来,基于深度学习的目标检测算法迎来了蓬勃发展的时期,人们尝试在多种场景中应用这项技术,其中包括了生活中多种多样的标识检测,这对于未来万物互联,智慧城市的建设具有重要意义。在自动驾驶及辅助驾驶系统中,道路交通标识检测识别任务作为环境感知层的重要环节,实现更高精度与更快速度的检测识别是极为重要的。传统的研究把检测和识别分成两个阶段实现,这造成了交通标识检测识别系统实时性较差,本文利用目标检测算法固有的类别预测特点提出了一种基于YOLOv4的改进算法TSnet,用一个端对端网络同时实现检测和识别交通标识,并使用模型剪枝算法对优化后的模型进行压缩,实现了一种在检测精度和检测速度上均达到优良性能的算法模型。本文的主要工作如下:1.对比分析多种公开的交通标识检测识别数据集的特点,选用TT100K数据集作为实验基准数据集。在此基础上,针对数据集缺乏恶劣行车条件检测图像的缺点,使用图像增强库Imgaug模拟在恶劣行车条件下的图像数据,分别模拟补充了500张雪天,500张雨天行车条件下的交通标识图像数据,同时手动采集500张夜间城市行车图像数据进行标注,补齐了数据集的短板,为后续实验奠定可靠的数据集基础。2.为提高检测识别系统的精度,提出改进的YOLOv4算法TSnet实现交通标识的检测识别任务,通过三个方面优化模型性能:（1）首先将YOLOv4的网络结构重新构造调整,限制了YOLOv4的检测头大小以适应交通标识的中小目标检测场景,减少了检测大目标的检测头冗余;（2）提出了一种改进的CSPDarknet53主干特征提取网络,利用Dense Net的思想将CSPDarknet53中的残差单元替换为密集连接单元,提高骨干特征提取网络的特征重用能力使得网络提取更加丰富的图像特征的同时增强网络的抗过拟合性能;（3）对数据集使用Kmeans算法进行聚类分析,改进了网络的候选框,使得检测定位更加精准。实验表明,改进的算法网络优于原YOLOv4,在网络输入416×416大小时45类交通标识精度指标m AP可达75.95%,相较于YOLOv3-spp、YOLOv4分别提升了7.37%和2.44%,同时在恶劣行车条件下的检测识别也具有较高的鲁棒性。3.为提高检测识别系统的检测速度,使用通道剪枝算法对优化后的模型进行剪枝,在基本不损失检测精度的基础上使得检测识别模型权重大小压缩至9.6MB,相较于原模型权重大小压缩比例超过95%,算法推理时间减少39%,满足实时性的要求。对剪枝后的网络模型进行改进并进行迁移学习微调,在TSnet网络输入分辨率为608×608时45类交通标识检测精度m AP可达86.84%,模型权重大小保持9.6MB,推理时间为17.38ms。实验表明,本文对基于YOLOv4的交通标识检测识别模型进行优化加剪枝后的算法在交通标识检测识别精度和速度方面均拥有优良的性能。
其他文献
背景与目的:卵圆孔未闭与隐源性卒中、偏头痛有着密切的联系,同时也是颅脑MR出现脑白质高信号影的原因之一。本研究的目的是探究卵圆孔未闭与脑白质高信号影间的关系。方法:本研究最终纳入了就诊于北京大学深圳医院的68名通过TCD发泡试验以及经食道超声心动图检查明确了患有卵圆孔未闭的研究对象,并进一步测量了这些研究对象的卵圆孔解剖学特征,同时设置含有69名TCD发泡实验阴性研究对象的对照组。本研究收集了这些
目的:1.了解糖尿病患者抑郁、焦虑和抑郁焦虑共病的现患情况。2.分析糖尿病患者发生抑郁、焦虑及共病的影响因素,为后续的预防和干预提供科学依据。3.讨论诸多影响因素与抑郁和焦虑的相关关系。4.探讨微血管并发症与抑郁、焦虑及共病的关系。方法:对2021年01月01日至2021年12月31日于北京大学深圳医院内分泌科住院治疗的符合入排标准的418名糖尿病患者进行信息收集,并采用抑郁症状群量表（PHQ-9
