【摘 要】
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交通标志检测作为自动驾驶的一个关键部分,对保证行车安全有着至关重要的意义。随着深度学习的飞速发展,使用深度学习领域内的目标检测算法对交通标志进行检测已成为一种趋势。但在车载摄像头采集的图像中,由于交通标志目标所占的比例较小,导致检测精度较低,且无法满足实时性要求。因此,本文以目标检测算法中具有代表性的YOLOv4算法为基础,提出了一种基于改进YOLOv4网络结构的交通标志检测方法。本文主要工作如下
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交通标志检测作为自动驾驶的一个关键部分,对保证行车安全有着至关重要的意义。随着深度学习的飞速发展,使用深度学习领域内的目标检测算法对交通标志进行检测已成为一种趋势。但在车载摄像头采集的图像中,由于交通标志目标所占的比例较小,导致检测精度较低,且无法满足实时性要求。因此,本文以目标检测算法中具有代表性的YOLOv4算法为基础,提出了一种基于改进YOLOv4网络结构的交通标志检测方法。本文主要工作如下:（1）针对YOLOv4网络在检测小目标交通标志时存在漏检和误检的问题,设计一种特征增强模块,利用其对特征提取网络的侧输出进行卷积,然后将得到的多路特征进行融合,进而拓宽特征的感受野,提升特征的丰富度和表达能力。（2）针对YOLOv4网络在检测小目标交通标志时存在检测精度较低的问题,构建拥有更多浅层特征信息的目标检测层。将原图像的8倍下采样特征图进行两倍上采样,对上采样后的特征图与骨干网络提取的对应尺度特征图进行拼接,从而融合了更多自底向上的细节信息与自顶向下的语义信息,并以此为基础建立感受野更小的目标检测层,提高网络在检测小目标交通标志时的精度。（3）针对YOLOv4网络在检测小目标交通标志时存在检测速度较慢的问题,构建新的骨干网络DSCSPDarknet53。DSCSPDarknet53以YOLOv4的原始骨干网络为基础,将其中的标准卷积替换为深度可分离卷积,减少网络模型的参数量,提升YOLOv4在检测小目标交通标志时的检测速度。（4）针对YOLOv4网络对遮挡交通标志检测效果欠佳的问题,优化网络的非极大值抑制算法。优化后的非极大值抑制算法不会直接删除与基准框重叠度高的检测框,而是对其置信度进行衰减,从而提高网络对遮挡交通标志的检测能力。（5）针对YOLOv4网络的默认先验框参数不适合交通标志检测任务的问题,利用K-means聚类算法对网络先验框参数进行优化,使网络在交通标志检测方面具有一定的针对性,进一步提升检测精度。实验结果表明,本文改进的YOLOv4网络能有效提高对小目标交通标志的检测能力,在TT100K数据集上平均精度均值mAP提升了4.55%,单张图像检测时间提升了0.033s。
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