【摘 要】
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随着无人机在城市交通管理中应用越来越广泛。车道线以及车辆检测作为无人机交通环境感知的基础而重要部分,起到对道路中车辆违法行为的智能监测,特殊路段的车流状况统计,城
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随着无人机在城市交通管理中应用越来越广泛。车道线以及车辆检测作为无人机交通环境感知的基础而重要部分,起到对道路中车辆违法行为的智能监测,特殊路段的车流状况统计,城市道路巡检自动化等作用,为促进城市交通健康发展具有实际意义。通过对国内外的研究现状进行大量调研与分析,现有基于车道线与车辆检测方法大多数是应用在智能车的环境感知领域,针对无人机领域研究较少。本文以无人机的车道线与车辆检测为研究对象,在车道线检测方面,针对传统手工提取车道线特征算法存在特征难以提取,在受光照、遮挡情况下,检测精度低,且现有基于深度学习的车道线检测算法存在检测耗时等问题,本文提出基于可分离卷积的快速车道线实例分割网络,将车道线划分为不同的实例,实现多条车道线的检测。在车辆检测方面,针对现有无人机对小尺度目标车辆的检测精度低、鲁棒性不好等问题,本文提出基于多尺度优化的车辆检测算法,将不同尺度的下采样语义特征与上采样特征进行融合,对多种尺度车辆进行预测,提高对车辆的检测精度。本文主要内容如下:1.总结当前车道线与车辆检测方法研究的国内外现状,分析其存在的不足,提出本文的研究课题。2.提出一种基于快速实例分割的车道线检测算法。首先,采用深度可分离卷积模块构建车道线语义分割网络。为了进一步提高车道线的分割精度,构建车道线嵌入分支网络,预测输出车道线像素的嵌入空间特征,最后通过聚类算法实现车道线实例分割。3.提出一种基于多尺度优化的车辆检测算法。首先,采用基于回归的单阶段目标检测思想,并引入anchor机制,在特征解码过程中,采用多尺度优化策略,对下采样产生的8倍、16倍以及32倍三种不同尺度的特征图进行上采样,并与相应编码层的特征进行融合,预测输出多种不同尺度信息,以此提高对车辆的检测精度。4.为了验证本文所提算法的有效性,在所构建的车道线数据集以及公开的无人机车辆数据集上进行了实验验证,并与多个现有检测方法进行对比分析,从而验证了所提算法的有效性。实验结果表明,本文所提算法相较于传统检测方法在检测性能上有一定的提高,通过本文的研究工作,对于后续的小型无人机道路环境感知领域研究具有一定的实际意义。
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