摘要：目標(biāo)檢測與識別是計算機(jī)視覺中的關(guān)鍵任務(wù)，在自動駕駛、智能交通系統(tǒng)和安全監(jiān)控等應(yīng)用中，目標(biāo)檢測與識別扮演著重要角色。傳統(tǒng)方法依賴手工特征提取，難以適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的變化，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)。尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 的引入，極大地提升了檢測性能。該分析了深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測中的理論基礎(chǔ)與應(yīng)用場景，重點介紹了YOLOv5在性能優(yōu)化方面的優(yōu)勢。系統(tǒng)設(shè)計緊扣功能性、性能和魯棒性三大核心需求，進(jìn)行了全面規(guī)劃。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包含圖像檢測、視頻檢測和攝像頭檢測模塊，通過多層卷積網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對不同場景的實時識別與分類，滿足自動駕駛和智能交通領(lǐng)域的實時感知需求。

關(guān)鍵詞：YOLOv5；目標(biāo)檢測；深度學(xué)習(xí)；系統(tǒng)設(shè)計

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）01-0016-03 開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識碼（OSID） ：

0 引言

目標(biāo)檢測與識別作為計算機(jī)視覺的核心任務(wù)，在自動駕駛、安全監(jiān)控和智能機(jī)器人等領(lǐng)域占據(jù)著舉足輕重的地位。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法依賴于人工設(shè)計的特征提取技術(shù)，在處理復(fù)雜場景時顯得力不從心。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 等方法顯著提升了目標(biāo)檢測與識別的性能與應(yīng)用范圍。YOLOv5等先進(jìn)模型在復(fù)雜交通環(huán)境中展現(xiàn)出卓越的性能，能夠?qū)崿F(xiàn)對車輛、行人及交通標(biāo)志的實時檢測與分類，為環(huán)境感知提供了有力支持。本研究聚焦于基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測與識別系統(tǒng)的設(shè)計，旨在進(jìn)一步提升系統(tǒng)在自動駕駛與智能交通中的實時感知能力。

1 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測與識別方法

1.1 深度學(xué)習(xí)的基本原理

深度學(xué)習(xí)是一類以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基石的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，其核心在于通過構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來自動提取數(shù)據(jù)中的特征并進(jìn)行高效建模。每一層網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點負(fù)責(zé)接收前一層節(jié)點的輸入，經(jīng)過非線性激活函數(shù)處理后，再將信息傳遞給下一層，從而逐層深入學(xué)習(xí)和表達(dá)更高層次的特征。深度學(xué)習(xí)憑借海量的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計算資源，實現(xiàn)了端到端的訓(xùn)練模式，使得復(fù)雜的函數(shù)逼近和高維數(shù)據(jù)處理變得觸手可及。

1.2 深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測中的核心方法

目標(biāo)檢測領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)方法主要分為兩大類：一類是需要區(qū)域建議的兩階段方法，另一類則是無需區(qū)域建議的單階段方法。

區(qū)域提議方法，如R-CNN系列，是深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。這些方法首先確定潛在的目標(biāo)區(qū)域，然后對這些區(qū)域進(jìn)行細(xì)致的特征分析和分類。Faster R-CNN通過引入?yún)^(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN） 來高效生成可能包含目標(biāo)的區(qū)域，并對這些區(qū)域進(jìn)行精確的分類和位置調(diào)整[1]。這類基于區(qū)域提議的方法在復(fù)雜背景和多目標(biāo)環(huán)境中展現(xiàn)出出色的性能，準(zhǔn)確度頗高。然而，由于它們需要經(jīng)歷兩階段的處理流程，推理速度相對較慢，這在一定程度上限制了它們在實時應(yīng)用中的廣泛應(yīng)用。

無區(qū)域提議的目標(biāo)檢測方法則將整個檢測過程視為一個回歸問題，通過一次前向傳播即可直接預(yù)測圖像中所有目標(biāo)的類別和位置。代表性模型包括YOLO（You Only Look Once） 系列和SSD（Single ShotMultibox Detector） [2]。YOLO 系列因其卓越的檢測速度和實時性而備受矚目。該方法通過一次性處理整個圖像，實現(xiàn)了高速檢測的同時，也保證了較好的精度。SSD與YOLO相似，但采用了多尺度特征圖來處理不同尺寸的目標(biāo)，在多尺度檢測方面表現(xiàn)出色。這種方法在復(fù)雜場景下能夠兼顧速度和精度，特別適用于目標(biāo)大小差異顯著的情況。

