交通标志检测与识别研究论文
事故的原因,都与交通标志可能阻塞或部分阻塞的标志,恶化的迹象,或可能分心的驱动程序。
事故交通fiC标志相关的原因可能是闭塞或部分闭塞的标志，标志的恶化，或司机可能分心。
交通事故的原因，可能与交通标志和堵塞或者部分堵塞的现象，也有可能是司机分心
道路交通论文
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摘要 ：
交通安全关乎国计民生，是我国基础设施建设中不容忽视的问题之一。公路设计作为公路交通建设中关键的环节，其科学合理性直接影响着公路通车以后的使用性能，必须在公路设计阶段充分考虑对交通安全的影响。通过分析交通安全中公路设计因素的影响作用，探讨了改善公路设计的措施，以确保公路交通自设计之初就消除不必要的隐患，进一步提升公路交通安全。
关键词 ：
交通安全；公路设计；线形设计；视距
引言
交通安全的影响因素中，公路设计是最不容忽视的因素之一。公路设计是公路工程建设中的关键环节，其科学性直接影响着道路以后的使用性能。公路设计过程中如果未对公路线形、抗滑系数等充分考虑，就可能在以后的车辆行驶过程中引发安全事故。因此，探讨公路设计中对交通安全的影响因素，并采取相应的改进措施是十分必要的。
1公路设计因素对交通安全的影响
公路交通作为交通系统中重要的组成部分，其安全性能对交通安全的影响是不容忽视的。公路设计是公路交通建设的关键步骤，设计质量的优劣直接影响着公路的使用性能。通常情况下，公路交通安全会受到多种因素影响，因此在公路设计的过程中应充分考虑各种因素的综合影响，进而在设计之初就采取相应的措施以确保公路交通系统的可靠性。
平面线形设计对交通安全的影响
公路线是公路交通系统的主要组成部分，平面线形设计也是公路交通安全中首要考虑的因素。公路平面线形设计中必须充分考虑驾驶员在道路行驶过程中的心理和视觉感受，因为这些因素都直接影响着驾驶员在车辆行驶中的安全稳定性。实际上，每个驾驶员在车辆驾驶中的习惯和操控手法都不一致，这里主要考虑驾驶员的共性习惯问题，并兼顾个性效应。此外，设计中还应考虑紧急情况出现时驾驶员能够做出的控制和反应，以应对不同紧急状况的发生，从而在公路设计过程中就加强对交通事故及严重交通事故的预防。平面线形设计的优劣能够直接影响以后道路行驶中驾驶员的视觉效果，在设计过程中应特别重视对以上因素的影响[1]。视距设计对公路交通安全的影响所谓视距，通常包括平面视距和纵断视距。视距对于驾驶员安全行车的影响也是不容忽视的，良好的视距设计可以在驾驶员的行车过程中营造舒适的外在环境，并在紧急情况出现时能够有更加充分的时间和空间来采取措施，及时操控车辆到安全的区域。公路设计中的视距设计根据内容又可以分为停车视距设计、会车视距设计及超车视距设计，其中最应该引起重视的是超车视距，因为超车通常是最容易引起交通事故的操作之一。超车视距也被认为是最长的视距，交通意外风险最高，在行车过程中需要的时间和空间最多，因此必须在超车视距设计中给予充分的考虑。
纵断面线形设计对公路交通安全的'影响
纵断面的公路设计通常对视距的影响是决定性的，同时也是公路设计中影响交通安全的重要因素之一[2]。公路的线形设计中纵断面设计是十分重要的一个环节，特别是出现较长或者大型纵坡的情况时，公路纵断面的影响必须完全考虑。在公路上行驶的车辆一旦遇到长或大的纵坡，车辆载重量又较大的情况，就会保持长时间的低档行驶，进而对车辆造成一定的影响。除了大纵坡以外，还有一些其它方面的情况需要认真考虑，由于涉及到道路危险，因此纵断面的线形设计至关重要。
平纵组合设计对公路交通安全的影响
平纵组合设计是影响交通安全的又一重要因素。组合设计的最终目的是为了让道路行驶过程更人性化，更符合驾驶员的习惯，也是帮助行驶车辆能够更好地协调。只有设置了相应的平纵组合设计，才能够尽量避免或减少车辆在行驶的过程中由于不适应而引发的交通事故。平纵组合的设计对于公路交通来说是十分重要的，要充分考虑到驾驶员的行车习惯及在各种路段行车过程中产生的惯性心理及其影响。
2改善公路设计中对交通安全影响因素的措施
公路交通安全关系到社会生活的方方面面，提供良好的交通环境需要公路设计过程中充分地考虑到影响交通安全的因素，并采取相应的措施。公路交通安全系数的提高，离不开科学合理的公路设计。
改进公路平面线形设计
公路直线路段过长就容易引起驾驶员的视觉疲劳，同时也可能导致驾驶员的车速过快，因此，公路支线路段在设计长度上应尽量避免连续过长的路段。为了确保公路路段前后线形性能的稳定性，选择曲线半径时通常要用到比最小半径大的半径，且一般不超过1000m。此外，行车路段中出现比现行路段更复杂的情况后，应充分考虑车辆面临突然的变化采取习惯性制动措施的情况，一方面应尽可能通过曲线技术指标将路段科学过渡，留给驾驶员充分的时间做好预防突发状况的准备。此外，公路不仅仅是供人们通行的基础设施，同时也是周围环境的营造者，公路设计中也要考虑到对环境的影响，以为人们提供良好的行车外在环境。
改进公路视距设计的方法及措施
在改进公路视距设计中主要从以下3个方面进行分析[3]：首先，驾驶员在公路上行车要实现超车就必须具有足够的超车时间和空间，视距设计时就应考虑到为车辆超车提供行车净空的标准要求，并在以后的施工中严格保证净空的规范质量，以确保车辆行进过程有序地完成。其次，公路设计的过程中任何设计方案的提出都要满足国家标准的要求，特别是高等级公路和主干线公路，必须满足在该路段标准车速行驶的状态下完成超车所需要的时间和空间保证。最后，公路路段中如果出现人工构造物或者边坡时，除了要保证相应的空间以外，还应该考虑到构造物对驾驶员视线的影响，可以适当设置交通标志以提示驾驶员可能要面临的路况，以尽早采取制动或其它措施来应对，预防和减少交通意外的出现。
