基于DA-SSD的有轨电车轨道小目标障碍物检测算法 |
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引用本文: | 王运明,彭国都,周奕昂,李卫东.基于DA-SSD的有轨电车轨道小目标障碍物检测算法[J].大连交通大学学报,2023(2):108-114. |
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作者姓名: | 王运明 彭国都 周奕昂 李卫东 |
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作者单位: | 1. 大连交通大学自动化与电气工程学院;2. 中车长春轨道客车股份有限公司国家工程技术中心 |
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基金项目: | 辽宁省教育厅基本科研资助项目(LJKMZ20220857);;辽宁省科学技术计划资助项目(2021-BS-219); |
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摘 要: | 城市有轨电车轨道障碍物的高精度、快速检测对保障城市有轨电车安全行驶具有重要意义。针对SSD算法检测轨道小目标障碍物精度较低的问题,提出了基于DA-SSD的城市有轨电车轨道小目标障碍物检测算法。在SSD目标检测算法的基础上,设计低层双段反卷积模块,丰富低层特征层的语义信息,增加自适应注意力机制模块,生成具有更强语义信息和精确位置信息的低层特征预测层,修正先验框生成方式,缩小各个特征层先验框的大小,增强轨道小目标障碍物检测的适应性。通过自制有轨电车轨道障碍物数据集进行训练与测试。结果表明:当Riou=0.6时,DA-SSD算法的MAP达到78.17%,检测速度为23.4 f/s,相比SSD算法,该算法在保持高速检测的前提下,提高了有轨电车小目标障碍物的检测精度。
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关 键 词: | 城市有轨电车 小目标检测 SSD 双段反卷积 自注意力机制 |
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