CN110796168A - 一种基于改进YOLOv3的车辆检测方法 - Google Patents

一种基于改进YOLOv3的车辆检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于深度学习和智能车道路检测领域，具体涉及一种基于改进YOLOv3的车辆检测方法，重新设计Darknet层与三个yolo层之间的卷积神经网络结构，借鉴了TridentNet权重共享的想法，设计YOLO‑TN网络；对YOLO‑TN卷积神经网络进行了模型剪枝；构建车辆检测数据集，并对数据集中的车辆位置信息进行标注；分别训练基于YOLO‑TN和YOLOv3的车辆检测模型，完成车辆检测任务，并且对比两者的检测结果。本发明在保证实时性检测的同时还具有较高的平均精度，对远处的车辆以及小尺度目标进行检测时，漏检率更低，定位也更准确。

Description

一种基于改进YOLOv3的车辆检测方法
技术领域
本发明属于深度学习和智能车道路检测领域，具体涉及一种基于改进YOLOv3的车辆检测方法。
背景技术
近年来，随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)理论和技术的不断完善和发展，高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistant System，ADAS)对汽车行业的发展起到了举足轻重的作用，各大车企也在逐渐从传统车向智能车方向过渡。
目标检测是智能车的研究热点和难点之一，传统的目标检测方法大多是基于手工特征实现的，比如基于HOG特征的检测方法，其通过滑动窗口(Sliding Window)遍历整张图像获取HOG特征，将提取到的特征输入到SVM分类器中进行目标检测，这种方法在行人检测上能够取得不错的效果，但是需要人工选取特征并进行大量计算，泛化能力较差。2012年Hinton及其学生Alex Krizhevsky构建了AlexNet卷积神经网络，在ImageNet图像识别竞赛上以近乎碾压的方式击败了第二名基于SVM分类器的方法，获得了冠军，卷积神经网络也因此得到了更多研究者的关注，基于深度学习的目标检测算法开始成为主流。
CN106203506B公开了一种基于深度学习技术的行人检测方法，该方法步骤如下：(1)对模型进行微调实现初始化；(2)基于改进的Faster RCNN算法进行模型训练；(3)利用前两步得到的模型进行测试。该方法检测行人时能够获得较好的检测效果，但是也存在一些不足：(1)仅使用了一个固定尺度的候选框，若需要进行多标签分类时，检测效果和精度会变差，泛化能力较差；(2)虽然修改候选窗的长宽比为1:2能够获得更加准确的定位，但若是无法保证样本的数量和多样性，误检率会增加；(3)在检测远景目标以及小尺度目标时，漏检率会增加。
CN109002807A公开了一种基于SSD神经网络的驾驶场景车辆检测方法，该方法包括：(1)构建数据集；(2)在SSD网络的基础上融合了SqueezeNet网络，在Caffe深度学习框架中构建了训练模型；(3)初始化训练模型得到预训练模型；(4)利用DSD的方法对模型进行多次训练，得到最终的检测模型；(5)通过非极大值抑制的方法过滤掉冗余的检测框，获取最终的检测结果。然而，该方法在检测小目标的时候仍然无法获得较好的检测效果。
发明内容
本发明针对现有目标检测方法存在的不足，提出了一种基于改进的YOLOv3的车辆检测方法，以提高车辆的检测精度和实时性，尤其是在检测小尺度目标时能够获得较高的精度，降低了漏检率。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于改进YOLOv3的车辆检测方法，包括以下步骤：
1)修改卷积神经网络结构，在Darknet层与三个yolo层之间设计三个平行分支的网络，即YOLO-TN网络，三个平行分支网络都加入具有不同膨胀率(dilation rate)的空洞卷积(dilated convolution)，使得三个平行分支网络具有不同的感受野(receptivefield)，并共享三个平行分支网络的参数；
