深度学习驱动的复杂交通场景目标检测算法研究

"该文主要探讨了复杂交通场景下自动驾驶中的道路目标检测技术，通过深度学习的方法，尤其是针对目标检测的Faster R-CNN、SSD和YOLOv4算法进行了对比分析。文章构建了一个复杂交通场景数据集（CTS），并优化了非极大值抑制算法（NMS）以解决目标遮挡问题，同时引入了焦点损失来改善小目标检测的挑战。" 本文主要关注的是自动驾驶领域中复杂交通环境下的道路目标检测技术。随着汽车保有量的增加，交通问题日益严重，自动驾驶成为了解决这些问题的关键技术之一。而准确的目标检测是实现安全自动驾驶的基础。当前，基于视觉的目标检测算法已经取得了显著进步，但在复杂、密集的交通场景中，如目标相互遮挡和小目标检测，仍存在挑战。 首先，文章通过对比分析了三种主流的目标检测算法：Faster R-CNN、Single Shot MultiBox Detector (SSD) 和 You Only Look Once Version Four (YOLOv4)。这些算法在一般交通场景中表现良好，但面对复杂场景时，检测精度和速度可能不足。作者构建了一个专门针对复杂交通场景的数据集（CTS），并进行了实验，结果显示YOLOv4在精度和实时性方面优于其他两者，但对遮挡和小目标的检测仍有待提高。 针对遮挡目标检测的难题，研究者改进了非极大值抑制算法，提出了Soft-DioU-NMS，结合CIOU Loss、Soft-NMS的衰减策略和DIOU-NMS的评判指标，有效提升了检测精度，同时保持了实时性能。 此外，为了解决小目标检测的挑战，文章采用了Mosaic数据增强技术，增加了小样本的数量，这有助于训练模型更好地识别和定位小目标。通过引入焦点损失，算法在检测小目标时的性能得到提升，增强了模型对小目标的敏感性。 本文的研究工作集中在三个方面：设计目标检测算法框架、改进非极大值抑制算法以解决遮挡问题以及引入焦点损失来改善小目标检测。这些方法和改进对于提升自动驾驶系统在复杂交通环境中的目标检测能力具有重要意义，有助于提高自动驾驶的安全性和可靠性。