改进纵断面线形设计的措施
纵断面线形设计主要是针对长、大纵坡的路段，在设计的过程中要考虑长、大纵坡等实际情况。路段中出现较长或者较大的纵坡路段时，就需要对该路段进行爬坡设计，除了相应的受力计算外，也要保证各种行驶车辆在该路段爬坡时车辆的性能稳定性，绝不可采取极限值计算并应用于设计中。因为如果采取极限值法进行设计，一旦车辆性能受到影响就会发生不必要的交通事故。如果必须要采取极限值时，也应该辅助以相应能够有效降低车速的措施，或者设置醒目的道路警告交通标志，提前向驾驶员提示预警，让其尽早采取措施以减少由于特殊路段行车不当而引起的交通安全事故。
改进平面组合设计的措施
组合设计的目的通过平面上直线与曲线的交叉或者其它方式的纵断相接，为驾驶员提供良好的行车环境，以预防和减少交通意外的出现。例如，公路路段中出现急转弯或者连续陡坡的情况时，通过平面曲线设计将道路平曲线设置的长于平面竖曲线，可以有效降低车辆行驶该路段过程中的不适应，从而降低交通意外的发生概率。直线纵断面在驾驶员行车的过程中可能会造成视觉上的阻碍，在公路设计中应注意避免，同时，还应考虑到驾驶员突然采取制动措施时的车辆可能行进状况，设置相应的平面区域，以降低紧急意外引起的事故发生率，确保公路交通安全。
3结语
经济的发展离不开基础设施的建设，公路交通作为我国的主要交通形式正在扮演者越来越重要的角色。公路设计是公路交通的关键步骤，良好的公路设计能够为交通安全及早地剔除隐患，减少重大交通事故的出现频率。随着我国经济建设的快速发展，公路交通安全越来越受到公众的重视，公路设计工作者需要承担的责任越来越大，在设计过程中应充分考虑交通安全的影响因素，提高公路交通的可靠稳定性。
论文交通标志与识别研究的意义
为交通部门打击假、套牌车辆、公安部门缉拿驾车逃犯、智能小区管理车辆提供依据。车辆类型识别系统在高速公路收费站、大型停车场具有广泛的应用，车辆类型识别系统识别出来的车辆类型信息以及附加信息可以为交通部门打击假、套牌车辆、公安部门缉拿驾车逃犯、智能小区管理车辆提供依据。因此对车辆类型识别方法的研究具有一定的理论意义和应用价值。
道路交通标示识别系统介绍道路交通标示识别系统友情提示路面标志信息，如当今速度限制和严禁高速行驶，假如您的车子刚驶来，将在多信息显示器和仰头显示器上表明信息。系统软件工作方式当行车时坐落于倒车镜反面的镜头拍照到交通出行标志，系统软件将表明被鉴别为本车特定的标志。标志图标将表明一段时间，直到车子做到设定_间和间距。在下列情形下，标志图标也有可能会变换到其他图标或消退：检测到时速限定或其他要求限定完毕。在交叉口根据转为数据信号转为而转换方向。并不是全部标志均会表明，但不可忽视道旁搭建的一切标志。交通标志智能化识别系统设计方案仅用以给予安全驾驶_助。驾驶人员仍务必留意实时路况并遵循全部路面政策法规。
交通信号灯的检测与识别论文
前言随着社会经济的发展，城市交通问题越来越引起人们的关注。人、车、路三者关系的协调，已成为交通管理部门需要解决的重要问题之一。城市交通控制系统是用于城市交通数据监测、交通信号灯控制与交通疏导的计算机综合管理系统，它是现代城市交通监控指挥系统中最重要的组成部分不同的城市有不同城市的问题，但共性就是混合交通流问题。在交叉口如何解决混合交通流中的相互影响或彼此的相互影响，就是解决问题的关键！随着我国城市化建设的发展，越来越多的新兴城市的出现，使得城市的交通成为了一个绝对主要的问题。同时随着我国经济的稳步发展，随着城市机动车量的不断增加，人民的生活水平日渐提高，越来越多的汽车进入寻常老百姓的家庭，许多大城市如北京、上海、南京等出现了交通超负荷运行的情况，再加上政府大力发展的道交、出租车，使得车辆越来越多，这不仅要求道路要越来越宽阔，而且要求有新的交通管理模式和交通规则的出台。因此，自80年代后期，很多城市纷纷扩建建城市道路，在道路建设完成的初期，它们也曾有效地改善了交通状况。然而，随着交通量的快速增长和缺乏对道路的系统研究和控制，加宽道路并没有充分发挥出预期的作用。而城市道路多十字路口、多交叉的特点，也决定了城市道路的交通状况必然受这种路况的制约。于是，旧的交通控制系统的弊病和人们越来越高的要求激化了矛盾，使原来不太突出的交通问题被提上了日程。所以，如何采用合适的控制方法，最大限度利用好耗费巨资修建的多车道城市道路，缓解城区的交通拥堵状况，越来越成为交通运输管理和城市规划部门亟待解决的主要问题。由于交通路口的形状和规模不一，所采用的信号灯的数量、控制要求不一，控制的复杂程度也就不一样，为此、有关部门愈来愈多的注重在交通管理中引进自动化、智能化技术，比如“电子警察”、自适应交通信号灯以及耗资巨大的交通指挥控制系统等。随着经济的发展和社会的进步，道路交通已愈来愈成为社会活动的重要组成部分。对交通的管控能力，也就从一个侧面体现了这个国家对整个社会的管理控制能力，因此各国都很重视用各种高科技手段来强化对交通的管控能力。...... 简单介绍分析了现代城市交通控制与管理问题的现状，结合城乡交通的实际情况阐述了交通灯控制系统的工作原理，本设计介绍了应用PLC实现十字路口交通信号灯的自动控制。通过对交通信号灯的控制要求分析，对PLC控制系统进行了软、硬件设计，并通过实验证明该系统简单、经济、运行可靠，具有很高的实用价值.
