一种优化YOLO模型的交通警察目标检测方法

针对复杂交通场景中交通警察目标检测与定位准确率低的问题,提出一种优化YOLOv4模型的交通警察目标检测方法.首先,采用4种随机转换方式对自建的交通警察数据集进行扩充,解决了模型过拟合问题并提高模型的泛化能力;其次,将YOLOv4主干网络替换为MobileNet并引入Inception-Resnet-v1结构,有效地减少了参数总量并加深了网络层数;然后,使用K-means++聚类算法对自建数据集进行聚类分析以重新定义网络的初始候选框,提高了交通警察目标深度特征的学习效率;最后,引入焦点损失函数以优化分类损失函数,解决了训练中正负样本数量不平衡问题.研究结果表明,优化后的YOLOv4模型大小仅50 M,AP值达98.01％,与Faster R-CNN,YOLOv3和原始YOLOv4模型相比均有提升.有效解决了目前复杂交通场景中交通警察目标的漏检、误检及检测精度低等问题.