2)构建车辆检测数据集，并对车辆检测数据集中的车辆位置信息进行标注；
3)定义损失函数，通过K-means聚类方法生成锚框(anchor box)，训练基于YOLO-TN和YOLOv3的车辆检测模型；
4)基于BN(Batch Normalization)层中的γ系数对YOLO-TN网络进行模型剪枝，压缩YOLO-TN网络；
5)利用训练好的车辆检测模型对车辆进行检测，对比两者的检测结果。
进一步地，上述步骤(1)中的YOLO-TN网络包含大小为1×1的卷积层、大小为3×3的卷积层、BN(Batch Normalization)层、上采样层、路由层(route)、shortcut层、yolo层，各层含义及作用如下：
卷积层：用于提取图像的特征，参数为Wi，i由卷积的大小决定；
BN层：用于加速训练过程，BN层对卷积层传递来的参数Wi进行归一化处理，引入两个可学习的参数γ和β，重新分布归一化的参数；
上采样层：用于扩大特征图，提高分辨率；
路由层：将低层卷积层的输出与上采样层的输出合并；
shortcut层：一种跨层连接，将输入层与输出层一起作为最终的输出层；
yolo层：网络的最后一层，输出三个尺度的特征图，通过K-means方法聚类得到的锚框(anchor box)，对边界框进行回归，得到最终的预测框。
进一步地，上述BN层的归一化处理过程如下：
1.1)给定一批训练数据b＝{X1,X2,……,Xm}，求数据均值和方差，公式如下：
Figure BDA0002216009150000031
Figure BDA0002216009150000032
其中，μb是数据均值，
Figure BDA0002216009150000033
是数据方差，m是数据大小。
1.2)对数据进行归一化处理，公式如下：
Figure BDA0002216009150000034
其中，ε是一个极小值，防止分母为零时计算出错；
1.3)对归一化的数据进行变换重构，公式如下：
Figure BDA0002216009150000035
其中，γ和β为待学习的参数；
1.4)为了恢复数据中原来的特征分布，γ和β按如下公式进行计算：
β＝ub。
进一步地，上述步骤(2)中构建的车辆检测数据集包括训练集、测试集、验证集，所述训练集用于训练YOLO-TN和YOLOv3网络模型，所述测试集用于测试训练得到的模型的精度，验证集主要用于评估训练得到的模型的泛化能力；所述对车辆位置信息进行标注，获得标注框(ground truth)的中心点坐标
Figure BDA0002216009150000037
宽和高
Figure BDA0002216009150000038
以及该标注框的标签，标记为Car。
进一步地，上述步骤(3)中的损失函数定义如下：
边界框的位置信息损失计算公式如下：
Figure BDA0002216009150000039
其中λcoord＝5，用于增大含有目标的grid cell的损失权重；表示第i个gridcell中的第j个边界框中是否存在待检测的车辆，如果存在则取1，否则取0，即不计算边界框位置损失；x，y，w，h为预测的边界框的位置，为标注框的坐标信息；
Figure BDA0002216009150000043
为一个权重系数，用于加大对小目标的损失；
置信度损失包括含有目标和不含目标的损失，计算公式如下：
Figure BDA0002216009150000044
上式左边为grid cell中存在车辆时的置信度损失，计算3个边界框与标注框(ground truth)之间的交并比即IOU大小，选择其中的最大值Ci进行置信度损失的计算；上式右边为grid cell中不存在车辆时的置信度损失，其中λnoobj＝0.5，用于减小不含有目标的grid cell的损失权重；
目标的分类损失计算公式如下：
Figure BDA0002216009150000045
当目标属于汽车该类别时
Figure BDA0002216009150000046
为1，否则为0，pi(c)为当前目标属于汽车的概率。