交通灯智能控制系统设计1.概述 当前，在世界范围内，一个以微电子技术，计算机和通信技术为先导的，以信息技术和信息产业为中心的信息革命方兴未艾。而计算机技术怎样与实际应用更有效的结合并有效的发挥其作用是科学界最热门的话题，也是当今计算机应用中空前活跃的领域。本文主要从单片机的应用上来实现十字路口交通灯智能化的管理，用以控制过往车辆的正常运作。2.过程分析 图1是一个十字路口示意图。分别用1、2、3、4表明四个流向的主车道，用A、B、C、P分别表示各主车道的左行车道、直行车道、右行车道以及人行道。用a、b、c、p分别表示左转、直行、右转和人行道的交通信号灯，如图2所示。交通灯闪亮的过程：路口1的车直行时的所有指示灯情况为：3a3b2p绿3c红+4a4b4c 3p全红+1c 绿1a1b4p红+2c绿2a2b1p红路口2的车直行时的所有指示灯情况为：4a4b3p绿4c红+ 1a1b1c 4p全红+ 2c绿2a2b1p红+3c绿3a3b2p红故路口3的车直行时的所有指示灯情况为：1a1b4p绿1c红+ 2a2b2c 1p全红+3c绿 3a3b2p红+4c 绿4a4b3p红故路口4的车直行时的所有指示灯情况为：2a2b1p绿2c红+3c3a3b2p全红+4c绿4a4b3p红+1c绿1a1b4p红 图1：十字路口交通示意图 图2：十字路口通行顺序示意图 图3：十字路口交通指示灯示意图 图4：交通灯控制系统硬件框图 3、硬件设计 本系统硬件上采用AT89C52单片机和可编程并行接口芯片8155，分别控制图2所示的四个组合。AT89C52单片机具有MCS-51内核，片内有8KB Flash、256字节RAM、6个中断源、1个串行口、最高工作频率可达24MHz，完全可以满足本系统的需要 ；与其他控制方法相比，所用器件可以说是比较简单经济的。硬件框图如下： 电路原理图 [PDF]4、软件流程图 图5：交通灯控制系统流程图 5、交通灯控制系统软件 ORG 0000H LJMP MAIN ORG 0100HMAIN: MOV SP,#60H; LCALL DIR ;调用日期、时间显示子程序LOOP: MOV P1,#0FFH LJMP TEST LCALL ROAD1 ;路口1的车直行时各路口灯亮情况 LCALL DLY30s ;延时30秒 MOV P1,#0FFH ;恢复P1口高电平 LCALL RESET ;恢复8155各口为高电平 LCALL YELLOW1 ;路口1的车直行-->路口2的车直行黄灯亮情况 LCALL DLY5s ;延时5秒 LCALL RESET ;恢复8155各口为高电平 MOV P1,#0FFH ;恢复P1口 LCALL ROAD2 ;路口2的车直行时各路口灯亮情况 LCALL DLY30s ;延时30秒 LCALL RESET ;恢复8155A 、B口为高电? MOV P1,#0FFH ;恢复P1口高电平 LCALL YELLOW2 ;路口2的车直行-->路口3的车直行黄灯亮情况 LCALL DLY5s ;延时5秒 LCALL RESET ;恢复8155A 、B口为高电? MOV P1,#0FFH ;恢复P1口高电平 LCALL ROAD3 ;路口3的车直行时各路口灯亮情况 LCALL DLY30s ;延时30秒 LCALL RESET ;恢复8155A 、B口为高电? MOV P1,#0FFH ;恢复P1口高电平 LCALL YELLOW3 ;路口3的车直行-->路口4的车直行黄灯亮情况 LCALL DLY5s ;延时5秒 LCALL RESET ;恢复8155各口为高电平 MOV P1,#0FFH ;恢复P1口高电平 LJMP TEST LCALL ROAD4 ;路口4的车直行时各路口灯亮情况 LCALL DLY30s ;延时30秒 SETB ;恢复高电平 SETB ;恢复高电平 MOV DPTR,#0FFFFH ;恢复8155各口为高电平 LCALL YELLOW4 ;路口4的车直行-->路口1的车直行黄灯亮情况 LCALL DLY5s ;延时5秒 SETB ;恢复高电平 SETB ;恢复高电平 MOV DPTR,#0FFFFH ;恢复8155各口为高电平 LJMP LOOP;路口1的车直行时各路口灯亮情况3a3b2p绿3c红+4a4b4c3p全红+1c绿1a1b4p红+2c绿2a2b1p红ROAD1: MOV DPTR,#7F00H ;置8155命令口地址；无关位为1） MOV A,#03H ;A口、B口输出，A口、B口为基本输入输出方式 MOVX @DPTR,A ;写入工作方式控制字 INC DPTR ;指向A口 MOV A,#79H ;1a1b4p红1c绿2a2b1p红 MOVX @DPTR,A INC DPTR ;指向B口 MOV A,#0E6H ;3a3b2p绿3c红4a4b3p红 MOVX @DPTR,A MOV P1,#0DEH ;4c红2c绿 RET 6、结语 本系统结构简单，操作方便；可现自动控制，具有一定的智能性；对优化城市交通具有一定的意义。本设计将各任务进行细分包装，使各任务保持相对独立；能有效改善程序结构，便于模块化处理，使程序的可读性、可维护性和可移植性都得到进一步的提高。6、参考资料 [1]韩太林，李红，于林韬；单片机原理及应用（第3版）。电子工业出版社，2005 [2]刘乐善，欧阳星明，刘学清；微型计算机接口技术及应用。华中理工大学出版社，2003 [3]胡汉才；单片机原理及其接口技术。清华大学出版社，2000 返回首页关闭本窗口
经过一个月的努力，终于完成了基于PLC的交通灯设计的论文。回想当初选择这个课题，很是茫然，不知如何着手。最后在指导老师的提点下，先上网采集资料，再结合以前学过的知识，进行实际考察后设计出方案，最终完成了论文。
查找资料也是一件繁琐的事情，虽说网上有资料但要找到一些真正有用的资料也不是一件容易的事，需要耐心查找。
在调试中，想一次性把程序完成是非常难的，出现了不少的错误。刚开始的时候把程序写进去然后运行却发现有些灯亮不起来，检查梯形图又却看不出什么问题出。只好一条一条地检查指令。最后，经过一次一次的调试，终于看到了想要的试验结果。虽然找错误是一个枯燥无味的事，但只要耐心的去做的话，肯定能从中学到有用的东西。
我趁着做设计的同时也对课本知识有了巩固和加强，由于课本上的知识太多，平时课间的学习并不能很好的理解和运用各个元件的功能，所以在这次设计中，我有了解了很多元件的功能，并对其在电路中的使用有了更多的认识。
通过这次设计使我懂得了理论与实际的结合是很重要！只有理论知识是远远不够的，只有把理论知识与实践相结合，从理论中的出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己实际动手和独立思考的能力
一次又一次的学习，一次又一次的探索，我慢慢地在体会，研究和感悟，终于开始领会到将近成功的那一份喜悦，从写初稿，查找资料，程序设计，到调试仿真，我们学会了细心和耐心，也品尝到了失败与成功，从而更加肯定了自己。兴趣是自发形成的，而默契是慢慢培养出来的。当前的社会，科技迅速发展，知识更新速度大大加快，只要我们怀着求知的欲望去探索，用自己的双手挖掘，一定会打造出一片属于我们自己的新领域。
