Traffic Sign Recognition Raws li YOLOv3 Algorithm Part 1

Abstract:

Kev txheeb xyuas cov cim tsheb yog ib qho tseem ceeb ntawm kev thauj mus los ntse txij li nws muab cov ntaub ntawv tseem ceeb ntawm kev tsheb mus rau kev txiav txim siab thiab tswj tsheb.

Raws li kev lag luam hauv nroog nrawm dua, cov pej xeem thiab cov tsheb thauj mus los tseem nce ntxiv, thiab cov teeb meem xws li kev tsheb sib tsoo thiab kev nyab xeeb kev nyab xeeb tau dhau los ua qhov hnyav dua, ua rau muaj kev tsis yooj yim thiab kev nyuaj siab rau tib neeg lub neej thiab kev ua haujlwm. Yog li ntawd, qhov tshwm sim ntawm cov tsheb thauj mus los ntse tau ua kom yooj yim rau peb lub neej thiab tuaj yeem txhim kho kev nyab xeeb kev tsheb. Kev txawj ntse tsheb thauj mus los kuj tseem sib cais los ntawm tib neeg lub cim xeeb.

Ua ntej tshaj plaws, cov tsheb thauj mus los ntse tuaj yeem siv cov cuab yeej siv high-tech los sau thiab txheeb xyuas cov ntaub ntawv tsheb khiav thiab muab cov neeg caij tsheb kom ntxaws thiab raug, uas yuav pab kom tib neeg taug kev thiab tsis txhob ncua sij hawm ncua vim cov ntaub ntawv tsheb tsis raug xws li teeb pom kev zoo. Rau cov neeg tsav tsheb, lub tsheb thauj mus los ntse tuaj yeem ua qhov kev soj ntsuam ntawm lub sijhawm thiab saib xyuas lawv txoj kev tsav tsheb, ceeb toom cov neeg tsav tsheb kom kho lawv txoj kev tsav tsheb tam sim ntawd thaum lub sijhawm tshwj xeeb, thiab txo qhov tshwm sim ntawm kev sib tsoo, lateness, thiab lwm yam hauv txoj kev no, nws kuj pab tus neeg tsav tsheb saib xyuas, txo qhov qaug zog thaum tsav tsheb, thiab yog li txhim kho kev nyab xeeb ntawm kev tsav tsheb.

Qhov thib ob, lub tsheb thauj mus los ntse kuj tseem tuaj yeem txuas nrog tus neeg tsav tsheb lub xov tooj ntawm tes, tsheb navigation, thiab lwm yam tshuab los ntawm kev siv tshuab xws li Internet ntawm Tsheb. Nyob rau hauv txoj kev no, tib neeg tuaj yeem tau txais cov ntaub ntawv tsheb thauj mus los tshiab txhua lub sijhawm, paub lawv qhov chaw tsheb khiav tam sim no, thiab kho lawv cov phiaj xwm mus ncig sai. Tib lub sijhawm, nws tseem tuaj yeem koom tes nrog lub tsheb tswj kev nyab xeeb thiab kev pabcuam tsav tsheb kom muaj kev nyab xeeb ntawm kev tsav tsheb. Piv txwv li, tom qab cov neeg tsav tsheb paub txog kev tsav tsheb, cov ntaub ntawv tsheb thauj mus los, thiab lwm yam muab los ntawm cov tsheb thauj mus los ntse, lawv yuav tsav lub tsheb kom pom tseeb thiab ruaj khov, yuav tsis poob rau hauv kev tsis meej pem vim muaj kev hloov pauv sai sai, thiab lwm yam. muaj peev xwm ua sai sai thaum muaj xwm txheej ceev. teb.

Thaum kawg, txoj kev thauj mus los ntse tseem tuaj yeem teeb tsa cov kev tswj hwm kev tsheb sib raug zoo raws li cov xwm txheej sib txawv hauv nroog los xyuas kom muaj kev nyab xeeb ntawm cov tsheb thiab cov neeg taug kev thiab tsis txhob muaj kev sib tsoo. Piv txwv li, hloov lub sij hawm thiab zaus ntawm cov teeb pom kev zoo raws li cov tsheb sib tsoo, muab cov lus ceeb toom txwv ceev ntawm cov ntu ntawm txoj kev, thiab lwm yam, ua rau cov neeg tsav tsheb teb kom raug thaum ntsib txoj kev nyuaj, yog li ua kom cov tsheb khiav zoo. thiab kev ruaj ntseg.

