基于注意力机制的双路径黑烟车辆检测网络.pdf

简介：
本文提出了一种基于注意力机制的双路径网络模型，专门用于提高黑烟车辆的检测精度和效率，旨在解决现有技术中的准确率问题。 在当今社会，汽车的广泛使用极大地提升了人们的生活质量，但同时也带来了严重的环境问题。尤其是一些柴油动力车辆排放的黑烟中含有大量的有害物质，成为我国空气质量恶化的主要原因之一。传统的黑烟车辆检测方式依赖于人力，不仅耗时耗力而且效率低下，并且无法实现全面实时监控。随着AI技术的进步和计算机视觉领域的快速发展，利用监控摄像头自动检测黑烟车辆成为了可能。 本段落主要探讨了一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测框架——CenterNet在黑烟车辆检测中的应用，并提出一种创新的双分支结构结合注意机制以优化模型性能。CenterNet是一种高效的目标定位和识别工具，然而针对特定特征目标如黑烟车辆而言，其表现仍有改进空间。 论文中研究人员首先使用基于ResNet18架构的CenterNet作为基础模型来处理交通监控视频中的黑烟车辆检测任务。随后通过引入注意机制对模型进行优化，并设计了一个双主干网络结构，在此结构下两个分支分别针对黑烟和车辆特征进行特定提取。该注意机制的作用在于让模型更加聚焦于关键信息，提高特征表示的质量，从而提升检测准确性。 在双主干网络中，每个分支负责学习一种类型的特性：一个专注于识别黑烟的分支与另一个专注识别车辆本身的分支。通过加权合并这两个分支的特征，在最终阶段利用注意力机制使得结果更为精准。实验结果显示该模型相较于原始CenterNet算法分别提升了2.86和5.7个百分点（平均精度AP分别为92.53%和97.84%），这表明新方法在检测效果上有所提升。 这一研究为智能交通监控系统的开发提供了新的思路，有助于提高黑烟车辆的自动检测效率，并减轻环保部门的工作负担。同时该技术对改善空气质量以及保护公众健康具有积极意义。未来的研究可能会进一步优化注意机制并结合其它先进的深度学习技术如Transformer或Deformable Convolution来提升复杂场景下的检测性能。