摘 要 近年来随着科技的飞速发展，PLC的应用正在不断地走向深入，同时带动传统控制检测日新月益更新。在实时检测和自动控制的单片机应用系统中，单片机往往是作为一个核心部件来使用，仅单片机方面知识是不够的，还应根据具体硬件结构，以及针对具体应用对象特点的软件结合，加以完善。交通信号灯的出现，使交通得以有效管制，对于疏导交通流量、提高道路通行能力，减少交通事故有明显效果。随着中国加入WTO，我们不但要在经济、文化、科技等各方面与国际接轨，在交通控制方面也应与国际接轨。俗话说“要想富，先修路”，但路修好了如果在交通控制方面做不好道路还是无法保障畅通安全。作为交通控制的重要组成部份的交通信号灯也应适合社会实际情况。因此，本人选择制作十字路口交通灯。Key word: Traffic light, PLC, automatic allies control。AbstractWith the development at full speed of science and technology in recent years, the application of the one-chip computer is moving towards deepening constantly, drive tradition is it measure crescent benefit to upgrade day to control at the same time. In measuring in real time and automatically controlled one-chip computer application system, the one-chip computer often uses as a key part, only one-chip computer respect knowledge is not enough, should also follow the structure of the concrete hardware , and direct against and use the software of target's characteristic to combine concretly, perfect .The appearance of the traffic signal lamp , make the traffic be controlled effectively, for dredging the flow of traffic, improving the traffic capacity of the road, there are obvious results to reduce the traffic accident. As China joins WTO, we will not only be in line with international standards in such different fields as economy ,culture ,sciencandtechnology ,etc. should be in line with international standards too in traffic control. As the saying goes " want rich , repair the roads first ", but way build up if control do road well to be unable to ensure the unblocked security in traffic. The traffic signal lamp of the important composition component controlled as the traffic should be suitable for the social actual conditions too. So, I choose to make the crossroad
目标检测与识别论文
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合 ，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。 2014年R-CNN算法被提出，基本奠定了two-stage方式在目标检测领域的应用。它的算法结构如下图 算法步骤如下： R-CNN较传统的目标检测算法获得了50%的性能提升，在使用VGG-16模型作为物体识别模型情况下，在voc2007数据集上可以取得66%的准确率，已经算还不错的一个成绩了。其最大的问题是速度很慢，内存占用量很大，主要原因有两个 针对R-CNN的部分问题，2015年微软提出了Fast R-CNN算法，它主要优化了两个问题。 R-CNN和fast R-CNN均存在一个问题，那就是 由选择性搜索来生成候选框，这个算法很慢 。而且R-CNN中生成的2000个左右的候选框全部需要经过一次卷积神经网络，也就是需要经过2000次左右的CNN网络，这个是十分耗时的（fast R-CNN已经做了改进，只需要对整图经过一次CNN网络）。这也是导致这两个算法检测速度较慢的最主要原因。 faster R-CNN 针对这个问题， 提出了RPN网络来进行候选框的获取，从而摆脱了选择性搜索算法，也只需要一次卷积层操作，从而大大提高了识别速度 。这个算法十分复杂，我们会详细分析。它的基本结构如下图 主要分为四个步骤： 使用VGG-16卷积模型的网络结构： 卷积层采用的VGG-16模型，先将PxQ的原始图片，缩放裁剪为MxN的图片，然后经过13个conv-relu层，其中会穿插4个max-pooling层。所有的卷积的kernel都是3x3的，padding为1，stride为1。pooling层kernel为2x2, padding为0，stride为2。 MxN的图片，经过卷积层后，变为了(M/16) x (N/16)的feature map了。 faster R-CNN抛弃了R-CNN中的选择性搜索（selective search）方法，使用RPN层来生成候选框，能极大的提升候选框的生成速度。RPN层先经过3x3的卷积运算，然后分为两路。一路用来判断候选框是前景还是背景，它先reshape成一维向量，然后softmax来判断是前景还是背景，然后reshape恢复为二维feature map。另一路用来确定候选框的位置，通过bounding box regression实现，后面再详细讲。两路计算结束后，挑选出前景候选框（因为物体在前景中），并利用计算得到的候选框位置，得到我们感兴趣的特征子图proposal。 卷积层提取原始图像信息，得到了256个feature map，经过RPN层的3x3卷积后，仍然为256个feature map。但是每个点融合了周围3x3的空间信息。对每个feature map上的一个点，生成k个anchor（k默认为9）。anchor分为前景和背景两类（我们先不去管它具体是飞机还是汽车，只用区分它是前景还是背景即可）。anchor有[x,y,w,h]四个坐标偏移量，x,y表示中心点坐标，w和h表示宽度和高度。这样，对于feature map上的每个点，就得到了k个大小形状各不相同的选区region。 对于生成的anchors，我们首先要判断它是前景还是背景。