一种基于改进的YOLOv4的电梯内电动车检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进YOLOv4的电梯内电动车检测方法。该发明专利技术在电梯检测方向上具有一定的通用性，该专利以电梯内电动车检测为说明案例。电梯内电动车中存在大量的误检缺陷以及速度慢。针对速度慢，在YOLOv4网络结构中改进了网络结构，将将CSPDarkNet

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进的YOLOv4的电梯内电动车检测方法


[0001]本专利技术涉及深度学习中的目标检测领域，针对目标检测尤其是对电动车的检测技术。

技术介绍

[0002]目前电动车已被众多家庭所使用，方便实惠的电动车确实给生活带来了极大的便利。同时，电动车的弊端也逐渐凸显，电梯中电动车频繁的进出会对电梯的使用寿命产生较大的影响。首先，进入电梯的电动车本身占用了电梯有限的空间，给乘客造成不便。当乘客较多时，电梯重心偏向门侧，带来安全隐患。其次，上楼对电动车进行充电存在很大的火灾危险性。许多社区的楼房很多，难以完全监管，仍有居民无视把电动自行车带进电梯的要求。
[0003]传统的监督方式如发布公告、志愿者提醒、管理劝阻等效果不明显，人为监督难度较大。电动车进入电梯的智能识别与控制是现阶段各社区安全工作的重中之重。
[0004]在目标检测算法的发展中，级联分类器的Cascade算法在过去较为常见。近年来，深度学习发展迅速，在目标检测领域取得了诸多突破性进展。目前，基于深度卷积神经网络的目标检测算法主要有两种。一种是两阶段目标检测算法，如 FastR
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CNN、FasterR
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CNN、MaskR
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CNN等。两阶段目标检测算法具有较高的精度，但算法的时间敏感性较弱，不适合于小空间电梯的快速检测。另一种是单阶段目标检测算法，如YOLO、YOLOv2、YOLOv3、SSD等，该方法速度快，但对冗余度高的特征图检测效果较差。
[0005]目前，YOLOv4平衡了检测精度和时效性，融合不同尺度的特征图，并进行预测回归，可以达到一定的检测精度。本专利技术就是着力于解决上述小空间电梯快速检测的难题。本专利技术根据实际收集的数据集的特点进行了改进，并且模型变得更加轻量级。

