基于改进深度卷积神经网络的车辆检测方法研究

基于视觉的车辆检测作为辅助驾驶系统的输入,对智能车辆预警和决策起着重要的作用。针对目前传统深度卷积神经网络在基础网络设计和物体检测网络构建的不足,提出一种对经典的深度残差网络进行改进方法,提出带局部连接的残差单元,并以此构建带局部连接的残差网络;同时,提出基于共享参数的多分支网络和双金字塔语义传递网络形式,提升不同语义级别特征融合前的语义级别,以及实现深度融合不同分辨率特征图的语义。经过测试,车辆的检测准确率最高达到95.3%,且具备较高的实时性和环境适应性。     

基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆实时检测技术研究

针对无人机航拍视角下存在整体图像分辨率高但占比较高的小尺度车辆检测特征点稀少这一问题,从卷积网络检测器针对性优化与基于目标分布特征的航拍图像自适应切分2个角度综合考虑,提出一种基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net。以单阶段目标检测框架SSD为基础,引入深度可分离卷积和抗混叠低通滤波器对网络结构进行优化搭建E-SSD,为后续检测网络搭建提供高效检测器;接着基于条件生成对抗CGAN思想构建密度估计网络生成器,从而得到航拍图像中车辆的准确分布特征,生成高质量的车辆密度图;将E-SSD与车辆密度估计网络结合,对车辆密度图进行自适应切分,并将切分后的局部图像与全局图像一同输入E-SSD,最后在决策层融合检测结果,由此实现对航拍视角道路交通场景下车辆目标的精确高效检测。在试验中,一方面将设计的基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net与E-SSD进行对比分析,另一方面将DF-Net与航拍目标检测领域表现较为优秀的网络进行比较。研究结果表明：设计的方法对于2个试验在均值平均精度指标上均有提升,与E-SSD网络对比时提升了至少4.4%,与航拍目标检测领域优秀网络比较时也有一定提升,并保持了较好的实时性。     

基于实例分割的车道线检测算法

为实现在自动驾驶复杂场景下检测数量变化的车道线，提出一种基于实例分割的车道线检测算法。首先以ResNet18网络作为主干网络提取图像特征，采用特征金字塔网络进行特征融合。同时设计一种扩张卷积残差模块来提高检测的精度；然后基于车道线的位置进行实例分割，利用语义分割出的车道线点位置预测对应的聚类点位置，通过对聚类点采用DBSCAN聚类算法实现车道线实例区分。结果表明，该算法能够在复杂的自动驾驶场景下有效地进行多车道线检测，在CULane数据集和TuSimple数据集上的调和平均值分别达到75.2%和97.0%。     

基于小型化YOLOv3的实时车辆检测及跟踪算法

为了研究现有车辆目标检测算法的检测精度与检测速度相矛盾的问题,提出了一种小型化的改进YOLOv3深度卷积网络的实时车辆检测及跟踪算法。采用构建卷积层数少的网络架构以及进行多目标跟踪的方法,分析了大网络模型结构时正向推理速度慢、小网络模型结构时检测精度低的原因。在不同尺度卷积特征多层次提取车辆特征信息来保证准确率的基础上,利用K-means++算法改进聚类先验框中心点的提取,同时借鉴darknet19骨干网络结构,构建一种网络深度更小的基础卷积网络结构,采用更少的重复残差块结构单元,使网络模型结构小型化。在采用卡尔曼滤波算法对目标检测后下一时刻的车辆位置进行跟踪的基础上,利用匈牙利匹配算法进行分配关联视频相邻帧中的车辆,确定被检测目标唯一标签ID,实现对多个目标的精确定位与跟踪,以此改善检测不连续、漏检、目标被遮挡等检测不稳定的情况。结果表明:在实车自采集数据和公开数据集KITTI上进行测试,相较于YOLOv3网络,在平均准确率基本保持不变情况下,网络参数减小,网络模型大小缩小为1/4,为57.2 MB,检测速度提高一倍,达到101.7 f/s。整体算法检测速度达到11.3 ms/帧,检测率为97.50%。该小型化网络检测跟踪算法在复杂道路环境中有较强的鲁棒性,可以满足实际智能驾驶过程中对车辆检测跟踪的精度、速度的要求。     

