雨天车辆检测的两阶段渐进式图像去雨算法

为了提升雨天车辆检测的精度,解决智能网联汽车的车辆检测系统受雨纹干扰导致精度衰退的问题,提出一种雨天车辆检测的两阶段渐进式图像去雨算法。该算法搭建了以轻量级特征提取与加权模块、高效率特征传递与融合模块为核心的两阶段渐进式去雨网络,实现了对雨纹信息的挖掘与捕获,完成了雨纹的精准去除。为了验证所提算法的有效性,融入基准车辆检测器YOLOv5,对输入YOLOv5的去雨图像进行检测。同时根据智能网联汽车的工作环境构建了混合车辆数据集。在该数据集上的结果表明:雨天交通场景下,相比其他算法,所提去雨算法对基准车辆检测器YOLOv5的精确率、召回率、mAP@0.5的增益分别为3.0个百分点、8.9个百分点、7.6个百分点,证明所提去雨算法能够显著提升对雨天车辆的检测精度,可应用于实际场景。