进一步地，上述步骤(3)中通过K-means聚类生成锚框的方法包括如下步骤：
3.1)观察车辆检测数据集中标注框坐标信息分布，选择k个聚类中心(Wi,Hi)，i∈{1,2,……,k}，其中，Wi和Hi为锚框的宽和高；
3.2)计算每个标注框和每个聚类中心的距离d，计算公式如下：
Figure BDA0002216009150000047
其中，IOU表示交并比，anchor表示锚框，truth表示标注框，计算公式如下：
其中，分子表示锚框和标注框相交的面积大小，分母表示锚框和标注框相并的面积大小，当IOU值最大时，即标注框和锚框匹配得最好，此时d最小，将标注框分配给该聚类中心；
3.3)将所有标注框分配完毕后，分别计算每个聚类中心所属的标注框宽和高的平均值，作为新的聚类中心；
3.4)重复步骤3.2)、3.3)n次，直到dn-dn-1趋于0时，输出聚类结果。
进一步地，上述步骤(3)中所述的车辆检测模型的训练过程步骤如下：
3.a)采用在ImageNet数据集上预先训练好的Darknet模型参数作为YOLO-TN和YOLOv3的初始化权重以减少训练时间；
3.b)将训练集中的图片分辨率调整为416×416，分别输入到YOLO-TN和YOLOv3网络中，图片在网络层中经过卷积层、BN层、上采样层、路由层、shortcut层处理后，传递给yolo层；
3.c)yolo层中特征图被划分成S×S个网格(grid cell)，利用K-means聚类得到的锚框，得到锚框相对于标注框的偏移值：tx，ty，tw，th，具体计算公式如下：
tx＝Gx-Cx
ty＝Gy-Cy
Figure BDA0002216009150000051
Figure BDA0002216009150000052
其中，Gx和Gy表示特征图中标注框的坐标，Gw和Gh表示特征图中标注框的宽和高，Cx和Cy表示特征图中grid cell的左上角坐标，Pw和Ph是锚框映射到特征图上的宽和高；
3.d)训练集中的图片经过步骤3.b)和3.c)处理后，最终得到包括卷积层、BN层以及偏移值：tx，ty，tw，th这些待学习的参数。
进一步地，上述步骤(4)中的模型剪枝基于BN层的γ系数进行，方法如下：
对所有BN层中的γ系数按从小到大的规则进行排序，设定阈值为0.3，舍去前30％的γ值，即舍弃这些γ值所在的BN层以及与该BN层相关联的卷积层，最终得到剪枝后的模型。
进一步地，上述步骤(5)中车辆检测过程包括以下步骤：
5.1)将测试集中的图片大小调整为416×416，分别输入到训练好的YOLOv3和YOLO-TN车辆检测模型中；
5.2)车辆检测模型对输入的图片进行特征提取，经过yolo层时，根据车辆检测模型所学习到的锚框相对于标注框的偏移值，得到所预测的边界框的位置信息，计算公式如下：
bx＝(σ(tx)+Cx)/W
by＝(σ(ty)+Cy)/H
Figure BDA0002216009150000061
Figure BDA0002216009150000062
其中，W和H是输入到yolo层中特征图的大小，bx，by，bw，bh即是最终输出的边界框。
5.3)yolo层特征图中每个grid cell都分配三个锚框，通过非极大值抑制(non-maximum suppression，NMS)的方法，过滤掉冗余的窗口，得到最优检测框。
进一步地，上述步骤5.3得到最优检测框的具体步骤如下：
5.3.1)计算出所有锚框中置信度得分最高的一个，记为A；
5.3.2)设定阈值为0.5，计算剩下的锚框与A的IOU值，若IOU≥0.5，则舍弃该框；
5.3.3)保留IOU＜0.5的锚框，重复5.3.1)和5.3.2)直到遍历完所有的锚框。
本发明的有益效果为：
本发明以YOLOv3网络结构为基础，设计了YOLO-TN网络，包括了三个参数共享的平行分支网络，通过模型剪枝，大大降低了计算量，精简了检测模型的同时也保证了检测精度；网络加入了空洞卷积后，改变了感受野的大小，能够更好的提取不同尺度目标的特征，提升了小尺度目标的检测效果，降低了漏检率；本发明不仅具有较高的检测精度和良好的实时性，在对多标签类别进行检测时同样能够取得较好的效果，泛化能力较强。