技术实现思路

[0006]为了克服上述现有技术的不足，本专利技术提出了一种基于改进的YOLOv4目标检测技术。该技术引用了深度学习中的通用目标检测框架YOLOv4，并针对小空间电梯快速检测以及模型轻量化问题对YOLOv4进行了进一步的改进。
[0007]本专利技术所采用的技术方案是：
[0008]步骤1：特征提取主干网络根据数据集的特点将CSPDarkNet
‑
53改为 CSPDarkNet
‑
48，包括包括第一卷积层，第一下采样层，第一Darknet块，第二下采样层，第二Darknet块，第三下采样层，第三Darknet块，第四下采样层，第四Darknet块；
[0009]步骤2：步骤1中第一至第四Darknet块产生的特征图都采用1
×
1的卷积进行通道数统一，统一后的特征图分别记为M2，M3，M4，M5；
[0010]步骤3：该步骤为传统的SPP网络结构，SPP结构混合在CSPdarkNet
‑
48最后一个特征层的卷积中。在CSPdarkNet
‑
48的最后一个特征层进行三次 DarknetConv2D_BN_Leaky卷积后，使用三种不同尺度的核进行最大池化处理，核的大小为13*13，9*9，5*5。SPP结构的集
成可以大大增加感受野并隔离最重要的上下文特征；
[0011]步骤4：该步骤是该专利的核心内容，PANet网络结构是自下而上再自上而下反复进行特征提取和融合。然而，在电动自行车数据集中，只有两类预测分类，数据的特征是对象类型多样但背景单一。因此，复杂的特征提取不会很好地调整模型的参数。相反，相对简单的特征提取过程不会增加过多的冗馀信息；
[0012]步骤5：原始YOLOv4算法共有9个先验边界，将这9个边界的大小作为预测边界的大小。考虑到本专利技术中电动自行车数据集的输入大小相差不大，且大多为中小型目标，为了更好地识别出目标并匹配输出特征图，采用2*3＝6的预测帧作为候选，能够更好地适应数据，提高识别精度，输入至softmax分类和回归层，得出最后结果。
[0013]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0014](1)在电梯内电动车目标检测上，能够达到更高的识别精度；
[0015](2)对于两阶段目标检测，能够更快的进行识别和检测。
附图说明
[0016]图1为：CSPdarkNet
‑
48特征生成过程。
[0017]图2为：PANet结构图。
[0018]图3为：改进后的PANet融合框架示意图。
[0019]图4为：SAM结构图。
[0020]图5为：改进后YOLOv4算法结构图。
[0021]图6为：YOLOv4和改进的X_YOLOv4算法检测结果对比图。
[0022]图7为：YOLOv4和改进的X_YOLOv4算法对类自行车形电动车检测结果对比图。
[0023]图8为：YOLOv4和改进的X_YOLOv4算法误检对比图。
具体实施方式
[0024]下面结合附图对本专利技术进一步说明。
[0025]首先，利用CSPdarkNet
‑
48网络模型对电梯内图像进行特征提取的过程如图1所示。CSPdarkNet
‑
48共包含48个卷积层。其中卷积操作不会改变前一层所传特征图的尺寸大小，CSP
‑
net复制基础层的特征映射图，通过denseblock 发送副本到下一个阶段，从而将基础层的特征映射图分离出来。根据采集到的电动车样本的情况，输入图像的大小长为416，宽为416，通道数为3，通过 CSPdarkNet
‑
48网络进行特征提取，最后输出的特征图的大小长为26，宽为 26，通道数为512。
[0026]本专利技术改进为2*3先验框，删除预测大目标尺寸的13*13特征图，只保留26*26和52*52尺寸的特征图，最终只得到2个尺寸的预测输出。改进后的网络结构在特定的电动自行车数据集上对电动自行车目标有更好的识别效果，并且能够减少网络层数和网络参数，使得模型更加轻量级，更易于部署，改进后的主干特征提取网络。
[0027]PANet是2018年提出的一种实例分割算法，PANet的目的是预测类标签和像素化的实例掩码来定位图像中不同数量的实例。网络的低层特征包含更多的位置信息，高层特征包含更多的语义信息。原始PANet结构有一个非常重要的特征，那就是重复提取特征。在传统的特征金字塔结构中，从特征金字塔的底部到顶部进行特征提取，然后在反向方向上也
需要实现从顶部到底部的特征提取。在YOLOv4中，它主要利用三个有效特征层上的PANet结构来提取尽可能多的有效特征然后，本专利技术对YOLOv4检测模型做出了改进，针对在电动自行车数据集中，只有两类预测分类，数据的特征是对象类型多样但背景单一的情况。对PANet模型进行缩减，仅保留一个Concat+Conv＊5，一个Conv+UpSampling，一个Concat+ Conv＊5，一个DownSampling，如图2所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进YOLOv4的电梯内电动车检测方法。其特征在于，包括以下步骤：步骤1：特征提取主干网络根据数据集的特点将CSPDarkNet
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53改为CSPDarkNet
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48，包括包括第一卷积层，第一下采样层，第一Darknet块，第二下采样层，第二Darknet块，第三下采样层，第三Darknet块，第四下采样层，第四Darknet块；步骤2：步骤1中第一至第四Darknet块产生的特征图都采用1
×
1的卷积进行通道数统一，统一后的特征图分别记为M2，M3，M4，M5；步骤3：该步骤为传统的SPP网络结构，SPP结构混合在CSPdarkNet
‑
48最后一个特征层的卷积中。在CSPdarkNet
‑
48的最后一个特征层进行三次DarknetConv2D_BN_Leaky卷积后，使用三种不同尺度的核进行最大池化处理，核的大小为13*13，9*9，5*5。SPP...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾海涛，李彧，钱孝伟，谭志昊，林泽航，袁帅，江雪婷，许文波，
申请(专利权)人：电子科技大学长三角研究院湖州，
类型：发明
国别省市：