A Target Detection Algorithm in Traffic Scenes Based on Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.15606v1 📥 PDF

作者: Xinyu Ren, Ruixuan Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-25

备注: 14 pages, 4 figures, having passed the preliminary review by experts, about to be submitted to a relevant conference

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的交通场景目标检测算法，提升检测精度。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 目标检测 交通场景 LSTM-CNN 主动检测

📋 核心要点

  1. 现有交通目标检测方法在复杂场景下精度不足，且缺乏对上下文信息的有效利用。
  2. 提出基于LSTM-CNN的深度Q网络，结合历史信息，实现对交通目标的精准定位。
  3. 实验结果表明，该模型在交通信号灯和限速标志的检测中表现出卓越的精度和性能。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种新颖的主动检测模型，该模型利用深度强化学习来准确检测真实场景中的交通目标。该模型采用基于LSTM-CNN的深度Q网络，通过自顶向下的方法和对环境的有效特征提取，识别并将目标区域与特定类别的交通对象对齐。该模型整合了历史和当前的动作与观察结果，以进行全面的分析。状态空间和奖励函数的设计考虑了时间步长的影响，使模型能够以更少的步骤完成任务。测试表明，该模型在定位交通信号灯和限速标志方面表现出卓越的精度和性能。这项研究的结果突出了基于深度强化学习的主动检测模型在交通相关应用中的有效性和潜力，强调了其强大的检测能力和良好的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决交通场景中目标检测精度不高的问题，尤其是在复杂环境下，传统方法难以有效利用上下文信息进行准确检测。现有方法的痛点在于特征提取能力不足，无法有效区分不同类型的交通目标，且缺乏对历史信息的整合利用。

核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习，将目标检测问题转化为一个主动探索的过程。通过设计合适的奖励函数和状态空间，引导智能体学习如何在交通场景中高效地定位和识别目标。LSTM-CNN网络用于提取环境特征并整合历史信息，从而做出更明智的决策。

技术框架：整体框架采用深度强化学习范式，主要包含以下模块：1) 环境建模：将交通场景转化为智能体可以理解的状态空间；2) 动作空间设计：定义智能体可以执行的动作，例如移动检测窗口；3) 奖励函数设计：根据智能体的行为给予奖励或惩罚，引导其学习最优策略；4) 基于LSTM-CNN的深度Q网络：用于估计每个状态-动作对的Q值，指导智能体选择最优动作。整个流程是一个迭代学习的过程，智能体通过不断与环境交互，优化其策略。

关键创新：最重要的技术创新点在于将深度强化学习应用于交通场景目标检测，并设计了基于LSTM-CNN的深度Q网络，能够有效整合历史信息和环境特征。与传统的静态检测方法相比，该方法能够主动探索场景，并根据上下文信息进行判断，从而提高检测精度。

关键设计：状态空间的设计考虑了目标的位置、大小和类别信息，以及历史动作和观察结果。奖励函数的设计旨在鼓励智能体以最少的步骤找到目标，并惩罚错误的动作。LSTM-CNN网络的结构包括卷积层用于提取图像特征，LSTM层用于整合历史信息，以及全连接层用于估计Q值。具体的参数设置和损失函数未知，需要在论文中进一步查找。

📊 实验亮点

该模型在交通信号灯和限速标志的检测中表现出卓越的精度和性能，但具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知。摘要中强调了其强大的检测能力和良好的性能，表明该模型在实际应用中具有一定的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、智能交通监控等领域。通过提高交通目标的检测精度，可以提升自动驾驶系统的安全性，减少交通事故的发生。此外，该技术还可以用于智能交通管理，例如实时监控交通流量、识别违章行为等，从而提高交通效率。

📄 摘要（原文）

This research presents a novel active detection model utilizing deep reinforcement learning to accurately detect traffic objects in real-world scenarios. The model employs a deep Q-network based on LSTM-CNN that identifies and aligns target zones with specific categories of traffic objects through implementing a top-down approach with efficient feature extraction of the environment. The model integrates historical and current actions and observations to make a comprehensive analysis. The design of the state space and reward function takes into account the impact of time steps to enable the model to complete the task in fewer steps. Tests conducted demonstrate the model's proficiency, exhibiting exceptional precision and performance in locating traffic signal lights and speed limit signs. The findings of this study highlight the efficacy and potential of the deep reinforcement learning-based active detection model in traffic-related applications, underscoring its robust detection abilities and promising performance.