附图说明
图1为本发明的整体流程图；
图2为本发明的YOLO-TN卷积神经网络结构图；
图3为测试集中的一张图片；
图4为基于YOLOv3车辆检测模型的检测效果；
图5为基于YOLO-TN车辆检测模型的检测效果。
具体实施方式
下面结合附图对本发明具体实例作进一步详细描述：
本发明提出了一种基于改进的YOLOv3的车辆检测方法，该方法的整体流程如图1所示，具体包括以下步骤：
(1)构建如图2所示的YOLO-TN网络，重新设计了Darknet层与三个yolo层之间的卷积神经网络结构，借鉴了TridentNet权重共享的想法，设计了三个平行分支的网络，每个分支都加入了空洞卷积(dilated convolution)，设置三个分支网络的dilation rate分别为3、2、1使得各个分支具有不同的感受野(receptive field)，同时设计了scale-aware训练方案，保证了各个分支能够训练与该分支感受野相匹配的目标。除了dilation rate不同外，各分支的卷积层和BN层参数都进行了共享。
上述步骤(1)中的YOLO-TN网络包含大小为1×1的卷积层、大小为3×3的卷积层、BN(Batch Normalization)层、上采样层、路由层(route)、shortcut层、yolo层，各层含义及作用如下：
卷积层：用于提取图像的特征，参数为Wi，i由卷积的大小决定；
BN层：用于加速训练过程，BN层对卷积层传递来的参数Wi进行归一化处理，引入两个可学习的参数γ和β，重新分布归一化的参数；
上采样层：用于扩大特征图，提高分辨率；
路由层：将低层卷积层的输出与上采样层的输出合并；低层某一卷积层能够学习到颜色、边缘信息这些基本特征，上采样层能够学习到一些具有区别性的如车头、车灯等关键特征，两者的输出合并则能够获得更加丰富的特征信息；
shortcut层：一种跨层连接，将输入层与输出层一起作为最终的输出层；
yolo层：网络的最后一层，输出三个尺度的特征图，通过K-means方法聚类得到的锚框(anchor box)，对边界框进行回归，得到最终的预测框。
进一步地，上述BN层的归一化处理过程如下：
1.1)给定一批训练数据b＝{X1,X2,……,Xm}，求数据均值和方差，公式如下：
Figure BDA0002216009150000071
Figure BDA0002216009150000072
其中，μb是数据均值，
Figure BDA0002216009150000073
是数据方差，m是数据大小。
1.2)对数据进行归一化处理，公式如下：
Figure BDA0002216009150000081
其中，ε是一个极小值，防止分母为零时计算出错；
1.3)对归一化的数据进行变换重构，公式如下：
Figure BDA0002216009150000082
其中，γ和β为待学习的参数；
1.4)为了恢复数据中原来的特征分布，γ和β按如下公式进行计算：
Figure BDA0002216009150000083
β＝ub。
步骤(1)中空洞卷积卷积核的大小与普通的卷积相同，不同点在于空洞卷积额外引入了一个超参数即膨胀率，根据膨胀率的不同，相当于在卷积核之间添加了(dilationrate-1)个0，从而改变了感受野的大小。感受野大小的计算公式如下：
Figure BDA0002216009150000084
其中，ln-1是第n-1层感受野的大小，Si是第i层的步长，dn是膨胀率的大小，kn是当前层卷积核的大小，默认初始感受野大小为1，即l0＝1。
(2)构建车辆检测数据集，该数据集由训练集、测试集和验证集组成，训练集主要用来训练YOLO-TN和YOLOv3网络模型，测试集主要用于测试训练得到的模型的精度，验证集主要用于评估训练得到的模型的泛化能力，构建过程如下：
收集了不同交通场景下的行车视频，对视频进行解帧，此外还加入了KITTI车辆检测数据集，增加了样本的多样性，将所有图片按7:2:1的比例分为训练集、测试集和验证集；
