【摘 要】
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近年来,不断发展的人工智能技术推动着各行业的进步,与汽车相关的新兴技术蓬勃发展。汽车辅助驾驶领域的兴起,吸引国内外众多研究机构进行开发。辅助驾驶通过感知汽车周围环境,为驾驶员提供路况信息。作为传达周围道路环境信息的主要载体,交通标志在保障交通安全、道路车流量调度方面发挥重要作用。因此,交通标志检测技术成为辅助驾驶的核心构成之一。计算机视觉的不断发展,给交通标志检测带来了新思路,尤其是Anchor-
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近年来,不断发展的人工智能技术推动着各行业的进步,与汽车相关的新兴技术蓬勃发展。汽车辅助驾驶领域的兴起,吸引国内外众多研究机构进行开发。辅助驾驶通过感知汽车周围环境,为驾驶员提供路况信息。作为传达周围道路环境信息的主要载体,交通标志在保障交通安全、道路车流量调度方面发挥重要作用。因此,交通标志检测技术成为辅助驾驶的核心构成之一。计算机视觉的不断发展,给交通标志检测带来了新思路,尤其是Anchor-free检测算法的出现,由于不需要设计锚框,减少了检测过程中的算力消耗,检测速度相对较快。本文为满足交通标志检测的需要,提出了基于改进CenterNet算法的交通标志检测方法。主要研究内容为:（1）在充分分析国内外交通标志算法的基础上,选取CenterNet算法作为对象,针对CenterNet算法应用于交通标志检测存在的缺点,选取ResNeSt-50作为主干网络,并进行结构改进。（2）针对主干网络ResNeSt-50卷积结构感受野单一的问题,引入多层次卷积PSConv扩大卷积核对特征的感受野,提升对交通标志目标的表征能力。针对交通标志尺度变化的问题,提出了多尺度特征模块,利用多个不同膨胀率的空洞卷积扩展特征图尺寸,并结合注意力机制优化输出特征图。针对解码过程中的精度损失问题,提出了特征增强模块,减少连续上采样导致的特征丢失。针对目标尺寸不准确的缺点,对CenterNet的尺寸损失函数进行优化。（3）基于自制数据集,对提出的交通检测方法设计验证性实验,采取消融实验分析改进前后算法的性能和效果。与目前主流算法进行检测精度和速度的对比分析,验证所提出方法的有效性。（4）将改进模型部署到嵌入式平台TX2上。使用ONNX为中间模型,实现Pytorch模型到Tensor RT的转换,采用FP16格式对改进模型进行低精度推理,完成模型在嵌入式平台的推理加速。
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