电讯技术

作者：李翠锦,瞿中

单位：(1.重庆工程学院 电子信息学院，重庆 400056;2. 重庆邮电大学 计算机科学与技术学院，重庆 400065)

关键词：复杂交通环境；多目标检测；多目标识别；特征金字塔网络(FPN)；多层交叉融合；

基金：重庆市自然科学基金面上项目（cstc2021jcyj- msxmX0941）；重庆市教委科技青年项目（KJQN202101907,KJQN201901907）；重庆工程学院校内科研项目（2020xzky04）

针对目前复杂交通环境下还存在多目标检测精度和速度不高等问题，以特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)为基础，提出了一种多层融合多目标检测与识别算法，以提高目标检测精度和网络泛化能力。首先，采用ResNet101的五层架构将空间分辨率上采样2倍构建自上而下的特征图，按照元素相加的方式将上采样图和自下而上的特征图合并，并构建一个融合高层语义信息与低层几何信息的特征层；然后，根据BBox回归存在训练样本不平衡问题，选择Efficient IOU Loss损失函数并结合Focal Loss提出一种改进Focal EIOU Loss；最后，充分考虑复杂交通环境下的实际情况，进行人工标注混合数据集进行训练。该模型在KITTI测试集上的平均检测精度和速度比FPN分别提升了2.4%和5 frame/s,在Cityscale测试集上平均检测精度和速度比FPN提升了1.9%和4 frame/s。

来源：2023年第9期

《电讯技术》期刊编辑部

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