基于YOLOv5多尺度特征融合的道路车辆检测算法优化与轻量化研究

本文针对道路车辆检测中因目标尺度多变、小目标易漏检及模型复杂度高等问题，提出了一种改进的YOLOv5s-G模型。研究通过引入小目标检测层、加权跨尺度融合模块（WCF）和自适应空间特征融合模块（ASFF4），显著提升了检测精度（mAP提升9.3%），并结合知识蒸馏技术实现模型轻量化，为智能交通系统提供了高效可靠的技术方案。

　　

随着城市化进程加速和机动车数量激增，道路交通安全问题日益凸显。频繁的交通事故、交通拥堵和违法行为对人民生命财产安全构成严重威胁，也成为制约城市发展和居民出行安全的重要因素。在此背景下，开发高效的车辆检测技术对于提升道路交通安全具有重要意义。准确的车辙检测能够帮助交通管理部门及时识别违法行为、监控交通流量并预防事故，从而提高交通管理的精确性和效率。

然而，现有的道路车辆检测方法仍存在诸多挑战。在实际场景中，车辆和行人的遮挡不可避免，传统检测算法对小尺度目标的检测效果不佳。深度学习方法虽然取得了显著进展，但如何在保持检测精度的同时降低模型复杂度、实现实时部署，仍是亟待解决的问题。YOLOv5作为目标检测领域的经典模型，以其高效性和准确性为解决道路交通安全问题提供了新的思路和技术支持。但原始模型在处理多尺度目标、特别是小目标检测时仍存在局限性。

为应对这些挑战，湖北汽车工业学院的研究团队在《Array》期刊上发表了题为"基于YOLOv5多尺度特征融合的道路车辆检测"的研究论文。该研究提出了一种改进的YOLOv5s-G模型，通过引入小目标检测层、加权跨尺度融合模块（WCF）和自适应空间特征融合模块（ASFF4），显著提升了车辆检测性能，同时结合知识蒸馏技术实现了模型轻量化。

研究人员采用来自智能车辆开放数据挑战赛（IVODC）的16,000张交通监控图像作为数据集，包含12个车辆和行人类别。数据集按7:2:1的比例划分为训练集、测试集和验证集。研究基于Linux平台，使用Python 3.8.18、PyTorch 1.13.1和CUDA 11.7环境，配备四块RTX 3060 GPU进行计算。采用随机梯度下降（SGD）算法进行模型优化，设置150个训练轮次，批次大小为16，初始学习率为0.01，图像分辨率为640×640。

3.1. 改进整体结构的YOLOv5算法

通过对比实验发现，YOLOv5s在mAP0.5达到75.3%，精确率88.1%，召回率66.2%，参数量7.40M，计算复杂度16.6 GFLOPs，在性能和效率间取得了最佳平衡，因此选择其作为基础模型进行改进。

3.2. 基于WCF模块的小目标检测

原始YOLOv5s包含三个检测头，分别检测32×32、16×16和8×8以上的目标。本研究新增160×160特征图的检测头，专门检测4×4以上的微小目标，使mAP0.5从75.3%提升至80.4%。针对小目标特征易丢失的问题，设计了WCF模块进行双向跨尺度链接特征融合，防止小目标信息在卷积过程中丢失。

3.3. ASFF4模块

为解决特征金字塔中不同尺度特征不一致的问题，引入改进的ASFF4模块，新增Level4层与四个检测头对应。该模块通过自适应权重分配机制，有效融合不同层次的特征信息，减少无关信息的干扰，进一步提升检测精度。

3.4. 模型知识蒸馏

采用知识蒸馏技术，以YOLOv5s-G作为教师网络，YOLOv5s-HB（YOLOv5s+Head+WCF）作为学生网络。虽然准确度略有下降（mAP0.5从85.0%降至84.6%），但参数量从13.59M降至7.68M，计算复杂度从37.1 GFLOPs降至27.6 GFLOPs，实现了模型的显著轻量化。

4.3. 消融实验

消融实验结果表明，单独使用小目标检测头使mAP提升5.1%；WCF模块在降低参数量的同时保持良好检测性能；ASFF模块将mAP提升至81.0%，但增加了模型复杂度。三者结合时mAP达到85.0%，再经过知识蒸馏后最终模型mAP为84.6%，参数量7.68M，相比原始模型提升9.3%。

4.4. 对比测试

与YOLOv系列其他版本及Faster R-CNN、CenterNet等模型对比，YOLOv5s-G在mAP0.5达到84.6%，精确率85.1%，召回率79.0%，均优于对比模型。特别是在小目标检测方面，mAPs0.5达到45.8%，比原始模型提升13.9个百分点，显示出显著优势。

该研究通过多方面的技术创新，成功提升了YOLOv5模型在道路车辆检测任务中的性能。新增的小目标检测层有效改善了微小目标的检测能力；WCF模块在保持检测精度的同时降低了模型复杂度；ASFF4模块通过自适应特征融合机制进一步优化了多尺度检测性能；知识蒸馏技术则在最小化精度损失的前提下实现了模型的轻量化。这些改进使得YOLOv5s-G模型在保持较高检测精度的同时，具有更好的实用性和部署可行性。

研究成果不仅为智能交通系统提供了技术支撑，也为目标检测领域的模型优化提供了新思路。未来研究可进一步探索模型的轻量化和实时性改进，推动其在边缘计算设备上的实际应用，为智慧城市建设和道路交通安全管理做出更大贡献。