基于改进Faster R-CNN的无人机视频车辆自动检测

作者：彭博; 蔡晓禹; 唐聚; 谢济铭; 张媛媛

来源：东南大学学报(自然科学版), 2019, 49(06): 1199-1204.

• 智能交通
• 车辆检测
• 深度学习
• 无人机视频
• Faster R-CNN

为了从广域视角准确提取道路交通信息,提出了一种用于无人机视频车辆自动识别的改进Faster R-CNN模型.该模型以基于ZF网络的Faster R-CNN为原型,优化调整学习策略、训练图像尺寸、学习率等模型参数,调整RPN网络卷积核并引入SoftNMS算法,增加1～3个特征提取卷积层和激活层.基于无人机交通视频构建了训练图像集,对现有Faster R-CNN模型及改进模型进行训练和测试.结果显示,与采用Step学习策略的模型相比,采用学习策略Inv的模型车辆识别平均准确率提高了0.4%～9.4%.引入SoftNMS算法的模型比引入前的模型平均准确率提高了0.1%～7.9%.提出的改进模型平均准确率为94.6%,较基于ZF的Faster R-CNN模型、基于VGGM的Faster R-CNN模型和基于VGG16的Faster R-CNN模型分别提高了13.1%、13.1%和4.1%,且训练时间减少约3%,对多种场景的视频车辆检测具有较好的适用性.

• 单位
  重庆交通大学; 交通运输学院