【摘 要】
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道路交通环境中的行人与车辆检测是智能驾驶环境感知中的一个重要环节,能够为车辆后续的控制以及决策提供信息基础。近年来,基于卷积神经网络的行人与车辆检测算法已经成为了主流方案,但是在真实道路交通检测环境下,对于算法的检测速度、检测精度、漏检率以及错检率都有着更高的要求。因此本文基于主流的YOLOv4目标检测算法进行了改进,并将其应用于行人与车辆检测,使得该算法能够更加适应真实道路交通检测场景。本文的主
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道路交通环境中的行人与车辆检测是智能驾驶环境感知中的一个重要环节,能够为车辆后续的控制以及决策提供信息基础。近年来,基于卷积神经网络的行人与车辆检测算法已经成为了主流方案,但是在真实道路交通检测环境下,对于算法的检测速度、检测精度、漏检率以及错检率都有着更高的要求。因此本文基于主流的YOLOv4目标检测算法进行了改进,并将其应用于行人与车辆检测,使得该算法能够更加适应真实道路交通检测场景。本文的主要工作内容如下:（1）通过使用特征提取效果较好且参数量更少的Efficient Net-B2网络取代原模型的主干特征提取网络,将模型的参数量减少了约30%,将检测速度提高了约31.2%。同时,通过改进模型的网络结构,使得模型能够使用到更浅层的特征,从而获取了更多的细节信息,极大的增强了算法对于小物体的检测效果。（2）通过将VOC2007数据集与COCO2017数据集进行结合,并采集真实道路交通环境下的行人与车辆图片搭建出了规模更大的训练集,使得模型能够学习到更多的背景信息,从而将模型的检测精度从89.42%提高到了90.22%。同时,通过筛选有效标注信息以及K-Means++聚类算法来改进Anchor box的生成方式,使得聚类的速度提高了55.49%、聚类的精度提高了22.37%,从而可以使得算法能够在训练的过程中更好、更快的收敛。（3）通过将改进的YOLOv4模型与KCF滤波算法进行结合,并将检测场景划分成了单目标检测场景以及多目标检测场景,设计出了更加具有针对性的检测策略,从而大幅度的降低了算法的漏检率以及错检率。（4）通过将Faster R-CNN模型、YOLOv4模型、改进的YOLOv4模型以及结合算法进行对比实验,对实验得到的检测速度、检测精度、漏检率以及错检率等性能评估指标进行分析,可以知道本文提出的改进方案确实提高了YOLOv4行人与车辆检测算法的检测效果。
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