利用标注软件对图像中的汽车目标进行标注，获取其位置信息，包括中心点坐标(x,y)、边界框宽高(w,h)和目标类别，此处只对汽车类进行检测，标签名记为Car，以txt格式存储标注文件。
(3)定义损失函数，通过K-means聚类方法生成锚框(anchor box)，训练基于YOLO-TN和YOLOv3的车辆检测模型，具体训练流程如下：
采用在ImageNet数据集上预先训练好的Darknet模型参数作为YOLO-TN和YOLOv3的初始化权重以减少训练时间；
将训练集中的图片分辨率调整为416×416，然后分别输入到YOLO-TN和YOLOv3网络中，图片在网络层中经过卷积层、BN层、上采样层、路由层等处理后，传递给yolo层；
yolo层中特征图被划分成13×13个网格(grid cell)，利用K-means聚类得到的锚框，得到锚框相对于标注框的偏移值：tx，ty，tw，th，具体计算公式如下：
tx＝Gx-Cx
ty＝Gy-Cy
Figure BDA0002216009150000092
其中，Gx和Gy表示特征图中标注框的坐标，Gw和Gh表示特征图中标注框的宽和高，Cx和Cy表示特征图中grid cell的左上角坐标，Pw和Ph是锚框映射到特征图上的宽和高；
训练集中的图片经过以上处理后，最终得到了包括卷积层、BN层以及偏移值：tx，ty，tw，th这些待学习的参数。
在训练基于YOLO-TN的车辆检测模型时，设置最大迭代次数为10000次，前2000次每训练200次保存一个模型的权重文件，之后每隔1000次保存一次权重文件，直至训练结束；当训练到8000次和9000次时，令学习率分别在之前的基础上衰减10倍。YOLO-TN网络的训练参数如表1所示：
表1训练参数
Figure BDA0002216009150000093
步骤(3)中所定义的损失函数主要组成如下：
边界框的位置信息损失主要由中心点坐标(x,y)、宽和高(w,h)损失组成，计算公式如下：
其中λcoord＝5，主要是为了增大含有目标的grid cell的损失权重；
Figure BDA0002216009150000102
表示第i个grid cell中的第j个边界框中是否存在待检测的车辆，如果存在则取1，否则取0，即不计算边界框位置损失；x，y，w，h是预测的边界框的位置，
Figure BDA0002216009150000103
是标注的真实值；
Figure BDA0002216009150000104
是一个权重系数，目的是加大对小目标的损失；置信度损失包括含有目标和不含目标的损失，计算公式如下：
Figure BDA0002216009150000105
上式左边是grid cell中存在车辆时的置信度损失，模型会计算3个边界框与真实值(ground truth)之间的交并比即IOU大小，选择其中的最大值Ci进行置信度损失的计算；上式右边是grid cell中不存在车辆时的置信度损失，其中λnoobj＝0.5，主要是减小不含有目标的grid cell的损失权重；目标的分类损失计算公式如下：
Figure BDA0002216009150000106
当目标属于汽车该类别时
Figure BDA0002216009150000107
为1，否则为0，pi(c)为当前目标属于汽车的概率。
步骤(3)中所述的通过K-means聚类生成锚框的具体方法如下：
观察训练集中标注的车辆位置的坐标信息分布，选择k个聚类中心(Wi,Hi)，i∈{1,2,……,k}，Wi和Hi是锚框的宽和高；
计算每个标注框和每个聚类中心的距离d，计算公式如下：
Figure BDA0002216009150000108
其中，IOU表示交并比，anchor表示锚框，truth表示标注框，计算公式如下：
其中，分子表示锚框和标注框相交的面积大小，分母表示锚框和标注框相并的面积大小，当IOU值最大时，即标注框和锚框匹配得最好，此时d最小，将标注框分配给该聚类中心；
将所有标注框分配完毕后，分别计算每个聚类中心所属的标注框宽和高的平均值，作为新的聚类中心；
