【摘要】：對(duì)于自動(dòng)駕駛來說,對(duì)汽車周圍環(huán)境的感知是最基本的前提條件之一,現(xiàn)在的方案中主要依賴于激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和攝像機(jī)這三個(gè)感知模塊。其中,基于視覺的對(duì)道路環(huán)境的感知是極其重要且不可替代的一部分。在車載相機(jī)實(shí)時(shí)采集到的視頻中,交通信號(hào)燈是非常重要的信息,能夠快速精準(zhǔn)地檢測(cè)到交通信號(hào)燈出行安全的重要保障。由于在車載相機(jī)的拍攝畫面中,交通信號(hào)燈的像素相對(duì)較小,通用的目標(biāo)檢測(cè)的檢測(cè)器對(duì)此的檢測(cè)效果并不理想�；诖�,本文在Faster R-CNN的基礎(chǔ)上,從特征融合的角度出發(fā),使用在提取ROI_Align之后進(jìn)行建議區(qū)域的特征融合的方式在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等方面做出了調(diào)整和改進(jìn),使得檢測(cè)器對(duì)交通信號(hào)燈這樣的小目標(biāo)具有較好的檢測(cè)效果。在TT100K數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了科學(xué)充分的分析,證明了我們的新模型能夠有效地提升對(duì)交通信號(hào)燈的檢測(cè)精度。同時(shí)在LISA數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試,證明了模型的泛化性能和對(duì)不同場(chǎng)景的魯棒性。除了感興趣區(qū)域特征融合的研究以外,本文還對(duì)視頻中交通信號(hào)燈的檢測(cè)流程進(jìn)行了優(yōu)化,提出了可以根據(jù)當(dāng)前的檢測(cè)結(jié)果來決定后續(xù)幀的檢測(cè)方式,并制定其策略選擇的條件和方式,在檢測(cè)時(shí)間上有了大幅度的提升。為了支持和實(shí)現(xiàn)這樣的檢測(cè)方式,本文還設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了針對(duì)感興趣區(qū)域的目標(biāo)檢測(cè)和定位雙任務(wù)模型以及基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)對(duì)下一幀中感興趣區(qū)域的預(yù)測(cè)算法。最后在視頻上對(duì)此算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了其可行性。
【圖文】：

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【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183;U491

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本文編號(hào)：2593911