1.3 基于YOLO 的目標(biāo)檢測算法

YOLOv5是一個基于深度學(xué)習(xí)的單階段目標(biāo)檢測技術(shù)，它將檢測任務(wù)巧妙地轉(zhuǎn)化為一個回歸問題。該算法將輸入圖像劃分為多個小格子，每個格子負(fù)責(zé)預(yù)測其區(qū)域內(nèi)目標(biāo)的類別、位置和邊界框，從而直接從輸入圖像中獲取檢測結(jié)果。與之前的版本相比，YO?LOv5在模型設(shè)計、損失函數(shù)和訓(xùn)練方法上都進(jìn)行了全面優(yōu)化，并且創(chuàng)新性地采用了CSPNet結(jié)構(gòu)。這不僅減少了計算負(fù)荷，還大幅提升了檢測的準(zhǔn)確性和速度。

YOLOv5的結(jié)構(gòu)主要由4個部分組成：輸入端、負(fù)責(zé)特征提取的Backbone層、特征融合的Neck層和分類預(yù)測的Head層，如圖1所示[3]。輸入端采用了Mo?saic數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過將4張圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放和裁剪后拼接成一張新的圖像，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)集的多樣性和豐富性。在數(shù)據(jù)集有限的情況下，這種方法能夠更有效地捕捉特征信息，提高模型的訓(xùn)練效率，從而進(jìn)一步提升檢測性能。

2 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測與識別系統(tǒng)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)需求分析

2.1.1 功能需求分析

YOLOv5支持的車輛識別系統(tǒng)須具備以下功能：

1） 實時識別：系統(tǒng)必須能夠迅速地從圖像或視頻流中識別出車輛的類型及其準(zhǔn)確位置。YOLOv5憑借其強(qiáng)大的能力，可在一次前向傳播過程中同時檢測多個目標(biāo)，并提供每個目標(biāo)的精確邊界框和類別信息。

2） 多類別識別：系統(tǒng)應(yīng)能夠清晰區(qū)分轎車、卡車、公交車等多種車輛類型，以滿足智能交通和自動駕駛的多樣化需求。YOLOv5的多分類頭設(shè)計，正是為了滿足這一需求而精心打造的。

3） 圖像與視頻處理：系統(tǒng)應(yīng)全面支持靜態(tài)圖像和動態(tài)視頻的處理，確保在自動駕駛和智能監(jiān)控場景中，能夠連續(xù)、有效地處理每一幀畫面，實現(xiàn)目標(biāo)的持續(xù)、準(zhǔn)確識別和跟蹤。

4） 數(shù)據(jù)輸入與輸出：系統(tǒng)需廣泛兼容多種輸入格式（例如JPEG、PNG、MP4等） ，并輸出包含車輛類別和邊界框坐標(biāo)的詳細(xì)結(jié)果，以便與其他系統(tǒng)進(jìn)行無縫集成和便捷調(diào)用。

2.1.2 性能需求分析

性能需求是衡量系統(tǒng)在實際應(yīng)用中效率與可靠性的關(guān)鍵指標(biāo)，它涵蓋了檢測速度、檢測精度以及資源占用等多個方面：

1） 檢測速度：YOLOv5通過優(yōu)化CSPNet結(jié)構(gòu)，顯著降低了計算開銷，從而實現(xiàn)了高幀率（FPS） 的檢測速度。在GPU環(huán)境下，YOLOv5能夠輕松實現(xiàn)每秒數(shù)十至上百幀的檢測速度，快速適應(yīng)瞬息萬變的交通環(huán)境。

2） 檢測精度：系統(tǒng)在處理不同尺寸和角度的車輛時，必須保持高度的檢測精度。特別是在車輛遮擋與重疊的復(fù)雜情況下，系統(tǒng)也能準(zhǔn)確地將目標(biāo)分離并識別出來。

3） 多尺度檢測：系統(tǒng)的魯棒性檢測能力需能夠應(yīng)對車輛尺寸和距離的變化。通過融合不同尺度的特征信息，系統(tǒng)能夠在檢測遠(yuǎn)距離小目標(biāo)和近距離大目標(biāo)時均表現(xiàn)出色的性能。

4） 資源利用率：系統(tǒng)需高效利用計算資源，以適應(yīng)邊緣計算和嵌入式設(shè)備的應(yīng)用場景。通過優(yōu)化算法和減少內(nèi)存占用，系統(tǒng)在性能與效率之間取得了完美的平衡。

2.1.3 魯棒性分析

系統(tǒng)的魯棒性是指其在多變環(huán)境下保持穩(wěn)定、可靠運行的能力?；赮OLOv5的車輛識別系統(tǒng)，在以下不利條件下仍能保持出色的性能：

