基于深度模型的实时交通灯检测

发布时间：2020-03-21 20:43

【摘要】：对于自动驾驶来说,对汽车周围环境的感知是最基本的前提条件之一,现在的方案中主要依赖于激光雷达、毫米波雷达和摄像机这三个感知模块。其中,基于视觉的对道路环境的感知是极其重要且不可替代的一部分。在车载相机实时采集到的视频中,交通信号灯是非常重要的信息,能够快速精准地检测到交通信号灯出行安全的重要保障。由于在车载相机的拍摄画面中,交通信号灯的像素相对较小,通用的目标检测的检测器对此的检测效果并不理想。基于此,本文在Faster R-CNN的基础上,从特征融合的角度出发,使用在提取ROI_Align之后进行建议区域的特征融合的方式在网络结构等方面做出了调整和改进,使得检测器对交通信号灯这样的小目标具有较好的检测效果。在TT100K数据集上进行了多组对比实验并对实验结果进行了科学充分的分析,证明了我们的新模型能够有效地提升对交通信号灯的检测精度。同时在LISA数据集上进行了测试,证明了模型的泛化性能和对不同场景的鲁棒性。除了感兴趣区域特征融合的研究以外,本文还对视频中交通信号灯的检测流程进行了优化,提出了可以根据当前的检测结果来决定后续帧的检测方式,并制定其策略选择的条件和方式,在检测时间上有了大幅度的提升。为了支持和实现这样的检测方式,本文还设计并实现了针对感兴趣区域的目标检测和定位双任务模型以及基于运动估计对下一帧中感兴趣区域的预测算法。最后在视频上对此算法进行了实验,验证了其可行性。
【图文】：

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【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TP183;U491

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本文编号：2593911