计算机应用

作者：章悦, 张亮, 谢非, 杨嘉乐, 张瑞, 刘益剑

单位：1.南京师范大学 电气与自动化工程学院，南京 210023；2.南京智能高端装备产业研究院，南京 210042

关键词：实例分割,道路抛洒物,空洞卷积,距离交并比函数,深度学习

在交通安全领域，道路抛洒物易引发交通事故，构成了交通安全隐患。针对传统抛洒物检测方式识别率低、对于多类抛洒物检测效果不佳等问题，提出了一种基于实例分割模型CenterMask优化的道路抛洒物检测算法。首先，使用空洞卷积优化的残差网络ResNet50作为主干神经网络来提取特征并进行多尺度处理；然后，通过距离交并比（DIoU）函数优化的全卷积单阶段（FCOS）目标检测器实现对抛洒物的检测和分类；最后，使用空间注意力引导掩膜作为掩膜分割分支来实现对于目标形态的分割，并采用迁移学习的方式实现模型的训练。实验结果表明，所提算法对于抛洒物目标的检测率为94.82%，相较常见实例分割算法Mask R-CNN，所提的道路抛洒物检测算法在边界框检测上的平均精度（AP）提高了8.10个百分点。

来源：2021年第11期

《计算机应用》期刊编辑部

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