《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測(cè)算法研究
信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全
蘇欣欣，郭元術(shù)，李妮妮
(長(zhǎng)安大學(xué) 信息工程學(xué)院，陜西 西安710064)
摘要： 針對(duì)目前車輛實(shí)時(shí)檢測(cè)中存在定位不準(zhǔn)確、檢測(cè)精度低等問(wèn)題，采用了一種以Darknet-53為骨架網(wǎng)絡(luò)的YOLOv3車輛檢測(cè)算法，將該算法模型在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集Pascal-VOC2012上進(jìn)行訓(xùn)練，以拍攝的西安南二環(huán)路的圖片作為測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，YOLOv3算法的檢測(cè)精度達(dá)到84.9%，相比于SSD算法，其檢測(cè)精度提高了11.3%，檢測(cè)速度提高了3.8 f/s。因此YOLOv3算法檢測(cè)精度更好，檢測(cè)速度更快，能準(zhǔn)確地檢測(cè)出圖像中的車輛信息，滿足車輛實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求。
中圖分類號(hào)： TP391.4；TP183
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.06.005
引用格式： 蘇欣欣，郭元術(shù)，李妮妮. 基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測(cè)算法研究[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2021，40(6)：28-32.
Research on vehicle detection algorithm based on deep learning
Su Xinxin，Guo Yuanshu，Li Nini
(School of Information Engineering，Chang′an University，Xi′an 710064，China)
Abstract： In view of the current real-time detection of vehicles, there are problems such as inaccurate positioning and low detection accuracy. This paper uses a YOLOv3 vehicle detection algorithm with Darknet-53 as the skeleton network. The algorithm model is trained on the standard data set Pascal-VOC2012, and the pictures of Xi′an South Second Ring Road are taken as the test set for testing. Experimental results show that the detection accuracy of YOLOv3 algorithm reaches 84.9%, which is 11.3% higher than that of SSD algorithm. The detection speed has also increased by 3.8 f/s. Therefore, YOLOv3 algorithm has better detection accuracy and faster detection speed, can accurately detect the vehicle information in the image, and meet the requirements of real-time vehicle detection.
Key words : YOLOv3 algorithm；SSD algorithm；real-time vehicle detection；deep learning；target detection

0 引言

由于汽車保有量的快速增多和城市交通管理系統(tǒng)的尚未完善，一系列的交通道路問(wèn)題不斷產(chǎn)生。針對(duì)諸多的交通擁堵和交通事故頻發(fā)等問(wèn)題，智能交通系統(tǒng)的理念被提出。車輛目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)作為智能交通系統(tǒng)最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，如何在實(shí)際道路的復(fù)雜背景下，采集全面有效的信息并進(jìn)一步快速、準(zhǔn)確地對(duì)目標(biāo)車輛進(jìn)行定位和識(shí)別，是一個(gè)有高度研究?jī)r(jià)值的課題。

目前，車輛檢測(cè)算法主要分為兩類：傳統(tǒng)的車輛檢測(cè)算法和基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測(cè)算法[1]。前者常用的方法有方向梯度直方圖[2]、尺度不變特征變換[2]、局部二值模式[2]等。張濤等[3]在Haar車輛檢測(cè)算法基礎(chǔ)上做一定的算法優(yōu)化，即通過(guò)對(duì)滑動(dòng)尺寸的合理設(shè)定以及對(duì)檢測(cè)區(qū)域的合理劃分，顯著地提高了車輛檢測(cè)算法的運(yùn)行速度和系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。張小琴等[4]針對(duì)目前車輛品牌分類存在識(shí)別率低和檢測(cè)速度慢等問(wèn)題，提出了方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient，HOG)和支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)相結(jié)合的方法，對(duì)車輛進(jìn)行分類識(shí)別。




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作者信息：

蘇欣欣，郭元術(shù)，李妮妮

(長(zhǎng)安大學(xué) 信息工程學(xué)院，陜西 西安710064)



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