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《北京交通大学》 2018年
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行车视频中基于深度学习的目标检测

张芳慧  
【摘要】:随着计算机视觉技术的发展,特别是深度学习技术的发展,自动驾驶技术越来越成熟,高级辅助驾驶是迈向自动驾驶的关键一步,车距估计是辅助驾驶中的一个重要研究问题,基于车载雷达的测距方法虽然准确度高,但其成本很高。基于车载摄像头的车距估计是廉价替代技术之一。为此,本文研究了基于车载摄像头的车距估计。在SSD(Single Shot Detector)目标检测的基础上,本文提出联合度量学习的SSD(即MLSSD,Metric Learning SSD)算法对行车视频中的目标进行检测,进而根据标记点估计车距。为了提高检测效率,提出结合多目标跟踪算法进行目标检测和跟踪,从而减少目标检测计算量,同时提高准确率,最终得到行车视频中目标车辆到主车的距离和偏移角度,帮助主车司机决策。本文主要工作和创新如下。1)建立畸变车辆检测数据集。本文中的车载后视摄像头为鱼眼摄像头,与一般摄像头不一样的是,鱼眼摄像头拍摄下的车辆有畸变,在公开数据库中训练的模型在畸变数据上检测得到的车辆准确率低。因此,本文标注并建立一个鱼眼摄像头下的车辆检测数据集。该数据集包含有5000张图像,其中4000张为训练集图像,500张为验证集图像,500张测试集图像。2)联合度量学习提出MLSSD(联合度量学习的SSD算法)算法检测视频中的车辆。本文结合度量学习提出了基于多损失函数联合训练的网络结构,得到更加鲁棒的特征,使得最终车辆检测结果更加准确。3)提出结合多目标跟踪算法提高目标检测性能。在MLSSD检测结果的基础上,结合多目标跟踪算法SCEA(结构约束事件聚拢算法)提出了 DAT(Detection andTracking)目标检测与跟踪框架,进一步提高检测准确率及实时性,减少GPU资源占用,最后根据摄像头标定数据初步实现车距估计。实验结果表明,本文提出的算法在畸变摄像头下,能实时检测视频中的目标,同时提升准确率。对于车距的估计,在测试数据集上,平均误差在50cm以内。
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP391.41;TP181

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