Los ntawm txoj kev, muaj kev sib raug zoo ntawm cov tsheb thauj mus los ntse thiab tib neeg nco. Cov tsheb thauj mus los txawj ntse tuaj yeem muab peb qhov chaw tsav tsheb zoo dua, txo cov neeg lub nra thaum tsav tsheb, thiab ua kom tib neeg nco. Txoj kev loj hlob ntawm kev txawj ntse tsheb thauj mus los yog ib qho kev tsis pom kev hauv kev tsim kho ntawm peb cov nroog niaj hnub no. Nws tuaj yeem pom tau tias peb yuav tsum txhim kho kev nco, thiab Cistanche deserticola tuaj yeem txhim kho kev nco zoo vim Cistanche deserticola yog cov khoom siv tshuaj suav tshuaj uas muaj ntau yam teebmeem, ib qho ntawm kev txhim kho kev nco. Kev ua tau zoo ntawm cov nqaij minced los ntawm ntau yam khoom xyaw uas nws muaj, nrog rau cov kua qaub, polysaccharides, flavonoids, thiab lwm yam. Cov khoom xyaw no tuaj yeem txhawb lub hlwb kev noj qab haus huv ntau txoj hauv kev.

Nyem paub 10 txoj hauv kev los txhim kho kev nco

Txhawm rau daws cov teeb meem ntawm cov paib tsheb me me, cov yam ntxwv tsis pom tseeb, thiab tsis tshua pom qhov tseeb, txoj kev paub txog kev tsheb khiav raws li kev txhim kho (Koj Tsuas Saib Ib zaug v3) YOLOv3 tau thov.

Cov qauv pyramidpooling spatial yog fused rau hauv YOLOv3 network qauv kom ua tiav cov fusion ntawm cov yam ntxwv hauv zos thiab thoob ntiaj teb cov yam ntxwv, thiab plaub qhov kev kwv yees qhov ntsuas ntawm 152 × 152 qhov loj yog qhia kom ua kom tiav kev siv cov nta ntiav hauv lub network los kwv yees cov hom phiaj me.

Tsis tas li ntawd, qhov boundingbox regression yog qhov ruaj khov dua thaum siv qhov kev ncua deb-IoU (DIoU) uas siv rau hauv tus account qhov deb ntawm lub hom phiaj thiab thauj tog rau nkoj, tus nqi sib tshooj, thiab qhov ntsuas.

Lub Tsinghua-Tencent 100K (TT100K) cov ntaub ntawv qhia txog kev sib tw ntawm 12 lub tsheb thauj mus los tau suav rov qab siv K-txhais tau hais tias kev sib koom ua ke, thaum cov ntaub ntawv sib npaug thiab nthuav dav los daws qhov teeb meem ntawm qhov tsis sib xws ntawm cov phiaj xwm hauv TT100K dataset.

Cov algorithm yog piv rau YOLOv3 thiab lwm yam uas nquag siv lub hom phiaj nrhiav pom, thiab cov txiaj ntsig tau pom tias qhov kev txhim kho YOLOv3 algorithm ua tiav qhov nruab nrab qhov tseeb (mAP) ntawm 77.3%, uas yog 8.4% siab dua YOLOv3, tshwj xeeb tshaj yog nyob rau hauv cov phiaj xwm me me, qhov mAP yog. txhim kho los ntawm 10.5%, zoo heev txhim kho qhov tseeb ntawm kev tshawb nrhiav network thaum ua kom lub sijhawm ua haujlwm tiag tiag kom siab li sai tau.

Kev kuaj xyuas lub network qhov tseeb yog qhov muaj txiaj ntsig zoo thaum ua kom lub network ua haujlwm ntawm lub sijhawm tiag tiag kom siab li sai tau.

Ntsiab lus:

Kev lees paub ntawm tsheb; YOLOV 3; spatial pyramidal pooling qauv.

1. Taw qhia

Tam sim no, automated tsav tsheb thiab ntse tsheb thauj mus los (ITS) yog cov ntawv thov tseem ceeb rau kev txheeb xyuas cov cim kev tsheb thiab kev txheeb xyuas cov thev naus laus zis.

Nws tso cai rau cov neeg tsav tsheb thiab cov tsheb uas muaj kev tswj hwm tus kheej cov ntaub ntawv tseem ceeb hauv kev tsheb kom lub sijhawm kawg tuaj yeem txiav txim siab los ntawm cov kev cai ntawm txoj kev lossis ceeb toom thiab coj tus cwj pwm coj tus neeg tsav tsheb hauv lub sijhawm kom txo tau kev sib tsoo tsheb.

Cov paib tsheb tuaj yeem muab faib ua peb pawg: cov cim qhia, cov cim ceeb toom, thiab cov cim txwv. Cov paib no yog puag ncig lossis daim duab peb sab hauv kev tsim, thiab lawv yog xim liab, daj, thiab xiav.

Yog li ntawd, kev paub txog kev tsheb ciav hlau classic feem ntau siv cov txheej txheem kev kawm tshuab kom paub txog cov paib tsheb lossis rho tawm cov ntaub ntawv xws li xim thiab cov duab los ntawm cov paib tsheb.