重复步骤以上两步n次，直到dn-dn-1趋于0时，输出聚类结果。
(4)基于BN(Batch Normalization)层中的γ系数对YOLO-TN网络进行模型剪枝，压缩了YOLO-TN网络，减少了计算量，具体方法如下：
对所有BN层中的γ系数按从小到大的规则进行排序，设定阈值为0.3，舍去前30％的γ值，即舍弃这些γ值所在的BN层以及与该BN层相关联的卷积层，最终得到了剪枝后的模型。
(5)进行车辆检测，具体方法如下：
将测试集中的图片大小调整为416×416，分别输入到训练好的YOLOv3和YOLO-TN车辆检测模型中；
检测模型对输入的图片进行特征提取，最后经过yolo层时，根据模型所学习到的锚框相对于标注框的偏移值，得到所预测的边界框的位置信息，计算公式如下：
bx＝(σ(tx)+Cx)/W
by＝(σ(ty)+Cy)/H
Figure BDA0002216009150000111
Figure BDA0002216009150000112
其中，W和H是输入到yolo层中特征图的大小，bx，by，bw，bh即是最终输出的边界框。
yolo层特征图中每个grid cell都分配了三个锚框，因此需要通过非极大值抑制(non-maximum suppression，NMS)的方法，过滤掉冗余的窗口，得到最优的检测框，具体实现方法如下：
模型直接计算出所有锚框中置信度得分最高的一个，记为A；
设定阈值为0.5，计算剩下的锚框与A的IOU值，若IOU≥0.5，则舍弃该框；
保留IOU＜0.5的锚框，重复以上步骤直到遍历完所有的锚框。
最后获得了YOLOv3和YOLO-TN车辆检测模型的平均精度，如表2所示：
表2检测结果
网络结构 学习框架 AP<sub>50</sub>/％
YOLOv3 Darknet-53 91.29
YOLO-TN Darknet-53 92.35
如上表所示，在IOU≥0.5时，基于YOLO-TN的车辆检测模型能够获得92.35％的平均精度，比YOLOv3提高了1.06％，这说明相对于原来的基于YOLOv3的车辆检测方法，本发明设计的基于YOLO-TN的车辆检测方法具有更好的检测效果。
任意选取测试集中的一张图片，如图3，基于YOLOv3和YOLO-TN检测模型对该图片进行检测，分别得到了如图4和图5的检测结果，通过对比可知，基于YOLO-TN的车辆检测模型能够检测到更多的车辆，特别是在检测小尺度目标车辆时，漏检率更低，检测效果更好。
本发明以YOLOv3网络结构为基础，设计了YOLO-TN网络，包括了三个参数共享的平行分支网络，通过模型剪枝，大大降低了计算量，精简了检测模型的同时也保证了检测精度；网络加入了空洞卷积后，改变了感受野的大小，能够更好的提取不同尺度目标的特征，提升了小尺度目标的检测效果，降低了漏检率；本发明不仅具有较高的检测精度和良好的实时性，在对多标签类别进行检测时同样能够取得较好的效果，泛化能力较强。

Claims (10)

1.一种基于改进YOLOv3的车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)修改卷积神经网络结构，在Darknet层与三个yolo层之间设计三个平行分支的网络，即YOLO-TN网络，三个平行分支网络都加入具有不同膨胀率(dilation rate)的空洞卷积(dilated convolution)，使得三个平行分支网络具有不同的感受野(receptive field)，并共享三个平行分支网络的参数；
2)构建车辆检测数据集，并对车辆检测数据集中的车辆位置信息进行标注；
3)定义损失函数，通过K-means聚类方法生成锚框(anchor box)，训练基于YOLO-TN和YOLOv3的车辆检测模型；
4)基于BN(Batch Normalization)层中的γ系数对YOLO-TN网络进行模型剪枝，压缩YOLO-TN网络；
5)利用训练好的车辆检测模型对车辆进行检测，对比两者的检测结果。
