计算机应用

作者：梁美佳, 刘昕武, 胡晓鹏

单位：1.西南交通大学 计算机与人工智能学院，成都 611756；2.株洲中车时代电气股份有限公司 数据与智能技术中心，湖南 株洲 412001；3.西南交通大学 唐山研究院，河北 唐山 063010

关键词：列车辅助驾驶,小目标检测,空洞卷积,稠密卷积网络,特征融合,通道注意力机制

基金：河北省自然科学基金资助项目(F2022105033)

列车辅助驾驶离不开对列车运行环境的实时检测，而列车运行环境图像存在丰富的小目标。与大中型目标相比，目标占原图比例小于1%的小目标由于分辨率低而存在误检率高、检测精度较差的问题，因此提出一种基于改进YOLOv3的列车运行环境目标检测算法YOLOv3-TOEI （YOLOv3-Train Operating Environment Image）。首先，利用k-means聚类算法优化anchor，从而提高网络的收敛速度；然后，在DarkNet-53中嵌入空洞卷积以增大感受野，并引入稠密卷积网络（DenseNet）获取更丰富的图像底层细节信息；最后，将原始YOLOv3的单向特征融合结构改进为双向自适应特征融合结构，从而实现深浅层特征的有效结合，并提高网络对多尺度目标（特别是小目标）的检测效果。实验结果表明，与原YOLOv3算法相比，YOLOv3-TOEI算法的平均精度均值（mAP）@0.5达到84.5%，提升了12.2%，每秒传输帧数（FPS）为83，拥有更好的列车运行环境图像小目标检测能力。

来源：2023年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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