由于感兴趣的物体位于前景中，故经过这一步之后，我们就可以舍弃背景anchors了。大部分的anchors都是属于背景，故这一步可以筛选掉很多无用的anchor，从而减少全连接层的计算量。 对于经过了3x3的卷积后得到的256个feature map，先经过1x1的卷积，变换为18个feature map。然后reshape为一维向量，经过softmax判断是前景还是背景。此处reshape的唯一作用就是让数据可以进行softmax计算。然后输出识别得到的前景anchors。 另一路用来确定候选框的位置，也就是anchors的[x,y,w,h]坐标值。如下图所示，红色代表我们当前的选区，绿色代表真实的选区。虽然我们当前的选取能够大概框选出飞机，但离绿色的真实位置和形状还是有很大差别，故需要对生成的anchors进行调整。这个过程我们称为bounding box regression。 假设红色框的坐标为[x,y,w,h], 绿色框，也就是目标框的坐标为[Gx, Gy,Gw,Gh], 我们要建立一个变换，使得[x,y,w,h]能够变为[Gx, Gy,Gw,Gh]。最简单的思路是，先做平移，使得中心点接近，然后进行缩放，使得w和h接近。如下：我们要学习的就是dx dy dw dh这四个变换。由于是线性变换，我们可以用线性回归来建模。设定loss和优化方法后，就可以利用深度学习进行训练，并得到模型了。对于空间位置loss，我们一般采用均方差算法，而不是交叉熵（交叉熵使用在分类预测中）。优化方法可以采用自适应梯度下降算法Adam。 得到了前景anchors，并确定了他们的位置和形状后，我们就可以输出前景的特征子图proposal了。步骤如下： 1，得到前景anchors和他们的[x y w h]坐标。 2，按照anchors为前景的不同概率，从大到小排序，选取前pre_nms_topN个anchors，比如前6000个 3，剔除非常小的anchors。 4，通过NMS非极大值抑制，从anchors中找出置信度较高的。这个主要是为了解决选取交叠问题。首先计算每一个选区面积，然后根据他们在softmax中的score（也就是是否为前景的概率）进行排序，将score最大的选区放入队列中。接下来，计算其余选区与当前最大score选区的IOU（IOU为两box交集面积除以两box并集面积，它衡量了两个box之间重叠程度）。去除IOU大于设定阈值的选区。这样就解决了选区重叠问题。 5，选取前post_nms_topN个结果作为最终选区proposal进行输出，比如300个。 经过这一步之后，物体定位应该就基本结束了，剩下的就是物体识别了。 和fast R-CNN中类似，这一层主要解决之前得到的proposal大小形状各不相同，导致没法做全连接。全连接计算只能对确定的shape进行运算，故必须使proposal大小形状变为相同。通过裁剪和缩放的手段，可以解决这个问题，但会带来信息丢失和图片形变问题。我们使用ROI pooling可以有效的解决这个问题。 ROI pooling中，如果目标输出为MxN，则在水平和竖直方向上，将输入proposal划分为MxN份，每一份取最大值，从而得到MxN的输出特征图。 ROI Pooling层后的特征图，通过全连接层与softmax，就可以计算属于哪个具体类别，比如人，狗，飞机，并可以得到cls_prob概率向量。同时再次利用bounding box regression精细调整proposal位置，得到bbox_pred，用于回归更加精确的目标检测框。 这样就完成了faster R-CNN的整个过程了。算法还是相当复杂的，对于每个细节需要反复理解。faster R-CNN使用resNet101模型作为卷积层，在voc2012数据集上可以达到的准确率，超过yolo ssd和yoloV2。其最大的问题是速度偏慢，每秒只能处理5帧，达不到实时性要求。 针对于two-stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点， yolo创造性的提出了one-stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。 yolo直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。通过这种方式， yolo可实现45帧每秒的运算速度，完全能满足实时性要求 （达到24帧每秒，人眼就认为是连续的）。它的网络结构如下图： 主要分为三个部分：卷积层，目标检测层，NMS筛选层。 采用Google inceptionV1网络，对应到上图中的第一个阶段，共20层。这一层主要是进行特征提取，从而提高模型泛化能力。但作者对inceptionV1进行了改造，他没有使用inception module结构，而是用一个1x1的卷积，并联一个3x3的卷积来替代。（可以认为只使用了inception module中的一个分支，应该是为了简化网络结构） 先经过4个卷积层和2个全连接层，最后生成7x7x30的输出。先经过4个卷积层的目的是为了提高模型泛化能力。yolo将一副448x448的原图分割成了7x7个网格，每个网格要预测两个bounding box的坐标(x,y,w,h)和box内包含物体的置信度confidence，以及物体属于20类别中每一类的概率（yolo的训练数据为voc2012，它是一个20分类的数据集）。所以一个网格对应的参数为（4x2+2+20) = 30。如下图 其中前一项表示有无人工标记的物体落入了网格内，如果有则为1，否则为0。第二项代表bounding box和真实标记的box之间的重合度。它等于两个box面积交集，除以面积并集。值越大则box越接近真实位置。 分类信息： yolo的目标训练集为voc2012，它是一个20分类的目标检测数据集 。常用目标检测数据集如下表： | Name | # Images (trainval) | # Classes | Last updated | | --------------- | ------------------- | --------- | ------------ | | ImageNet | 450k | 200 | 2015 | | COCO | 120K | 90 | 2014 | | Pascal VOC | 12k | 20 | 2012 | | Oxford-IIIT Pet | 7K | 37 | 2012 | | KITTI Vision | 7K | 3 | | 每个网格还需要预测它属于20分类中每一个类别的概率。分类信息是针对每个网格的，而不是bounding box。故只需要20个，而不是40个。而confidence则是针对bounding box的，它只表示box内是否有物体，而不需要预测物体是20分类中的哪一个，故只需要2个参数。虽然分类信息和confidence都是概率，但表达含义完全不同。 筛选层是为了在多个结果中（多个bounding box）筛选出最合适的几个，这个方法和faster R-CNN 中基本相同。都是先过滤掉score低于阈值的box，对剩下的box进行NMS非极大值抑制，去除掉重叠度比较高的box（NMS具体算法可以回顾上面faster R-CNN小节）。这样就得到了最终的最合适的几个box和他们的类别。 