综述：深度学习驱动的CNN模型用于动态障碍物的检测与分类

本文综述提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的动态障碍物检测与分类模型(OD-CNN-18Layers)，通过融合KITTI和PascalVOC2012数据集，在行人、车辆和动物三类目标检测中实现99.5%分类准确率和97.1%检测精度，显著优于现有YOLOv8等模型，为自动驾驶(ADAS)和智能交通系统(ITS)安全提供创新解决方案。

　　

深度学习驱动的动态障碍物检测技术

智能交通系统(ITS)与自动驾驶技术

智能交通系统(ITS)作为提升道路安全的核心技术，整合了信息通信技术(ICT)和高级驾驶辅助系统(ADAS)。其中动态障碍物检测是确保自动驾驶安全的关键环节，相比固定障碍物，行人、车辆和动物等动态目标因运动不确定性带来更高风险。现有研究显示，碰撞动态障碍物可能导致致命后果，这凸显了实时检测系统的迫切需求。

现有技术瓶颈与创新突破

当前动态障碍物检测存在三大局限：

1. 数据集局限性：多数研究仅针对单一目标（如KITTI数据集专注行人车辆，PascalVOC2012侧重动物）
2. 模型泛化不足：YOLOv3在动物检测mAP仅78%，Faster R-CNN对行人检测AP仅58%
3. 环境适应性差：雨雾天气下YOLOv3检测率下降至26.5%

本研究创新性提出：

• 首创PVA检测数据集：融合KITTI和PascalVOC2012的10,022张图像，涵盖3大类目标
• 定制OD-CNN-18Layers架构：18层深度网络含2048个滤波器的卷积层，配合0.3 dropout防过拟合
• 双任务输出设计：同步实现包围盒回归(MSE损失0.016)和多分类(Softmax激活)

技术实现路径

数据预处理阶段采用独特标注转换技术：

• KITTI标注转换为"class,x,y,w,h"格式，如行人坐标(712.40,143.00)→(0,0.57,0.38,0.08,0.44)
• PascalVOC2012的XML标注提取动物特征，统一resize至644×644像素

模型架构包含：

1. 特征提取：10个卷积层(3×3核)与最大池化交替，末端采用dilation=2扩大感受野
2. 分类分支：128神经元全连接层→3类Softmax输出
3. 检测分支：4神经元输出包围盒坐标

性能验证与对比分析

在测试集上取得突破性指标：

• 分类任务：整体准确率99.5%，其中动物分类F1-score达96.28%
• 检测任务：mAP@0.5达97.6%，行人检测IoU达85.2%
• 对比实验：超越YOLOv8(91.8% F1-score)和YOLOv9(92.3% F1-score)

特别在复杂场景表现优异：

• 雨天车辆检测精度98.69%
• 遮挡行人召回率99.4%
• 小目标动物检测mAP@0.5:0.95达73.36%

技术局限与发展方向

当前模型存在两处待改进：

1. 多目标检测：单帧内超过3类物体时mAP@0.5:0.95降至66.2%
2. 硬件依赖：CPU推理耗时0.87秒/帧，需GPU加速实现实时性

未来将聚焦：

• 扩展至固定障碍物检测（坑洞、交通标志）
• 融合LiDAR点云数据提升三维检测能力
• 开发轻量化版本适配车载嵌入式系统

这项研究通过创新性的数据融合策略和定制化CNN架构，为自动驾驶感知系统提供了新的技术范式，其99.5%的分类准确率创下该领域新标杆，有望显著降低动态障碍物引发的交通事故率。