面向自动驾驶的遥感影像路网检测方法

针对高分辨率遥感影像道路提取难度大、提取精度低的问题，提出了一种基于VGGU-Net++的遥感影像路网检测方法。首先基于VGGU-Net框架构建了编码器-解码器网络；其次，设计了一系列嵌套、密集的卷积块，用以缩小编码器与解码器特征映射之间的语义差距。节点之间利用跳跃连接填充了具有多个卷积层的密集卷积块，其层数取决于金字塔等级；并在2个卷积块之间设置1个串联层，该层将同一密集块前一个卷积层的输出和浅层的上采样输出进行特征图融合。同时，使用深监督策略保证网络模型的修剪程度和速度增益。在网络训练过程中，这种相似语义特征图的跳转连接可以简化优化操作，提高网络训练性能。最后，利用遥感影像开源数据集——马萨诸塞州数据集进行算法的测试与验证。结果表明，提出的VGGU-Net++网络与现有同类方法相比，获得了更好的性能表现，在精确率、召回率、F₁-score和I_oU方面分别达到了88.1%、87.1%、88.5%和77.9%，能够实现城市、山区、直线、弯曲道路场景高维、复杂、抽象特征的自动提取；此外，检测结果能够减少干扰，降低误检，保留更多道路细节信息，得到更加完整、清晰的路网检测效果。     

基于改进长短时记忆网络的驾驶行为检测方法研究

疲劳驾驶和不安全驾驶行为是引起交通事故的主要原因,随着智能交通技术的发展,利用深度学习算法进行驾驶行为检测已成为研究的热点之一。在卷积神经网络和长短时记忆神经网络的基础上,结合注意力机制改进网络结构,提出一种混合双流卷积神经网络算法,空间流通道采用卷积神经网络提取视频图像的空间特征值,以空间金字塔池化代替均值池化,统一了特征图的尺度变换,时间流通道采用SSD算法计算视频序列相邻两帧光流图像,用于人眼等脸部小目标的检测,再进行图像特征融合与分类,在LFW数据集和自建数据集中进行了实验,结果表明本方法的人脸识别和疲劳驾驶的检测准确率分别高于其他方法 1.36和2.58个百分点以上。     

基于多特征融合的隧道场景车辆再识别

为解决隧道内交通监控视频的低分辨率以及光照不均匀导致的再识别准确率偏低的问题，提出了一种基于多特征融合的车辆再识别方法，通过充分利用车辆的各种有效特征信息提升车辆再识别精确度。首先，将卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)嵌入到YOLOv5模型的骨干网络卷积层，同时采用CIoU损失和DIoU-NMS方案，提高车型检测准确率；其次，使用改进DeepSORT的表观特征提取网络和ResNet网络，分别获取深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Networks, DCNN)特征和车型ID特征；再次，将车型特征、DCNN特征及车辆ID特征使用加和表示层进行融合，形成可鉴别身份特征，以提高车辆再识别精度；最后，基于Softmax交叉熵损失和三元组损失设计指标函数并进行学习，对学习结果进行重排序以进一步提高模型的精度，并将算法在公开数据集VeRi776、VehicleID和自建数据集Tunnel＿Veh4C进行训练验证。结果表明：与现有方法相比，提出的Rank-1、Rank-5和Rank-10识别准确率以及...     

基于多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法研究

行人作为重要的交通参与者,其行走意图和轨迹预测对智能驾驶汽车的决策规划具有重要意义。基于注意力机制增强的长短时记忆(Long Short-term Memory,LSTM)网络,设计一种多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法。该方法通过融合行人骨架和头部方向特征,以加强行人运动特征的表达,并将融合特征作为意图预测网络输入,继而得到行人意图;由于行人运动具有不确定性,将行人意图预测类别和历史轨迹坐标的联合向量作为行人轨迹预测网络的输入,以期生成更为精确的轨迹预测结果。此外,在轨迹预测网络中引入注意力机制,以加强LSTM对各个时刻编码向量的有效利用,从而提高网络的行人轨迹预测性能,并基于Daimler数据集进行训练及验证。研究结果表明：所提出的多特征意图预测方法准确率可达96.0%,优于基于骨架单特征的意图预测网络;在预测时域为1 s的情况下,预测轨迹的位置均方根误差为347 mm,相较于恒速度(Constant Velocity,CV)模型、交互多模型(Interacting Multiple Model,IMM)、常规LSTM等基线方法均有明显的提升;在实际场景分析中,提出的方法可提前0.56 s识别行人的转弯意图,可为智能车辆的决策模块提供有益线索;提出的方法能够有效降低行人意图转变过程中的轨迹预测误差,对减小车辆与行人碰撞事故,提高智能车辆行驶安全性具有重要意义。     

