基于改进Mask RCNN的夜间车辆检测方法

摘要：

传统的夜间车辆检测基于车灯特征的提取和识别,这类方法容易发生误判、检测精度和检测实时性不高.针对上述问题,本文研究了基于改进Mask RCNN(mask RCNN-night vehicle detection,Mask RCNN-NVD)的夜间车辆检测算法.将残差网络(residual network,ResNet)结构中的普通卷积修改为数量为16组的分组卷积,通过16组1×1卷积实现通道数叠加,将网络参数降至普通卷积的1/16,提升检测速度,并实现与普通卷积相同的效果;将通道注意力机制模块(squeeze-and-excitation,SE)嵌入ResNet结构中,通过2个全连接层构建瓶颈结构,将归一化权重加权到各通道特征,增强网络表征能力;在特征金字塔网络(feature pyramid networks,FPN)后加入自底向上结构,将底层特征强定位信息传递到高层语义特征中;加入自适应池化层,根据区域候选网络(region proposal network,RPN)产生的候选区域分配至不同尺度特征图中,并在底层特征与各阶段最高层特征之间加入跳跃连接结构,实现缩减模型参数的同时保留模型的全局表征能力.通过对开源数据集Micro-soft common objects in context(MS COCO)、Berkeley deep drive 100K(BDD100K)的夜间行车图像进行数据增强,构建用于评估检测性能的测试集2000张.实验结果表明:算法在测试集上的平均精度(mean Average Precsion,mAP)值高达92.62,每秒图像处理帧数(Frames Per Second,FPS)值高达30帧.相比于原始Mask RCNN算法分别在mAP值上提高1.68,FPS值提高4帧,验证提出的方法可以有效提升夜间车辆检测的准确性和实时性.

关键词：ADAS驾驶辅助系统、夜间车辆检测、Mask RCNN-NVD检测算法、深度学习

所属期刊栏目：41

分类号：U491.5+4(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金;面向5G产业的各项高新技术专项

在线出版日期：2023-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：59-66