公路公共设施目标识别算法研究

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智慧城市是未来城市的发展方向,在城市建设中,市政部门对于公路公共设施的管理,需要一种智能监管体系,而公路公共设施目标的识别则是体系里的不可缺少的一环。城市公路公共设施识别系统需要部署在车载嵌入式系统中,而常见的目标识别网络模型多数都比较大,很难部署在计算能力比较有限的嵌入式车载移动设备上,针对这一问题,本文进行了如下工作:针对嵌入式平台内存空间较小,运行目标识别算法计算能力较差等问题,本文设计了Mylight-YOLOv3网络框架,Mylight-YOLOv3网络选择Mobile Netv3-large与YOLOv3模型相结合的方法,对卷积层进行稀疏化,使用特征提取网络Mobile Netv3-large替换YOLOv3模型的Darknet-53。其中使用深度可分离卷积代替传统卷积,使得网络卷积层数大量减少;使用线性瓶颈的逆残差结构,在保持输入和输出紧凑的同时,内部拓展到高维特征空间,提高了非线性变换的表达能力;引入注意力机制SE模块,在不增加时间消耗的情况下提高了识别精度。通过将网络模型在数据集上训练得到权重,相比于原模型,本文网络模型在计算参数量上得到有效的减少。针对待识别目标的尺寸差别较大,K-means聚类算法在对识别目标特征锚点框进行预测时,聚类中心的随机选择导致算法收敛速度较慢的问题,本文采用K-means++算法对K-means聚类算法进行优化,主要对k个初始的聚类中心选取进行优化,改善了初始化的值对最后聚类的结果产生的影响。同时,针对预测边界框回归时,损失函数有可能会出现因重叠方式存在差异,导致无法进一步降低损失等问题,本文使用GIOU损失函数替换YOLOv3的IOU,能够更好地预测损失。针对公路公共设施待识别目标,主要包括井盖、垃圾桶、路牌、路灯和公交站牌等,进行了人工采集获取图片,对数据集进行预处理,丰富了数据集图片的数量和多样性。搭建嵌入式平台的软硬件环境,将改进目标识别网络移植到嵌入式平台Jetson Tegra X2上,采用视频编解码组件获得网络所需的图片形式的数据,并采用Tensor RT加速推理,提高网络运行速度。本文识别算法在保证识别准确度的同时减少了参数量,使识别计算量减少、网络模型轻量化,为在大小受限制的嵌入式设备上实现图像识别的功能提供了网络基础。
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