2.如权利要求1所述的基于改进YOLOv3的车辆检测方法，其特征在于，所述步骤(1)中的YOLO-TN网络包含大小为1×1的卷积层、大小为3×3的卷积层、BN(BatchNormalization)层、上采样层、路由层(route)、shortcut层、yolo层，各层含义及作用如下：
卷积层：用于提取图像的特征，参数为Wi，i由卷积的大小决定；
BN层：用于加速训练过程，BN层对卷积层传递来的参数Wi进行归一化处理，引入两个可学习的参数γ和β，重新分布归一化的参数；
上采样层：用于扩大特征图，提高分辨率；
路由层：将低层卷积层的输出与上采样层的输出合并；
shortcut层：一种跨层连接，将输入层与输出层一起作为最终的输出层；
yolo层：网络的最后一层，输出三个尺度的特征图，通过K-means方法聚类得到的锚框(anchor box)，对边界框进行回归，得到最终的预测框。
3.如权利要求2所述的基于改进YOLOv3的车辆检测方法，其特征在于，所述BN层的归一化处理过程如下：
1.1)给定一批训练数据b＝{X1,X2,……,Xm}，求数据均值和方差，公式如下：
Figure FDA0002216009140000011
Figure FDA0002216009140000021
其中，μb是数据均值，
Figure FDA0002216009140000022
是数据方差，m是数据大小；
1.2)对数据进行归一化处理，公式如下：
Figure FDA0002216009140000023
其中，ε是一个极小值，防止分母为零时计算出错；
1.3)对归一化的数据进行变换重构，公式如下：
Figure FDA0002216009140000024
其中，γ和β为待学习的参数；
1.4)为了恢复数据中原来的特征分布，γ和β按如下公式进行计算：
Figure FDA0002216009140000025
β＝ub。
4.如权利要求1所述的基于改进YOLOv3的车辆检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中构建的车辆检测数据集包括训练集、测试集、验证集，所述训练集用于训练YOLO-TN和YOLOv3网络模型，所述测试集用于测试训练得到的模型的精度，验证集主要用于评估训练得到的模型的泛化能力；所述对车辆位置信息进行标注，获得标注框(ground truth)的中心点坐标
Figure FDA00022160091400000210
宽和高
Figure FDA00022160091400000211
以及该标注框的标签，标记为Car。
5.如权利要求1所述的基于改进YOLOv3的车辆检测方法，其特征在于，所述步骤(3)中的损失函数定义如下：
边界框的位置信息损失计算公式如下：
其中λcoord＝5，用于增大含有目标的grid cell的损失权重；
Figure FDA0002216009140000027
表示第i个grid cell中的第j个边界框中是否存在待检测的车辆，如果存在则取1，否则取0，即不计算边界框位置损失；x，y，w，h为预测的边界框的位置，
Figure FDA0002216009140000028
为标注框的坐标信息；
Figure FDA0002216009140000029
为一个权重系数，用于加大对小目标的损失；
置信度损失包括含有目标和不含目标的损失，计算公式如下：
Figure FDA0002216009140000031
上式左边为grid cell中存在车辆时的置信度损失，计算3个边界框与标注框(groundtruth)之间的交并比即IOU大小，选择其中的最大值Ci进行置信度损失的计算；上式右边为grid cell中不存在车辆时的置信度损失，其中λnoobj＝0.5，用于减小不含有目标的gridcell的损失权重；
目标的分类损失计算公式如下：
Figure FDA0002216009140000032
当目标属于汽车该类别时
Figure FDA0002216009140000033
为1，否则为0，pi(c)为当前目标属于汽车的概率。
6.如权利要求1所述的基于改进YOLOv3的车辆检测方法，其特征在于，所述步骤(3)中通过K-means聚类生成锚框的方法包括如下步骤：
