隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展,人民的生活水平有了極大提高,汽車已經(jīng)進入了千家萬戶,由此帶來的交通安全和交通堵塞問題日益嚴重。車載交通標志檢測識別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System,ITS）的一部分已經(jīng)得到了智慧交通研究者重視,相較于傳統(tǒng)檢測識別方法,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的交通標志檢測識別算法在可擴展性和魯棒性方面具有很大的優(yōu)勢,但其在準確性、計算量和存儲空間等方面仍具有極大的優(yōu)化空間。本文先簡單介紹了交通標志檢測識別領(lǐng)域幾種典型的算法,對比分析了各自的優(yōu)缺點。選用了檢測速度高且適合硬件加速的YOLOv2-tiny卷積神經(jīng)網(wǎng)絡作為優(yōu)化的基礎,針對其對小目標檢測效果差的缺點,設計了一種多尺度特征融合的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡交通標志檢測識別算法。為了驗證算法效果,再以清華-騰訊公開交通標志數(shù)據(jù)集為對象,對設計的兩種特征不同特征尺度的神經(jīng)網(wǎng)絡加上YOLOv2-tiny共三種網(wǎng)絡進行訓練和分析。實驗結(jié)果表明,特征尺度多的網(wǎng)絡對小目標的檢測識別效果有了顯著提升。最后設計了算法FPGA驗證系統(tǒng),通過利用卷積神經(jīng)節(jié)點內(nèi)并行、卷積神經(jīng)節(jié)點間并行和特征參數(shù)重用的方式,實現(xiàn)了一... 

【文章來源】：東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Tsinghu-Tencent100K數(shù)據(jù)集交通標志圖

第三章基于CNN的交通標志檢測識別算法設計27片的ID號、文件路徑和各種標注信息。由于原始數(shù)據(jù)集中包含大量樣本數(shù)較少的類別，為了便于后續(xù)算法實現(xiàn)，本文對數(shù)據(jù)集類別進行了篩選保留的數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量如圖3.8所示，其中io、po和wo三類交通標志為混合交通標志，不利于檢測識別效果評估將其刪除，因此本論文僅選用剩余的43類作為樣本用于后續(xù)網(wǎng)絡訓練。圖3.8原始數(shù)據(jù)集樣本分布圖由于數(shù)據(jù)集中各個樣本分布不均，本論文在訓練前對數(shù)據(jù)集中的訓練集采用了文獻[27]中的數(shù)據(jù)增強技術(shù)，通過對樣本數(shù)據(jù)隨機旋轉(zhuǎn)、放大和裁剪等處理擴充訓練數(shù)據(jù)，最后將擴充數(shù)據(jù)集制作成darknet學習框架模型訓練所需的VOC2012數(shù)據(jù)集格式。數(shù)據(jù)集部分樣本如圖3.9所示。(a)訓練數(shù)據(jù)集部分圖片示例(b)測試數(shù)據(jù)集部分圖片示例圖3.9數(shù)據(jù)集部分樣本圖網(wǎng)絡訓練本論文網(wǎng)絡訓練環(huán)境為DELL工作站，其配備了18塊E5-2697v4@2.30GHzCPU、4塊NVIDIA

納瓚ê屯?緗峁溝牡髡?赿arknet學習框架中的cfg文件中設置。訓練過程中要到的shell命令如表3.3所示，shell指令1、2和3分別用于訓練、驗證和網(wǎng)絡效果評估，其中<voc.data文件路徑>、<cfg文件路徑>和<weights文件路徑>用于指定訓練、測試或評估所需參數(shù)文件的路徑。表3.3網(wǎng)絡模型訓練shell指令>>指令1./darknetdetectortrain<voc.data文件路徑><cfg文件路徑>>>指令2./darknetdetectortest<voc.data文件路徑><cfg文件路徑><weights文件路徑>>>指令3./darknetdetectorvaild<voc.data文件路徑><cfg文件路徑><weights文件路徑>圖3.10網(wǎng)絡訓練過程輸出圖網(wǎng)絡訓練輸出如圖3.10所示，一個批次中輸出8輪數(shù)據(jù)，每輪輸出128/8=16個樣本的訓練數(shù)據(jù)，AvgIOU為預測框和標簽文件中對應實際框的交并集比，用于評估預測框檢測的準確性；class為標注物體分類的置信度，期望輸出為1；obj/noobj分別為包含物體和不包含物體的概率；AvgRecall在recall/count中定義，其為當前模型在所有subdivision圖片中檢測出正樣本與實際的正樣本的比值；1962為當前的迭代次數(shù)；avg和rate分別為當前的總損失和學習率大校

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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[2]交通標志檢測與分類算法研究[D]. 王剛毅.哈爾濱工業(yè)大學 2013
[3]基于FPGA的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡并行結(jié)構(gòu)研究[D]. 陸志堅.哈爾濱工程大學 2013

碩士論文
[1]基于特征融合與稀疏編碼的交通標志識別算法研究[D]. 江鈞.北京交通大學 2016
[2]基于不變矩和小波神經(jīng)網(wǎng)絡的交通標志識別研究[D]. 呂瑾文.武漢理工大學 2009



本文編號：3220589