Xim segmentation kom rho tawm cov yam ntxwv ua ntej kev faib tawm kev txheeb xyuas yog siv nyob rau hauv cov xim-raws li kev pom kev pom kev, uas yooj yim cuam tshuam los ntawm cov teeb pom kev sib txawv. Colorsegmentation tsis cuam tshuam los ntawm kev sib txawv ntawm qhov ci, raws li cov ntaub ntawv dhau los [1], thiab siv HIS qhov chaw los tshuaj xyuas tsuas yog xim thiab saturation.

Vim tias qhov kev xav tau siab ntawm cov xim pom ntawm qhov sib txawv xws li huab cua thiab qhov deb ntawm kev tshawb pom, qhov kev tshawb nrhiav kom pom raws li cov xim xim tuaj yeem ua haujlwm rau kev paub cov duab siab tab sis tsis yog rau greyscale duab paub [2].

Ib daim duab-raws li kev txheeb xyuas cov cim qhia txog cov duab greyscale tau npaj rau hauv lwm cov ntaub ntawv [3], uas hloov cov cim qhia txog triangletraffic mus rau hauv cov kab yooj yim nrhiav kom pom, uas tuaj yeem paub txog cov cim tsheb thiab tsis cuam tshuam los ntawm kev deb.

Ib qho kev txhawb nqa vector tshuab-raws li kev kuaj xyuas thiab kev lees paub qhov system tau npaj rau hauv lwm cov ntaub ntawv [4], uas siv cov cuab yeej thegeneralization ntawm lub tshuab hluav taws xob txhawb nqa vector rau thawj ntu cov xim ntawm cov paib thiab tom qab ntawd faib cov ntawv.

Tus txheej txheem ntawm kev kuaj xyuas cov xim thiab cov duab sib cais ua ntej ua cov xim segmentation kom tau txais thaj tsam ntawm kev txaus siab, thiab yog tias thaj tsam ntawm kev txaus siab tsis raug kuaj pom, qhov kev kuaj pom zoo li tsis tau ua lawm; thib ob, xim segmentation yuav tsum tau teem caij rau kev teeb tsa. manually, ua kom pom kev tsheb ciav hlau nyuaj thiab siv sijhawm.

Txhawm rau daws cov teeb meem no thiab ua kom pom kev ua tau zoo, ib txoj kev tshawb fawb [5] siv AdaBoost lub moj khaum los ua kom pom cov xim thiab cov duab ib txhij.

Kev hloov pauv ntawm cov xwm txheej sab nraud, xws li lub teeb, kev hloov pauv ntawm cov cim xim, thiab lwm yam, tuaj yeem cuam tshuam rau cov xim- thiab cov duab-raws li kev pom kev pom.

Qhov kev tshawb pom qhov cuam tshuam tsis ruaj khov, cuam tshuam rau lub cim kev paub txog kev ua haujlwm ntawm lub tsheb thiab ua rau nws yooj yim totraffic sign to totraffic and false detection. Neural tes hauj lwm tau raug siv ntau zaus los xyuas cov hom phiaj raws li kev kawm tob tob; piv txwv ntawm cov algorithms suav nrog Faster R-CNN [6], SSD [7], thiab YOLO [8], thiab lwm yam, uas feem ntau yog cais rau ib-theem thiab ob-theem nrhiav kom tau.

Ib txoj kev tshawb fawb yav dhau los [9] tau nthuav tawm cov kev tshawb nrhiav kev sib txuas ua ke raws li YOLOv1 los daws cov teeb meem ntawm qhov raug qis thiab kev tshawb nrhiav qeeb ntawm cov qauv kev kuaj xyuas cov txheej txheem.

Lub network no txhim kho cov cim kev sib tw khiav ceev thiab txo qis cov khoom siv kho vajtse ntawm kev kuaj xyuas qhov system.Lwm txoj kev tshawb nrhiav [10] tau qhia txog kev kuaj pom kev tsheb khiav raws li kev txhim kho FasterRCNN, nrog rau 12.1% kev txhim kho hauv mAP, uas tau ua tiav cov teeb meem xws li kev paub txog kev ua haujlwm qis thiab tsa. qhov precision ntawm tsheb ciav hlau nrhiav kom pom thiab paub.

Hauv [11], CCTSDB cov ntaub ntawv tau txais los ntawm kev nthuav dav Suav Traffic Sign Dataset (CTSD) thiab hloov kho cov ntaub ntawv cim npe raws li kev txhim kho YOLOv2 lub hom phiaj tshawb nrhiav algorithm. CCTSDB cov ntaub ntawv tsuas yog muaj peb pawg ntawm cov paib tsheb, uas tsis txaus los ua kom tiav cov haujlwm nyuaj ntawm kev paub txog tsheb khiav.