1） 光照變化：自動駕駛和交通監(jiān)控場景中常會遇到多種光照條件，如白天強(qiáng)光、夜晚弱光以及陰影區(qū)域等。YOLOv5通過采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)和先進(jìn)的特征提取機(jī)制，確保在不同光照條件下仍能保持高檢測精度。

2） 惡劣天氣：雨雪、霧霾等惡劣天氣會嚴(yán)重影響圖像的清晰度。YOLOv5在模型訓(xùn)練過程中加入了多樣化的天氣樣本，從而增強(qiáng)了系統(tǒng)在復(fù)雜氣象條件下的魯棒性。

3） 車輛遮擋：在交通繁忙的場景中，車輛往往會被其他車輛或障礙物部分遮擋。YOLOv5通過結(jié)合多尺度特征圖和全局上下文信息，確保在遮擋情況下仍能準(zhǔn)確檢測與識別目標(biāo)車輛。

4） 不同視角與車輛變形：車輛外觀會因拍攝角度和形態(tài)的變化而呈現(xiàn)不同的外觀特征。YOLOv5的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從多角度提取車輛特征，具備出色的視角不變性，確保在非標(biāo)準(zhǔn)視角下仍能保持良好的識別能力。

2.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

2.2.1 總體設(shè)計

本研究的目標(biāo)檢測與識別系統(tǒng)是專為汽車行業(yè)打造的高級技術(shù)平臺。它集圖像檢測、視頻檢測和攝像頭檢測三大核心模塊于一體，這些模塊相互協(xié)同，確保對道路中的動靜態(tài)物體進(jìn)行全面識別與處理，從而顯著提升駕駛安全性[4]。圖像檢測模塊，依托YO?LOv5算法，能夠?qū)崟r檢測汽車周邊的靜態(tài)障礙物和交通標(biāo)志，精準(zhǔn)識別車輛、行人及自行車等目標(biāo)，為駕駛者提供關(guān)鍵的環(huán)境感知信息；視頻檢測模塊，則將圖像檢測的能力擴(kuò)展至視頻流，實現(xiàn)對動態(tài)場景的連續(xù)監(jiān)控與分析。攝像頭檢測模塊，與車輛攝像頭設(shè)備緊密集成，利用YOLOv5算法和硬件加速技術(shù)，對實時捕獲的圖像進(jìn)行快速處理，提供精確的目標(biāo)檢測和環(huán)境感知，為安全駕駛提供堅實保障。

2.2.2 系統(tǒng)運行的硬件配置

為確保系統(tǒng)在處理大量高分辨率數(shù)據(jù)時既能保證實時性又能確保準(zhǔn)確性，配置高性能多核CPU顯得尤為重要。Intel Xeon或AMD EPYC系列處理器，憑借其強(qiáng)大的多線程處理能力和卓越的浮點計算能力，能夠高效支撐YOLOv5算法在數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取及后處理階段的并行計算需求。在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中，GPU的性能直接決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理效率。NVIDIA的A100、V100或RTX 4090等高端GPU，憑借其海量的CUDA核心和寬廣的顯存帶寬，能夠顯著加速卷積操作和矩陣運算。特別是在視頻檢測模塊中，這些高端GPU能夠有效提升連續(xù)視頻幀的處理速度，確保車輛系統(tǒng)在高幀率下依然能夠?qū)崟r跟蹤和識別目標(biāo)。此外，內(nèi)存大小對于處理高分辨率數(shù)據(jù)的系統(tǒng)流暢性同樣至關(guān)重要。64GB或更大容量的內(nèi)存，能夠提供充足的緩存空間，用于存儲中間特征圖、視頻幀和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)，從而有效避免內(nèi)存不足導(dǎo)致的性能瓶頸。SSD硬盤的高讀寫速度同樣不可或缺。尤其在攝像頭檢測模塊中，SSD的快速數(shù)據(jù)存取能力能夠顯著提升系統(tǒng)在實時捕獲圖像數(shù)據(jù)時的響應(yīng)速度。

2.2.3 系統(tǒng)核心功能實現(xiàn)

1） 圖像檢測：圖像識別功能包含多個核心環(huán)節(jié)。首先，需選擇恰當(dāng)?shù)哪Ｐ蛥?shù)，以確保檢測的效率與準(zhǔn)確性。接著，系統(tǒng)從攝像頭實時捕獲或從預(yù)錄圖像中選取檢測對象，并利用模型對圖像進(jìn)行處理，識別出車輛、行人和交通標(biāo)志等目標(biāo)。檢測結(jié)果以可視化的形式呈現(xiàn)，如圖2所示，供其他模塊分析環(huán)境狀況，并將結(jié)果導(dǎo)出用于進(jìn)一步處理或記錄。檢測完成后，系統(tǒng)結(jié)束當(dāng)前任務(wù)并準(zhǔn)備處理下一幀或執(zhí)行其他任務(wù)。整個流程從模型選擇到結(jié)果輸出，均確保了檢測功能的完整性與可靠性。