由频率选择表面发展而来的频率选择吸波体（Frequency selective rasorber,FSR）可以在实现宽带吸波特性的同时,满足吸收带内的频率选择性透射或反射,近年来受到了众多学者的关注。但目前针对FSR的研究、设计仍存在许多问题,如缺乏成熟有效的设计方法,FSR的工作带宽、频带选择性、角度稳定性等有待提高。本文围绕上述问题,从透射型和反射型FSR分别入手,研究了具有双侧吸收、带内透射
背景与目的肥胖症在全球的盛行与快餐文化相关,工业反式脂肪加工的食品在快餐中盛行。大量的临床研究表明工业反式脂肪酸、肥胖症、抑郁症三者相关。动物实验表明,长期高饱和脂肪饮食会损害小鼠认知功能,甚至产生焦虑样行为和抑郁样行为。但饱和脂肪酸结构和炎症应激能力均不同于工业反式脂肪酸。动物研究表明神经型一氧化氮合酶（Neuronal nitric oxide synthase,n NOS）能够参与认知和情绪
采用乌兰察布市、大同市、张家口市2009—2019年间的5项经济指标:人均GDP、全社会固定资产投资、第二产业增加值、第三产业增加值、地方财政预算收入,运用复合系统协同模型,结合熵权统计法对蒙晋冀（乌大张）长城金三角合作区经济的协同发展水平进行实证研究。结果表明:蒙晋冀（乌大张）长城金三角合作区区域经济复合系统协同发展水平较低,仍处于中低协同演变水平,三地的经济协同发展水平有待进一步提高。因此需要
背景:抑郁症作为一种常见疾病,主要表现情绪低落、快感缺失、兴趣减退,预计到2030年将位居全球疾病负担首位。抑郁症已逐渐成为我国一个重大公共健康问题,中国抑郁症患者约占全球的1/5,但当前抗抑郁药起效慢及副作用等缺点,令人不尽满意。藏红花作为一种天然香料,自古以来就具有食用及药用价值,近年来越来愈多的试验对这种天然香料的抗抑郁机制进行了研究,其抗抑郁疗效在临床试验中也取得了较好的效果,但由于各研究
支持向量机（Support Vector Machines,SVM）作为一种优秀的小样本数据学习方法,在很多科学工程领域都得到了广泛的应用。最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）作为SVM的一种拓展变体,因其计算复杂度低、求解速度快的特点也受到很多学者的青睐。本文主要针对LSSVM在线训练算法及其在复数域的拓展进行了研究,主要贡献
乳腺癌已经变成了世界上确诊数最多的癌症,定期筛查、尽早治疗能够最大程度改善患者的生活质量。目前临床上主要筛查乳腺癌的方法有:乳腺钼靶X线摄影、乳房B超检查和核磁共振检查等。但是这些现有的检查方法存在对人体有较高辐射和费用昂贵等缺点,不适合作为日常乳腺癌筛查的手段。微波检测乳腺肿瘤因具有无辐射、小型化、精准化和低成本等优点,有望作为筛查乳腺癌的新一代工具被广泛应用。微波检测乳腺肿瘤有着清晰的物理基础
阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）的典型临床特征是睡眠时打鼾并伴有呼吸暂停和呼吸表浅，导致患者反复出现低氧血症、高碳酸血症和睡眠结构紊乱。由于妊娠期激素水平、生理因素等的特殊变化，妊娠期女性OSAHS的患病率明显高于非妊娠期女性。研究表明，妊娠期OSAHS与多种妊娠不良结局相关。本文就妊娠期OSAHS对妊娠结局影响的研究进展进行综述，以期为该病的临床研究提供参考，减少不良妊娠结局的发生。