3.1)观察车辆检测数据集中标注框坐标信息分布，选择k个聚类中心(Wi,Hi)，i∈{1,2,……,k}，其中，Wi和Hi为锚框的宽和高；
3.2)计算每个标注框和每个聚类中心的距离d，计算公式如下：
Figure FDA0002216009140000034
其中，IOU表示交并比，anchor表示锚框，truth表示标注框，计算公式如下：
Figure FDA0002216009140000035
其中，分子表示锚框和标注框相交的面积大小，分母表示锚框和标注框相并的面积大小，当IOU值最大时，即标注框和锚框匹配得最好，此时d最小，将标注框分配给该聚类中心；
3.3)将所有标注框分配完毕后，分别计算每个聚类中心所属的标注框宽和高的平均值，作为新的聚类中心；
3.4)重复步骤3.2)、3.3)n次，直到dn-dn-1趋于0时，输出聚类结果。
7.如权利要求1所述的基于改进YOLOv3的车辆检测方法，其特征在于，步骤(3)中所述的车辆检测模型的训练过程步骤如下：
3.a)采用在ImageNet数据集上预先训练好的Darknet模型参数作为YOLO-TN和YOLOv3的初始化权重以减少训练时间；
3.b)将训练集中的图片分辨率调整为416×416，分别输入到YOLO-TN和YOLOv3网络中，图片在网络层中经过卷积层、BN层、上采样层、路由层、shortcut层处理后，传递给yolo层；
3.c)yolo层中特征图被划分成S×S个网格(grid cell)，利用K-means聚类得到的锚框，得到锚框相对于标注框的偏移值：tx，ty，tw，th，具体计算公式如下：
tx＝Gx-Cx
ty＝Gy-Cy
Figure FDA0002216009140000041
Figure FDA0002216009140000042
其中，Gx和Gy表示特征图中标注框的坐标，Gw和Gh表示特征图中标注框的宽和高，Cx和Cy表示特征图中grid cell的左上角坐标，Pw和Ph是锚框映射到特征图上的宽和高；
3.d)训练集中的图片经过步骤3.b)和3.c)处理后，最终得到包括卷积层、BN层以及偏移值：tx，ty，tw，th这些待学习的参数。
8.如权利要求1所述的基于改进YOLOv3的车辆检测方法，其特征在于，所述步骤(4)中的模型剪枝基于BN层的γ系数进行，方法如下：
对所有BN层中的γ系数按从小到大的规则进行排序，设定阈值为0.3，舍去前30％的γ值，即舍弃这些γ值所在的BN层以及与该BN层相关联的卷积层，最终得到剪枝后的模型。
9.如权利要求1所述的基于改进YOLOv3的车辆检测方法，其特征在于，所述步骤(5)中车辆检测过程包括以下步骤：
5.1)将测试集中的图片大小调整为416×416，分别输入到训练好的YOLOv3和YOLO-TN车辆检测模型中；
5.2)车辆检测模型对输入的图片进行特征提取，经过yolo层时，根据车辆检测模型所学习到的锚框相对于标注框的偏移值，得到所预测的边界框的位置信息，计算公式如下：
bx＝(σ(tx)+Cx)/W
by＝(σ(ty)+Cy)/H
Figure FDA0002216009140000051
Figure FDA0002216009140000052
其中，W和H是输入到yolo层中特征图的大小，bx，by，bw，bh即是最终输出的边界框；
5.3)yolo层特征图中每个grid cell都分配三个锚框，通过非极大值抑制(non-maximum suppression，NMS)的方法，过滤掉冗余的窗口，得到最优检测框。
10.如权利要求9所述的基于改进YOLOv3的车辆检测方法，其特征在于，所述步骤5.3得到最优检测框的具体步骤如下：
5.3.1)计算出所有锚框中置信度得分最高的一个，记为A；
5.3.2)设定阈值为0.5，计算剩下的锚框与A的IOU值，若IOU≥0.5，则舍弃该框；
5.3.3)保留IOU＜0.5的锚框，重复5.3.1)和5.3.2)直到遍历完所有的锚框。
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