基于Dim env-YOLO算法的昏暗场景车辆多目标检测

作者：郭克友; 王苏东; 李雪; 张沫

来源：计算机工程, 2023, 49(03): 312-320.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0063769

• 昏暗场景
• 车辆检测
• 深度可分离卷积
• Dim env-YOLO算法
• MobileNetV3网络

低照度的夜间路况复杂，现有夜间车辆识别相关研究较少，且存在识别方法实时性不高、过多占用硬件资源等不足。针对夜间场景车辆识别干扰因素较多、检测效果不佳的问题，提出一种基于YOLOv4的Dim env-YOLO车辆目标检测算法。利用MobileNetV3网络替换原始YOLOv4中的主干网络，以减少模型参数量。在改进的YOLOv4模型上使用图像暗光增强方法 ，提高车辆目标在昏暗环境中的可识别性。在此基础上，引入注意力机制加强特征信息选择，同时利用深度可分离卷积降低网络计算量。选取北京部分道路的夜间场景图片自制数据集并进行实验验证，结果表明，在存在高斯噪声、模糊扰动、雨雾夜晚等情况下，Dim env-YOLO算法的测试结果较稳定，对于照度低于30 lx的昏暗条件下的车流，其检测mAP值达到90.49%，对于最常见的轿车类别，mAP值达到96%以上，优于Faster-RCNN、YOLOv3、YOLOv4等网络模型在昏暗光照条件下的检测效果。

• 单位
  交通运输部公路科学研究院; 北京工商大学