目标检测YOLO实战应用案例100讲-交通场景中基于深度学习的目标检测和深度估计

目录

前言

 国内外研究现状 

国外研究现状 

国内研究现状 

2目标检测及深度估计概述 

2.1 基于图像的目标检测 

2.1.1 基于Two-Stage的目标检测 

2.1.2 基于One-Stage的目标检测 

2.2 图像深度估计 

2.2.1 单目深度估计 

2.2.2 立体深度估计 

3基于改进YOLOv3的道路目标检测 

3.1 基于聚类的候选框生成 

3.1.1 数据预处理 

3.1.2 聚类IoU设置 

3.1.3 AIoU聚类候选框 

3.2 YOLOv3模型损失函数设置 

3.2.1 BOX-Regression损失 

3.2.2 改进BOX-Regression损失 

3.3 改进YOLOv3模型训练 

3.3.1 数据处理 

3.3.2 改进损失训练过程 

3.3.3 基于改进损失模型检测结果 

4基于Monodepth2的图像深度估计 

4.1 图像重建 

4.1.1 坐标转换 

4.1.2 图像3D重建 

4.2 改进Monodepth2模型 

4.2.1 Monodepth2模型结构 

4.2.2 自监督深度估计原理 

4.2.3 混合监督损失函数 

 4.3混合监督改进模型训练 

4.3.1 数据处理 

4.3.2 混合监督训练过程 

4.3.3 混合监督深度估计结果 

5交通场景下目标的检测及深度估计 

5.1 多任务特点 

5.1.1 多数据类型 

5.1.2 多任务融合 

5.2 目标检测和深度估计信息融合 

5.2.1 任务属性 

5.2.2 融合方法 

5.3 目标检测和距离估计结果 

5.3.1 实验步骤 

5.3.2 实验结果 

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前言

伴随着经济的发展，人们的快捷出行、货物的高效率运输都对汽车运输要求越来越高； 同时城市车辆保有量快速增长以及司机驾驶素养不高都导致堵车严重，交通事故频发。这不 仅导致了人们在交通出行上浪费大量宝贵的时间，还浪费了大量的能源，对环境造成巨大的 破坏。高效、安全和环保的汽车运输对经济发展、社会健康和环境保护等都具有重要意义。 在信息时代下，智能驾驶技术的不断进步有望把人类从枯燥无聊的驾驶任务中彻底解放出来， 智能驾驶技术对提升交通运输效率，降低交通事故率，减少能源消耗等方面将发挥重要的作 用。目标检测和距离估计作为智能驾驶中的基础性任务，成为智能驾驶技术发展道路上绕不 开的问题，基于图像解决目标检测和距离估计问题对发展智能交通具有重要意义。 
目前全球各大车商、高新科技公司都在密切关注智能驾驶技术的发展，不断加大研发投 入。当前智能驾驶技术已成为全球大国下一轮技术竞争的战场，以中美为首的大国都在积极 推动智能驾驶技术的发展。在2015年中国国务院发布了《中国制造2025》并将智能驾驶作为 汽车未来转型升级的重要方向，并且制定了详细的技术发展时间线（比