yolo的损失函数包含三部分，位置误差，confidence误差，分类误差。具体公式如下： 误差均采用了均方差算法，其实我认为，位置误差应该采用均方差算法，而分类误差应该采用交叉熵。由于物体位置只有4个参数，而类别有20个参数，他们的累加和不同。如果赋予相同的权重，显然不合理。故yolo中位置误差权重为5，类别误差权重为1。由于我们不是特别关心不包含物体的bounding box，故赋予不包含物体的box的置信度confidence误差的权重为，包含物体的权重则为1。 Faster R-CNN准确率mAP较高，漏检率recall较低，但速度较慢。而yolo则相反，速度快，但准确率和漏检率不尽人意。SSD综合了他们的优缺点，对输入300x300的图像，在voc2007数据集上test，能够达到58 帧每秒( Titan X 的 GPU )，的mAP。 SSD网络结构如下图： 和yolo一样，也分为三部分：卷积层，目标检测层和NMS筛选层 SSD论文采用了VGG16的基础网络，其实这也是几乎所有目标检测神经网络的惯用方法。先用一个CNN网络来提取特征，然后再进行后续的目标定位和目标分类识别。 这一层由5个卷积层和一个平均池化层组成。去掉了最后的全连接层。SSD认为目标检测中的物体，只与周围信息相关，它的感受野不是全局的，故没必要也不应该做全连接。SSD的特点如下。 每一个卷积层，都会输出不同大小感受野的feature map。在这些不同尺度的feature map上，进行目标位置和类别的训练和预测，从而达到 多尺度检测 的目的，可以克服yolo对于宽高比不常见的物体，识别准确率较低的问题。而yolo中，只在最后一个卷积层上做目标位置和类别的训练和预测。这是SSD相对于yolo能提高准确率的一个关键所在。 如上所示，在每个卷积层上都会进行目标检测和分类，最后由NMS进行筛选，输出最终的结果。多尺度feature map上做目标检测，就相当于多了很多宽高比例的bounding box，可以大大提高泛化能力。 和faster R-CNN相似，SSD也提出了anchor的概念。卷积输出的feature map，每个点对应为原图的一个区域的中心点。以这个点为中心，构造出6个宽高比例不同，大小不同的anchor（SSD中称为default box）。每个anchor对应4个位置参数(x,y,w,h)和21个类别概率（voc训练集为20分类问题，在加上anchor是否为背景，共21分类）。如下图所示： 另外，在训练阶段，SSD将正负样本比例定位1：3。训练集给定了输入图像以及每个物体的真实区域（ground true box），将default box和真实box最接近的选为正样本。然后在剩下的default box中选择任意一个与真实box IOU大于的，作为正样本。而其他的则作为负样本。由于绝大部分的box为负样本，会导致正负失衡，故根据每个box类别概率排序，使正负比例保持在1：3。SSD认为这个策略提高了4%的准确率 另外，SSD采用了数据增强。生成与目标物体真实box间IOU为 的patch，随机选取这些patch参与训练，并对他们进行随机水平翻转等操作。SSD认为这个策略提高了的准确率。 和yolo的筛选层基本一致，同样先过滤掉类别概率低于阈值的default box，再采用NMS非极大值抑制，筛掉重叠度较高的。只不过SSD综合了各个不同feature map上的目标检测输出的default box。 SSD基本已经可以满足我们手机端上实时物体检测需求了，TensorFlow在Android上的目标检测官方模型，就是通过SSD算法实现的。它的基础卷积网络采用的是mobileNet，适合在终端上部署和运行。 针对yolo准确率不高，容易漏检，对长宽比不常见物体效果差等问题，结合SSD的特点，提出了yoloV2。它主要还是采用了yolo的网络结构，在其基础上做了一些优化和改进，如下 网络采用DarkNet-19：19层，里面包含了大量3x3卷积，同时借鉴inceptionV1，加入1x1卷积核全局平均池化层。结构如下 yolo和yoloV2只能识别20类物体，为了优化这个问题，提出了yolo9000，可以识别9000类物体。它在yoloV2基础上，进行了imageNet和coco的联合训练。这种方式充分利用imageNet可以识别1000类物体和coco可以进行目标位置检测的优点。当使用imageNet训练时，只更新物体分类相关的参数。而使用coco时，则更新全部所有参数。 YOLOv3可以说出来直接吊打一切图像检测算法。比同期的DSSD(反卷积SSD), FPN（feature pyramid networks）准确率更高或相仿，速度是其1/3.。 YOLOv3的改动主要有如下几点：不过如果要求更精准的预测边框，采用COCO AP做评估标准的话，YOLO3在精确率上的表现就弱了一些。如下图所示。 当前目标检测模型算法也是层出不穷。在two-stage领域， 2017年Facebook提出了mask R-CNN 。CMU也提出了A-Fast-RCNN 算法，将对抗学习引入到目标检测领域。Face++也提出了Light-Head R-CNN，主要探讨了 R-CNN 如何在物体检测中平衡精确度和速度。 one-stage领域也是百花齐放，2017年首尔大学提出 R-SSD 算法，主要解决小尺寸物体检测效果差的问题。清华大学提出了 RON 算法，结合 two stage 名的方法和 one stage 方法的优势，更加关注多尺度对象定位和负空间样本挖掘问题。 目标检测领域的深度学习算法，需要进行目标定位和物体识别，算法相对来说还是很复杂的。当前各种新算法也是层不出穷，但模型之间有很强的延续性，大部分模型算法都是借鉴了前人的思想，站在巨人的肩膀上。我们需要知道经典模型的特点，这些tricks是为了解决什么问题，以及为什么解决了这些问题。这样才能举一反三，万变不离其宗。综合下来，目标检测领域主要的难点如下： 一文读懂目标检测AI算法：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2 从YOLOv1到v3的进化之路 SSD-Tensorflow超详细解析【一】：加载模型对图片进行测试 YOLO C#项目参考： 项目实践贴个图。
