【摘 要】
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智能交通系统可以监控道路状况,是当今交通发展的必然方向。而车辆检测在智能交通系统中有着重要作用,它可以检测车流量,从而为道路交通状况提供各种重要数据。由于航拍图像的背景环境比较复杂,目标比较小且数量较多,遮挡问题比较严重,给航拍车辆的检测带来了困难,所以如何在复杂的环境下提高车辆检测的精确度具有现实的意义。YOLOv4算法代表着目前业界最先进的物体检测水平,它的检测速度超过其他检测系统,实现了速度
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智能交通系统可以监控道路状况,是当今交通发展的必然方向。而车辆检测在智能交通系统中有着重要作用,它可以检测车流量,从而为道路交通状况提供各种重要数据。由于航拍图像的背景环境比较复杂,目标比较小且数量较多,遮挡问题比较严重,给航拍车辆的检测带来了困难,所以如何在复杂的环境下提高车辆检测的精确度具有现实的意义。YOLOv4算法代表着目前业界最先进的物体检测水平,它的检测速度超过其他检测系统,实现了速度和精度之间的权衡。YOLOv4-Tiny是YOLOv4的简化版,检测速度更加的快,相比于YOLOv3-Tiny其精度有很大的提升,但在航拍车辆的检测精度方面仍然存在需要改进的地方。因此本文基于YOLOv4-Tiny 网络对航拍图像中的车辆检测问题进行研究。首先提出一种新的图像混叠类的数据增广方法Mixup-Mosaic,并通过这种数据增广方法把背景样本加入训练,来提高模型的识别效果。然后,为了解决航拍车辆小目标检测效果差的问题,本文提出一种改进的YOLOv4-Tiny航拍车辆目标检测算法。首先在YOLOv4-Tiny主干网添加1×1卷积来提高主干网的特征提取能力,然后在把深层特征上采样与浅层特征进行融合得到一个降采样8倍适合检测小目标的检测层,为了不增加模型复杂度,把适合于检测大尺寸目标降采样32倍的检测层去掉,并采用K-means++方法针对航拍车辆重新进行锚框选取,使得锚框更适合航拍车辆的尺寸,进一步提高航拍车辆的检测效果。本文基于单卡NVIDIA GeForce GTX 1060平台,在Visdrone2019数据集上进行实验,对本文提出的改进进行验证。实验表明,本文在使用Mixup-Mosaic数据增广方法把背景样本加入训练的基础上,在改进的YOLOv4-Tiny网络上完成对航拍车辆检测的训练,在测试集上进行测试,mAP达到了 50.17%,相比于原YOLOv4-Tiny网络,mAP提高了 10.14%!说明使用Mixup-Mosaic数据增广把背景样本加入训练的方法以及本文对模型的改进对航拍车辆检测的效果确实有一定的提高!
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