《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于改进YOLOv5的车辆属性检测
2022年电子技术应用第7期
刘 俊，钟国韵，黄斯雯，刘麒麟
东华理工大学 信息工程学院，江西 南昌330013
摘要： 车辆属性检测是一个基础任务，其属性检测结果可以被应用到很多下游的交通视觉任务。提出了一种基于YOLOv5的车辆属性检测改进算法。针对检测目标较小的问题，加入了卷积注意力模块，让网络模型把更多的注意力放在小目标对象上；针对数据集样本种类较少的问题，改进了YOLOv5的马赛克数据增强方式；使用自门控激活函数Swish，起到抑制噪声、加快收敛速度并提升模型鲁棒性的作用。此外，还在公开车辆数据集VeRi-776的基础上进行了详细的车辆属性标注，构建了一个车辆属性数据集。实验结果表明，改进后的算法比原始YOLOv5的平均精确率提升了4.6%，能够准确地检测到车辆图像的通用属性，可以供下游任务使用。
關(guān)鍵詞： 车辆属性 目标检测 YOLOV5
中圖分類號(hào)： TP391；TP183
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.222802
中文引用格式： 劉俊，鐘國(guó)韻，黃斯雯，等. 基于改進(jìn)YOLOv5的車(chē)輛屬性檢測(cè)[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2022，48(7)：19-24，29.
英文引用格式： Liu Jun，Zhong Guoyun，Huang Siwen，et al. Vehicle attribute detection based on improved YOLOv5[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(7)：19-24，29.
Vehicle attribute detection based on improved YOLOv5
Liu Jun，Zhong Guoyun，Huang Siwen，Liu Qilin
School of Information Engineering，East China University of Technology，Nanchang 330013，China
Abstract： Vehicle attribute detection is a basic task, which can be applied to many downstream traffic vision tasks. This paper presents an improved vehicle attribute detection algorithm based on YOLOv5. Aiming at the problem of small target detection, this paper adds the convolution attention module to make the network model pay more attention to the small target object. Aiming at the problem of less sample types of the dataset, this paper improves the mosaic data enhancement method of YOLOv5. The self-gated activation function Swish is used to suppress noise, accelerate convergence speed, and improve the robustness of the model. In addition, this paper also makes a detailed vehicle attribute labeling based on the public vehicle dataset VeRi-776, and constructs a vehicle attribute dataset. The experimental results show that the average accuracy of the improved algorithm is 4.6 % higher than that of the original YOLOv5, which can accurately detect the general attributes of vehicle images and can be used for downstream tasks.
Key words : vehicle attribute；object detection；YOLOv5 algorithm

0 引言

    目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究者們?cè)谥饾u探索車(chē)輛圖像數(shù)據(jù)處理的落地應(yīng)用，以助力智慧交通。車(chē)輛屬性檢測(cè)就是其中一個(gè)基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)，主要檢測(cè)車(chē)輛的車(chē)燈、車(chē)牌、車(chē)輛logo等車(chē)輛屬性區(qū)域位置，其結(jié)果可以被應(yīng)用到很多下游的交通視覺(jué)任務(wù)。例如利用檢測(cè)到的車(chē)燈屬性來(lái)判定車(chē)輛是否變道打轉(zhuǎn)向燈；車(chē)牌屬性可以作為車(chē)牌OCR識(shí)別的輸入，還可結(jié)合整體的車(chē)輛屬性，來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛重識(shí)別等[1]。

    由于早期顯卡的顯存和計(jì)算能力的限制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法設(shè)計(jì)得很深，導(dǎo)致當(dāng)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)的研究還是偏向于傳統(tǒng)的圖像處理，主要可以分為區(qū)域選擇、特征提取和分類三步。區(qū)域選擇一般是通過(guò)在圖像上進(jìn)行逐塊像素的遍歷，來(lái)找到與目標(biāo)匹配的區(qū)域；特征提取則是依據(jù)研究員的相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)，如待檢測(cè)目標(biāo)的形狀、紋理、明暗顏色等，從上一步獲取的區(qū)域中提取特征，代表算法有尺度不變特征變換(SIFT)[2]和方向梯度直方圖(HOG)[3]；最后是訓(xùn)練分類器將特征分類，主要利用將待分類數(shù)據(jù)的特征向量映射到高維空間，以實(shí)現(xiàn)將不同類別的數(shù)據(jù)分開(kāi)，經(jīng)典算法有支持向量機(jī)(SVM)[4]和AdaBoost[5]。




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作者信息：

劉  俊，鐘國(guó)韻，黃斯雯，劉麒麟

(東華理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，江西 南昌330013)




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