Since we combine region proposals with CNNs, we call our method R-CNN: Regions with CNN features. 下面先介绍R-CNN和Fast R-CNN中所用到的边框回归方法。 为什么要做Bounding-box regression？ 如上图所示，绿色的框为飞机的Ground Truth，红色的框是提取的Region Proposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<)，那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。如果我们能对红色的框进行微调，使得经过微调后的窗口跟Ground Truth更接近，这样岂不是定位会更准确。确实，Bounding-box regression 就是用来微调这个窗口的。 那么经过何种变换才能从图11中的窗口P变为窗口呢？比较简单的思路就是： 注意：只有当Proposal和Ground Truth比较接近时（线性问题），我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型，否则会导致训练的回归模型不work（当Proposal跟GT离得较远，就是复杂的非线性问题了，此时用线性回归建模显然不合理）。这个也是G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector多次迭代实现目标准确定位的关键。 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。模型详解 RCNN全程就是Regions with CNN features，从名字也可以看出，RCNN的检测算法是基于传统方法来找出一些可能是物体的区域，再把该区域的尺寸归一化成卷积网络输入的尺寸，最后判断该区域到底是不是物体，是哪个物体，以及对是物体的区域进行进一步回归的微微调整（与深度学习里的finetune去分开，我想表达的就只是对框的位置进行微微调整）学习，使得框的更加准确。 正如上面所说的，RCNN的核心思想就是把图片区域内容送给深度网络，然后提取出深度网络某层的特征，并用这个特征来判断是什么物体（文章把背景也当成一种类别，故如果是判断是不是20个物体时，实际上在实现是判断21个类。），最后再对是物体的区域进行微微调整。实际上文章内容也说过用我之前所说的方法（先学习分类器，然后sliding windows），不过论文用了更直观的方式来说明这样的消耗非常大。它说一个深度网络（alexNet）在conv5上的感受野是195×195，按照我的理解，就是195×195的区域经过五层卷积后，才变成一个点，所以想在conv5上有一个区域性的大小（7×7）则需要原图为227×227，这样的滑窗每次都要对这么大尺度的内容进行计算，消耗可想而知，故论文得下结论，不能用sliding windows的方式去做检测（消耗一次用的不恰当，望各位看官能说个更加准确的词）。不过论文也没有提为什么作者会使用先找可能区域，再进行判断这种方式，只是说他们根据09年的另一篇论文[1]，而做的。这也算是大神们与常人不同的积累量吧。中间的深度网络通过ILSVRC分类问题来进行训练，即利用训练图片和训练的分类监督信号，来学习出这个网络，再根据这个网络提取的特征，来训练21个分类器和其相应的回归器，不过分类器和回归器可以放在网络中学习，R-CNN 模型如果要拟人化比喻，那 R-CNN 肯定是 Faster R-CNN 的祖父了。换句话说，R-CNN 是一切的开端。 R-CNN，或称 Region-based Convolutional Neural Network，其工作包含了三个步骤： 1.借助一个可以生成约 2000 个 region proposal 的「选择性搜索」（Selective Search）算法，R-CNN 可以对输入图像进行扫描，来获取可能出现的目标。 2.在每个 region proposal 上都运行一个卷积神经网络（CNN）。 3.将每个 CNN 的输出都输入进：a）一个支持向量机（SVM），以对上述区域进行分类。b）一个线性回归器，以收缩目标周围的边界框，前提是这样的目标存在。 下图具体描绘了上述 3 个步骤：Abstract ： R-CNN的两个贡献：卷积层的能力很强，可以遍历候选区域达到精确的定位。2.当有标签的数据很少的时候，我们可以事前进行有标签（别的数据集上？）的预训练作为辅助任务，然后对特定的区域进行微调。Introduction: 这篇文章最开始是在PASCAL VOC上在图像分类和目标检测方面取得了很好的效果。 为了达到很好的效果，文章主要关注了两个问题：1.用深层网络进行目标的定位。2.如何用少量的带标签的检测数据来训练模型 对于 对一个问题目标定位 ，通常有两个思路可以走： 1.把定位看成回归问题。效果不是很好。 2.建立划窗检测器。 CNN一直采用建立划窗这个方式，但是也只是局限于人脸和行人的检测问题上。 本文使用了五个卷积层（感受野食195*195），在输入时移动步长是32*32。 除此之外，对于定位问题，我们采用区域识别的策略。 在测试阶段，本文的方法产生了大约2000个类别独立的候选区域作为cnn的输入。然 后得到一个修正后的特征向量。然后对于特定的类别用线性SVM分类器分类。我们用简 单的方法（放射图像变形）来将候选区域变成固定大小。 对于第二个缺少标签数据的问题 目前有一个思路就是无监督的预训练，然后再加入有监督的微调。 作为本文最大的贡献之二：在ILSVRC数据集上，我们先进行有监督的预训练。然 后我们在PASCAL这个小数据集上我们进行特定区域的微调。在我们的实验中，微调 可以提升8%的mAP。 本文的贡献;效率高 仅仅是特别类别的计算是合乎情理的矩阵运算，和非极大值抑制算法。他们共享权 值，并且都是低维特征向量。相比于直接将区域向量作为输入，维数更低。 本文方法处理能实现目标检测，还以为实现语义分割。 2.用R-CNN进行目标检测： 有3个Model： （1）产生独立的候选区域。 （2）CNN产生固定长度的特征向量。 （3）针对特别类别的一群svm分类器。 模块的设计 候选区域： 之前有大量的文章都提过如果产生候选区域。本文采用SS（selective search ）方法。参考文献【34】+【36】 特征抽取： 对于每个候选区域，我们采用cnn之后得到4096维向量。 测试阶段的检测 在测试阶段，我们用选择性搜素的方式在测试图片上选取了2000个候选区域，如上图所示的步骤进行。 运行时间分析: 总之当时相比很快。 训练模型 有监督的预训练： 我们使用了大量的ILSVRC的数据集来进行预训练CNN，但是这个标签是图片层的。换句话说没有带边界这样的标签。 特定区域的微调： 我们调整VOC数据集的候选区域的大小，并且我们把ImageNet上午1000类，变成了21类（20个类别+1个背景）。我们把候选区域（和真实区域重叠的）大于的标记为正数，其他的标记为负数。然后用32个正窗口和96个负窗口组成128的mini-batch。 目标类别分类器： 对于区域紧紧的包括着目标的时候，这肯定就是正样本。对于区域里面全部都是背景的，这也十分好区分就是负样本。但是某个区域里面既有目标也有背景的时候，我们不知道如歌标记。本文为了解决这个，提出了一个阈值：IoU覆盖阈值，小于这个阈值，我们标记为负样本。大于这个阈值的我们标记为正样本。我们设置为。这个是一个超参数优化问题。我们使用验证集的方法来优化这个参数。然而这个参数对于我们的最后的性能有很大的帮助。 一旦，我们得到特征向量。因为训练数据太大了。我们采用standard hard negative mining method（标准难分样本的挖掘）。这个策略也是的收敛更快。 Results on PASCAL VOC 201012 . Visualization, ablation, and modes of error . Visualizing learned features 提出了一个非参数的方法，直接展现出我们的网络学习到了什么。这个想法是将一个特定的单元(特性)放在其中使用它，就好像它自己是一个对象检测器正确的。具体方法就是：我们在大量候选区域中，计算每个单元的激励函数。按从最高到最低排序激活输出，执行非最大值抑制，然后显示得分最高的区域。