【摘 要】
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目标检测作为计算机视觉领域的基础任务之一,在自动驾驶和智能辅助驾驶等方面已逐渐引起了研发技术人员的普遍重视。近年来深度学习逐步发展,目标检测的精确度逐步提升,简单场景下的目标检测任务取得了很好的研究成果。由于行车场景的多变性和环境复杂性,如何在有雾场景下有效识别目标,成为当前智能驾驶领域亟待解决的问题。本文一方面通过改进传统的暗通道先验去雾算法,进一步提高了雾天路面病害检测任务的准确率,另一方面根
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目标检测作为计算机视觉领域的基础任务之一,在自动驾驶和智能辅助驾驶等方面已逐渐引起了研发技术人员的普遍重视。近年来深度学习逐步发展,目标检测的精确度逐步提升,简单场景下的目标检测任务取得了很好的研究成果。由于行车场景的多变性和环境复杂性,如何在有雾场景下有效识别目标,成为当前智能驾驶领域亟待解决的问题。本文一方面通过改进传统的暗通道先验去雾算法,进一步提高了雾天路面病害检测任务的准确率,另一方面根据多任务联合优化理论,提出一种基于AECR-YOLOv5融合机制的端到端雾天路面病害检测算法。前者通过对雾图进行预处理,实现更好的去雾效果,为下游的检测任务提供良好的数据支持;后者通过多任务联合优化,保证去雾网络和检测网络的同步耦合优化,实现端到端的去雾检测过程,其准确性和迁移性较前者有较大程度改善。本文的主要工作内容如下:⒈针对道路病害数据集较少的问题,根据病害种类的不同,设计一种方法,对数据集中的路面病害进行切割、旋转、填充生成含有不同标签的数据集。以上述方法对RDD2020道路路面病害数据集加以扩展,扩充后数据集图片量是原始数据集的3.5倍。同时,采用深度估计神经网络和双边滤波在大气光学模型的基础上,对扩充数据集中的图像进行加雾,再通过改变光学模型内的参数,生成浓度为轻雾、中雾及浓雾三种状态下的合成雾图数据集FRDD2020。合成雾图数据集较传统物理加雾算法所得到的数据集而言,其真实性和细节保留度更强。2.分割图像并分别计算透射率,改进传统暗通道先验去雾算法,增强了分离式去雾检测模型的准确率。首先采用Laplace算子对图像进行处理,并使用模糊和切割的方法实现天空区域与非天空区域的分离,然后以天空区域的亮度为估计指标得出区域内的透射率,最后将其和非天空区域的透射率融合,以融合后的透射率完成图像去雾过程,以YOLOv5对处理过的图像进行预测,其检测准确度较传统暗通道先验去雾预处理有一定提升。3.为改善传统分离式去雾检测算法的迁移性较差的问题,提出一种基于多任务联合优化理论的去雾检测联合优化模型,模型作为端到端的去雾检测模型,解决了迁移性和鲁棒性较差的问题。此外,通过多任务依赖性分析得到的损失函数,能保证去雾任务和目标检测任务同时优化,避免了去雾任务优化效果极好,但检测网络无法继续优化的问题,进一步提高了雾天路面病害检测任务的准确率。
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