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原文传递基于YOLOv4的改进交通标志识别算法研究

论文题名：	基于YOLOv4的改进交通标志识别算法研究
关键词：	交通标志识别;YOLOv4算法;损失函数;YOLOv4-tiny算法;多尺度优化
摘要：	交通标志的检测识别是智能驾驶系统的关键技术之一，交通标志中含有大量有用信息，能实时提示驾驶员做出正确反应，极大地减少交通事故的发生，但由于现实环境中天气、光线、遮挡等因素的影响，交通标志的检测识别存在一定的难度。传统的检测算法在特征提取方面因受人工设定因素的影响，无法满足交通标志在多类别下检测识别的准确性与实时性的要求。基于深度学习的检测算法具有自动提取特征、计算量小等优势，受到研究者的青睐。本文基于现行较为经典的YOLOv4目标检测算法，提出几种改进策略，旨在寻找更具鲁棒性的算法模型来完成交通标志的检测识别。具体研究内容如下：　　(1)选取中国TT100K（Tsinghua-Tencent100K）数据集与美国LISA（LaboratoryforIntelligentandSafeAutomobiles）数据集作为本文交通标志检测识别的训练与测试数据集，针对交通标志数据集的特点以及YOLOv4算法在交通标志检测中存在的不足，提出两种可行性改进策略：改进K-Means聚类算法生成锚框（Anchorbox）和改进Soft-NMS（Soft-NonMaximumSuppression）算法筛选预测框。针对每种改进策略下的算法模型分别进行训练测试与性能评价，实验结果表明，本文提出的改进版YOLOv4算法模型在TT100K与LISA数据集上的平均精度均值（meanAveragePrecision，mAP）分别达到了89.23%和99.60%，召回率（Recall）值分别达到了89.26%和98.80%，且检测速度没有受到影响。　　(2)在损失函数方面，针对真实框完全包裹预测框时，预测框的不同长宽比对损失结果的影响，在CIoU（Complete-IntersectionoverUnion）损失函数的基础上修改了长宽比度量指标Vs从而提出SCIoU（Sigmod-CIoU）损失函数，并基于SCIoU损失函数结合上文改进策略做了一系列改进策略组合算法模型，实验结果表明，本文提出的基于SCIoU损失函数改进的YOLOv4算法，比原YOLOv4算法在进行目标检测时的定位精度更高，效果更好，最终的算法模型在TT100K和LISA数据集上分别达到了89.29%和99.60%的mAP值。　　(3)针对目前轻量化网络在交通标志识别任务中出现的检测准确率不高、定位不准的问题，提出一种基于YOLOv4-tiny的改进轻量化交通标志识别算法。先后提出三尺度优化特征图策略与大尺度优化特征图策略，结合上文改进策略测试不同改进策略组合下的算法模型的性能，实验结果表明，融合了聚类Anchorbox、SCIoU损失函数、改进Soft-NMS算法与大尺度优化特征图策略组合后的改进YOLOv4-tiny模型检测性能最好，其在TT100K数据集上的mAP值与Recall值较原始YOLOv4-tiny算法模型分别提升了5.73%和7.29%，达到了52.07%和64.52%；在LISA数据集上的mAP值与Recall值较原始YOLOv4-tiny算法模型分别提升了2.13%和5.20%，达到了93.48%和96.47%。且在本文实验环境下，改进后算法模型的每秒帧率（FramesPerSecond，FPS）值维持在100f/s左右，达到了实时性的要求。
作者：	褚安亮
专业：	物理学;无线电物理
导师：	王兰美
授予学位：	硕士
授予学位单位：	西安电子科技大学
学位年度：	2021