我们的方法让选定的单元“为自己说话”通过显示它所触发的输入。我们避免平均为了看到不同的视觉模式和获得洞察力为单位计算的不变性。我们可以看到来着第五个maxpooling返回的区域。第五层输出的每一个单元的接受野对应输出227*227的其中的195*195的像素区域。所以中心那个点单元有全局的视觉。. Ablation studies 实际上ablation study就是为了研究模型中所提出的一些结构是否有效而设计的实验。比如你提出了某某结构，但是要想确定这个结构是否有利于最终的效果，那就要将去掉该结构的网络与加上该结构的网络所得到的结果进行对比，这就是ablation study。 Performance layer-by-layer, without fine-tuning. 我们只观察了最后三层Performance layer-by-layer, with fine-tuning. 微调之后，fc6和fc7的性能要比pool5大得多。从ImageNet中学习的pool5特性是一般的，而且大部分的提升都是从在它们之上的特定领域的非线性分类器学习中获得的。Comparison to recent feature learning methods. 见上图 . Detection error analysis CNN的特征比HOG更加有区分。. Bounding box regression 有了对错误的分析，我们加入了一种方法来减少我们的定位错误。我们训练了一个线性的回归模型HOG和SIFT很慢。但是我们可以由此得到启发，利用有顺序等级和多阶段的处理方式，来实现特征的计算。生物启发的等级和移不变性，本文采用。但是缺少有监督学习的算法。使得卷积训练变得有效率。第一层的卷积层可以可视化。 【23】本文采用这个模型，来得到特征向量 ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition用了非线性的激励函数，以及dropout的方法。【34】直接将区域向量作为输入，维数较高。IoU覆盖阈值=，而本文设置为，能提高5个百分点。产生候选区域的方式：selective search 也是本文所采取的方式是结合【34】+【36】。【5】产生候选区域的方式为：限制参数最小割bounding box regression HOG-based DPM文章中的对比试验。缩略图概率。[18][26][28]文章中的对比试验。
交通标志识别毕业论文
交通工程毕业论文题目
交通工程是运输工程学中的一个分支。运输工程包括：公路交通、铁路交通、航空交通、水上交通、管道交通五项内容。下面是我为你带来的 交通工程毕业论文题目，欢迎阅读。
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61、大型交通工程项目施工管理中的风险与预防
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63、城市轨道交通工程建设安全风险管理体系研究
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66、考虑风险因素的城市轨道交通施工成本与进度研究
67、城市轨道交通工程安全隐患排查治理研究与实践
68、青岛市交通工程施工安全监管信息系统设计及实现
69、城市轨道交通PPP项目的风险分担研究
70、杭州地铁2号线1期工程项目人力资源管理及配置研究
71、山区县交通工程安全生产监管研究
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74、轨道交通机电安装工程的设计变更研究
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76、浅埋地下结构地震反应分析及设计方法研究
77、高速公路隧道交通流模型与应急交通控制预案研究
78、高速公路改扩建作业区交通组织及安全保障技术研究
79、公路交通设施驾驶容错能力分析方法研究
80、交通工程边坡在振动力作用下行为特征研究
81、城市轨道交通建设期间地面交通组织管理技术方法研究
82、道路交通信息获取多参量感知与传感器网络优化
83、城镇密集区道路改扩建工程交通组织研究
84、交通工程项目建设方案虚拟集成决策技术研究
85、BT模式下城市轨道交通工程项目管理研究
86、城市轨道交通明挖车站建设碳排放计算及主要影响因素分析
87、中山市交通工程质量监督站办公收发文处理系统的研究与分析
88、大型改建工程的交通影响分析和改善规划研究
89、城市道路交通分析与交通工程设计技术研究
90、数字轨道交通工程的设备接口管理
91、磁浮和轨道交通给排水设计及隧道消防系统研究
92、保险在轨道交通工程风险管理中的应用研究
93、城市轨道交通工程建设管理模式比较研究
94、城市轨道交通项目融资BT模式研究
95、轨道交通建设工程质量管理信息系统研究
96、慢行系统交通标志设置方法研究
97、交通工程质量监督管理系统的设计实现
98、辽宁LQ交通工程公司项目质量管理案例研究
99、轨道交通项目施工单位质量控制体系的构建与应用
100、城市轨道交通工程多种轨道结构施工技术研究
101、交通工程项目管理系统的设计与实现
102、城市轨道交通建设工程质量检查检测标准化研究
103、天津市区至滨海新区快速轨道交通工程投资控制
104、城市轨道交通工程建设质量管理体系研究
105、高速公路改建工程交通安全研究
机动车需要按照交通标志行驶，否则会面临扣分，最重要的是容易造成交通事故，所以大家应该都熟悉一些常见的交通标志。毕竟每条铺好的路基本上都有标志，但根据具体情况会有不同的标志。 一、直行和单行线这两个是常见的流量标志，看似相似，其实含义不同。第一个圆圈里有一个箭头，代表直行车道，这意味着这条车道只能直行，不能转弯。第二个方块有个箭头，表示路段是单行道，只能往一个方向走，不能掉头。 二、停车让行和减速让行这两个标志是优惠，但是第一个正八边形包含一个“stop”，代表停车优惠。这标志通常出现在行人和非机动车较多的地方，交通会比较复杂。第二个三角形中有一个让步，代表减速让步，一般可能出现在主干道和路口。 三、注意行人和人行横道黄色背景的第一个三角形是注意行人，通常出现在没有人行横道，但是会有人经过的地方。第二种是方形蓝色背景，注意人行横道。如果有人行横道，一定有人经过，所以这两个标志都是要注意行人的，只是有没有人行横道的区别。 四、禁止停放和禁止长时停放第一个是十字，意思是禁止停车。即使你只是停下来接某人打个电话，也不会起作用。要求非常严格。第二种是斜线，没有那么严格，但是不能长时间停放，可以临时停放，上下车，装卸货物等。 五、最低限速和最高限速虽然都是圆加数字，但是代表的意义却相反。第一个蓝色背景不全，代表最低限速。一般只出现在高速公路上，速度不能低于每小时几公里。第二个红圈，代表最高限速，在城市道路随处可见，时速不能高于几公里。 六、禁止入内和禁止机动车入内虽然标志不同，但代表的意义是一样的。第一个是禁止机动车进入，这在一些社区和商业街比较常见。第二个是禁止入内，但所有车辆不允许入内。 七、禁止超车和解除禁止超车第一个标志是禁止超车，也就是说前方道路是禁止机动车超车的；第二标志是解除禁止超车，意味着禁止超车路段已经结束，可以进行超车。