TheTT100K [12] dataset, tsim los ntawm Tsinghua University thiab Tencent hauv kev sib koom tes, tau muab rho tawm los ntawm Suav Street View panorama thiab npog ntau yam teeb pom kev zoo thiab huab cua, ua rau nws ntau tus neeg sawv cev ntawm qhov chaw tsav tsheb tiag tiag.Study [13] siv DenseNet es tsis txhob ResNet nyob rau hauv lub pob txha caj qaum network ntawm YOLOv3 thiab sim validated nws ntawm TT100K dataset.

Lub algorithm txhim kho lub sijhawm ua haujlwm tiag tiag ntawm cov qauv kev kuaj pom, tab sis qhov tseeb thiab kev rov qab zoo yuav qis dua thaum nws los txog rau lub hom phiaj me me xws li cov paib tsheb, uas txhais tau tias kev ntsuas tsis raug loj.

Txoj haujlwm tshawb nrhiav feem ntau tau txais kev sib tw ntau dua hauv cov haujlwm tshawb nrhiav lub hom phiaj, txij li lub hom phiaj yuav raug kuaj pom yog feem ntau loj, thiab nws cov yam ntxwv tuaj yeem muab rho tawm tau yooj yim.

Vim yog FPNstructure uas YOLOv3 qhia, tam sim no nws muaj peev xwm txheeb xyuas lub hom phiaj ntawm ntau qhov ntsuas los ntawm kev siv ntau qhov kev sib xyaw ua ke, uas yog tsim nyog rau cov xwm txheej nyuaj thiab tau pom qee qhov kev cog lus hauv kev tshawb nrhiav cov hom phiaj me me. Txawm li cas los xij, tseem muaj qee qhov kev txhim kho nyob rau hauv cov duab daws teeb meem siab ntawm TT100K cov ntaub ntawv kos npe tsheb.

Hauv kev xaus, cov neural network-raws li txoj hauv kev tuaj yeem ua tiav cov teeb meem nrog kev paub txog kev ua haujlwm qis, tsis pom kev, thiab kev kuaj pom tsis tseeb thaum tseem txhim kho qhov tseeb ntawm kev kuaj xyuas thiab kev lees paub.

Neural network-raws li txoj hauv kev muaj qhov raug zoo dua lossis kev tshawb pom sai dua li cov txheej txheem ib txwm muaj tab sis tsis tuaj yeem tau txais ob qho tib si kev tshawb nrhiav thiab kev tshawb pom qhov tseeb. Tsis tas li ntawd, feem ntau kev kuaj pom kev tsheb ciav hlau siv GermanTraffic Sign Dataset (GTSDB), thiab cov paib tsheb khiav hauv lub teb chaws Yelemees txawv ntawm cov neeg nyob hauv Suav teb; muaj tsawg dua kev tshawb fawb txog kev tshawb nrhiav thiab kev lees paub hauv Suav teb.

Yog li ntawd, txhawm rau daws cov teeb meem hauv cov txheej txheem saum toj no, daim ntawv no siv TT100K dataset los cob qhia thiab txheeb xyuas cov cim tsheb hauv Suav teb thiab txhim kho thiab kho YOLOv3 network, feem ntau nrog cov kev txhim kho hauv qab no:

(1) Ntxiv plaub qhov kev kwv yees qhov ntsuas ntawm 152 × 152 qhov loj me rau YOLOv3 networkstructure kom tau txais txiaj ntsig zoo ntawm cov yam ntxwv ntiav hauv lub network kom xav txog lub hom phiaj me me. Yuav kom ua tiav qhov kev sib txuas ntawm cov yam ntxwv hauv zos thiab thoob ntiaj teb, cov qauv pyramidpooling spatial yog fused.

(2) Qhov kev ncua deb ntawm lub hom phiaj thiab thauj tog rau nkoj, tus nqi sib tshooj, thiab qhov ntsuas tau raug coj mus rau hauv tus account thaum siv DioU poob rau kev sib koom ua ke sai dua thiab ntau qhov sib npaug ntawm lub hom phiaj regression. Qhov no ua rau lub hom phiaj ncej regression ruaj khov.

(3) Feem ntau ntawm cov paib tsheb khiav hauv TT100K dataset yog cov hom phiaj me me thiab nruab nrab, tsuas yog ob peb lub hom phiaj loj.

Yog li ntawd, kev siv cov thauj tog rau nkoj qub tsis yog qhov kev xaiv aviable. K-txhais tau hais tias pawg algorithm yog siv los xam 12 anchors rau TT100K dataset, thiab cov ntaub ntawv augmentation lub tswv yim yog siv los sib npaug thiab nce cov dataset qhov tsis sib npaug ntawm cov hom phiaj.

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