基于YOLO的渡口車輛自動檢測系統(tǒng)

王宵 張冬韻 李杰 李志偉 丁政年 馬雪儀 邵葉秦

摘要：水上交通安全一直是渡口交通監(jiān)管部門的工作重心。本文針對渡運單位監(jiān)管中存在的實際問題，設(shè)計和開發(fā)了一個基于YOLO的渡口車輛自動檢測系統(tǒng)，采用最新基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的YOLO模型實現(xiàn)車輛的檢測。系統(tǒng)主要包括用戶登錄注冊、視頻采集、車輛檢測、結(jié)果顯示等模塊。實際證明，本文的系統(tǒng)能滿足渡口車輛的檢測要求，有利于規(guī)范渡口管理，促進水上交通安全。

關(guān)鍵詞：渡口;車輛檢測;YOLO

中圖分類號：TP391? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）22-0261-02

開放科學（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

YOLO-based Automatic Detection System for Ferry Vehicles

WANG Xiao， ZHANG Dong-yun， LI Jie， LI Zhi-wei， DING Zheng-nian， MA Xue-yi，SHAO? Ye-qin

（School of Transportation and Civil Engineering， Nantong University， Nantong 226019， China）

Abstract： Water transportationsafety has always been the focus of the ferry traffic supervision department.In this paper， to solve the practical issues in the supervision of ferry departments， a YOLO-based automatic detection system for ferry vehicles is designed and developed.The latest YOLO model based on deep neural network is used to implement the vehicle detection.The detection system mainly includes user login/registration， video capture， vehicle detection， and result display modules. It has been proved that the system in this paper can meet the detection requirements of ferry vehicles， facilitate the standard of ferry management， and promote the safety of water transportation.

Key words： Port; Vehicle Detection; YOLO

1引言

水上交通安全一直是渡口監(jiān)管部門的工作重心。為了加強渡口交通安全防范與控制的能力，有效防范和減少水上交通事故，2017年11月，交通運輸部發(fā)布32號文《長江干線水上交通安全管理特別規(guī)定》，2018年1月江蘇省安委會發(fā)布第5號文《關(guān)愛生命筑牢防線江蘇省“平安交通”建設(shè)三年行動計劃（2018-2020）》，2018年9月江蘇省交通運輸廳和江蘇海事為了從國家到省等多個層面強調(diào)渡口安全的重要性，共同協(xié)作發(fā)布了11號文《長江江蘇段渡運單位岸基監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)與運行規(guī)范》，國家安全監(jiān)管總局會同交通運輸部開展了渡口安全專項整治活動，有效防范和減少水上交通事故的發(fā)生。

為了規(guī)范渡口管理，保證渡運安全，海事管理部門要求渡運單位安裝監(jiān)控攝像頭，實時記錄渡口車輛的情況。然而渡口車輛眾多，依靠人工在后臺控制室察看視頻的方式，無法實現(xiàn)安全監(jiān)管的全覆蓋。因此，本文設(shè)計了一個基于YOLO的渡口車輛自動檢測方法，在渡口的監(jiān)控視頻中實時檢測渡口來往的車輛，以便后期的分析和計數(shù)，保障渡運安全，減少水上事故的發(fā)生。

2 YOLO

YOLO（You Only Look Once）是一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標檢測方法，它利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取特征，再利用全連接層預(yù)測目標的位置信息和類別概率。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，由多個卷積層和2個全連接層構(gòu)成。它將目標檢測作為回歸任務(wù)，首先將輸入圖片分割成S×S個方格，若有一個物體的中心位于某個方格內(nèi)，那么這個方格就負責檢測該物體。在訓(xùn)練和檢測時，每個方格預(yù)測B個回歸邊框，每個回歸邊框包含的參數(shù)信息有：回歸邊框中心點的橫坐標x、縱坐標y、回歸邊框的寬w、高h，以及置信度評分confidence。如果考慮C個類別，最終會輸出[S*S*（5*B+C）]個量。

為了從中選出最有可能的目標和這些目標對應(yīng)的位置，YOLO選用非極大值抑制（Non-maximal suppression，NMS）算法。NMS算法的核心步驟是輸出最高得分的目標邊框，去掉與該輸出堆疊的目標邊框，反復(fù)以上操作，直到處理完全部備選邊框。第j個回歸邊框輸入目標[Ci]的得分用下面的式子表示：

[Scoreij=PCi|Object*Confidencej]? ? ? ?（1）

式子代表了每個回歸邊框內(nèi)存在目標[Ci]的可能性。

3系統(tǒng)實現(xiàn)

整個系統(tǒng)用python語言實現(xiàn)，包括四個部分組成，如圖2所示。

用戶登錄注冊：實現(xiàn)用戶的登錄和新用戶的注冊。

視頻采集：使用OpenCV實時采集攝像頭中的每一幀圖像。

車輛檢測：使用YOLO技術(shù)對采集到的圖像進行車輛檢測。

結(jié)果顯示：使用Python編寫系統(tǒng)界面，并顯示檢測結(jié)果。

系統(tǒng)的軟件界面如圖3所示。為了提高系統(tǒng)的運行效率，本文采用多線程的方式，視頻采集和車輛檢測分別使用獨立的線程。

4 實驗

本文分別采集的白天和晚上的渡口實際視頻（如圖4所示），基于預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并使用本文設(shè)計的系統(tǒng)進行車輛檢測。檢測結(jié)果如圖5所示。

另外，本文對系統(tǒng)的檢測準確率進行了定量的分析，如表1。

從測試結(jié)果可知，基于YOLO的車輛檢測系統(tǒng)能夠達到較好的檢測效果。系統(tǒng)白天的檢測效果優(yōu)于夜晚的檢測效果，這可能是因為夜晚的光線比較暗，而車輛照明燈的光線又非常的強烈，容易引起誤檢。

5結(jié)束語

本文設(shè)計了一個基于YOLO的渡口車輛檢測系統(tǒng)。主要包括用戶登錄注冊、視頻采集、車輛檢測、結(jié)果顯示等功能。該系統(tǒng)對渡口車輛實現(xiàn)了全天（白天和晚上）的有效檢測，為渡口的自動監(jiān)管提供了技術(shù)保障，有利于促進水上交通安全。

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【通聯(lián)編輯：光文玲】