2） 視頻檢測：視頻檢測模塊包含多個關(guān)鍵步驟。首先，系統(tǒng)需要合理配置檢測模型及相關(guān)參數(shù)，以確保檢測精度和實時性達(dá)到最佳平衡。隨后，系統(tǒng)從視頻源中選取目標(biāo)視頻片段，輸入方式支持車載攝像頭的實時視頻流或已錄制視頻文件，視頻的選擇可以通過用戶手動設(shè)置或由系統(tǒng)自動識別完成，以匹配檢測場景的具體需求。如圖3所示，在檢測過程中系統(tǒng)采用逐幀處理的方式，對每一幀畫面進(jìn)行深度分析，利用YOLOv5算法精準(zhǔn)識別圖像中的目標(biāo)物體，包括車輛、行人以及交通標(biāo)志等；檢測結(jié)果實時通過圖形化界面展現(xiàn)，框選目標(biāo)區(qū)域并標(biāo)注類別和置信度，方便用戶直觀查看分析結(jié)果。當(dāng)視頻播放結(jié)束或用戶中途終止檢測任務(wù)時，系統(tǒng)將自動停止處理，并及時釋放所占用的資源，以保持系統(tǒng)的高效運行狀態(tài)。

3） 攝像頭檢測：系統(tǒng)啟動后，通過調(diào)用攝像頭設(shè)備采集實時視頻流，并將其作為輸入數(shù)據(jù)源，為后續(xù)的目標(biāo)檢測任務(wù)提供支持。如圖4所示，系統(tǒng)對每一幀視頻畫面進(jìn)行分析，采用YOLOv5算法識別圖像中的車輛、行人以及其他感興趣的目標(biāo)，同時精確定位其在畫面中的位置。系統(tǒng)在運行過程中保持對視頻流的連續(xù)分析，動態(tài)更新檢測結(jié)果，并通過界面將檢測到的目標(biāo)以框選和標(biāo)注的形式直觀呈現(xiàn)。當(dāng)用戶停止檢測任務(wù)或檢測完成時，系統(tǒng)將自動關(guān)閉攝像頭設(shè)備，并對相關(guān)資源進(jìn)行清理與釋放，確保后續(xù)任務(wù)的順利執(zhí)行和系統(tǒng)性能的穩(wěn)定。

3 結(jié)束語

本研究深入探討了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在目標(biāo)檢測與識別系統(tǒng)中的應(yīng)用，詳細(xì)分析了多種算法的原理、結(jié)構(gòu)及其在復(fù)雜交通環(huán)境中的適用性?；赮OLOv5模型構(gòu)建的車輛檢測平臺，通過引入CSPNet架構(gòu)和優(yōu)化的損失函數(shù)，實現(xiàn)了檢測速度與精度的完美平衡，展現(xiàn)出出色的實時性和多目標(biāo)處理能力。系統(tǒng)需求明確涵蓋了實時檢測、多類別識別以及應(yīng)對光照變化、惡劣天氣和目標(biāo)遮擋等復(fù)雜場景的魯棒性要求。設(shè)計模塊包括圖像檢測、視頻檢測和攝像頭檢測，確保了系統(tǒng)在靜態(tài)與動態(tài)環(huán)境中均具備出色的目標(biāo)識別與跟蹤能力。研究結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠在資源受限的設(shè)備上高效運行，為智能交通的技術(shù)發(fā)展提供了切實可行的方案，展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)：

[1] 周寬，耿宇飛，金旭，等.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測與識別技術(shù)[J].激光與紅外，2024，54（8）：1309-1315.

[2] 馬曉萌，馮舒文，原昊，等.基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)目標(biāo)識別算法評估系統(tǒng)設(shè)計[J].遙測遙控，2024，45（3）：24-34.

[3] 蔡嘉磊，茅智慧，李君，等.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法與應(yīng)用綜述[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用，2023（11）：41-45.

[4] 江屾，殷時蓉，羅天洪，等.基于改進(jìn)YOLOv4的多目標(biāo)車輛檢測算法[J].計算機(jī)工程與設(shè)計，2024，45（4）：1181-1188.

【通聯(lián)編輯：代影】