基于深度学习的动车组运行安全图像异物检测

动车组在运行过程中容易附着塑料袋等异物,影响动车组的运行安全.针对动车组运行安全图像异物自动检测的问题,研究基于卷积神经网络的动车组异物检测与分割模型,该模型采用特征金字塔网络提取异物的多尺度融合特征,通过区域提议网络生成未知类别的候选区域,通过预测网络对候选区域进行分类和位置回归,并通过分割网络生成预测区域的蒙版.针对异物形态变化多样,采用可变形卷积改变感受野适应异物形态的变化.针对异物检测任务中异物数量远小于背景零部件的数量,采用在线困难样本挖掘筛选出困难样本重新输入预测网络以平衡正负样本的比例.实验分析表明,通过优化方法使得最终模型检测精度达到了90.35%,提升了4.03%;召回率达到94.85%,提升了8.1%.      

多通路高分辨率网络与注意力机制融合的车辆检测模型

为改善道路交通监测和保证智能网联交通系统的安全、可靠与稳定运行,提出了在路侧边缘平台中基于多通路高分辨率网络与注意力机制融合的车辆检测模型MCHRANet.该模型采用多通路的高分辨率网络的结构设计,保留高分辨率特征并保障识别准确率.融入注意力机制的特征融合方法,通过特征连接权重自学习实现多尺度特征的深度融合.各通路网络...     

基于差异性区域预测的行人与骑车人联合检测

本文中针对自动驾驶车辆在环境感知过程中易将行人与骑车人混淆的问题,提出一种有效区分行人与骑车人的联合检测方法,并基于快速区域卷积神经网络Faster R-CNN进行改进。首先,通过增加一个子网络提取图像形状特征通道,将其与主干网络生成的特征图进行聚合,额外的形状语义通道用以辅助检测器区分行人与骑车人的特征;接着,通过构建差异性区域预测单元,以区分行人与骑车人差异部位,将建议区域划分为多个部件并计算其置信度,根据该置信度对部件特征进行加权;最后,将主体特征与加权后的部件特征聚合后送至分类器进行分类。在本文中构建的行人-骑车人数据集和公开的Caltech数据集中进行测试的结果表明,改进后的检测方法能有效减少将骑车人误检为行人的情况,具有较高的检测精度。     

基于深度学习的多角度车辆动态检测方法

针对在复杂场景下,背景区域干扰特征过多、被检测目标运动速度快等导致的动态目标检测率低的问题,研究了基于深度学习的多角度车辆动态检测方法,将带有微型神经网络的卷积神经网络(MLP-CNN)用于传统算法的改进.使用快速候选区域提取算法提取图像中可能存在车辆的区域,之后使用深层卷积神经网络(CNN)提取候选区域的特征,并在卷积层中增加微型神经网络(MLP)对每层的特征进一步综合抽象,最后使用支持向量机(SVM)区分目标和背景的CNN特征.实验表明,该方法能够处理高复杂度背景条件下,部分遮挡、运动速度快的目标特征检测,识别率高达87.9%,耗时仅需225ms,比常用方法效率有大幅度提升.      

基于改进SegNet的沥青路面病害提取与分类方法

针对现有SegNet算法难以精确区分裂缝和灌封裂缝等具有相似特征的沥青路面病害的问题，提出了基于改进SegNet网络的沥青路面病害提取方法。针对道路标线和光照不均匀等导致路面病害图像质量差异化的因素，本研究在去除道路标线的基础上，运用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法，降低道路标线和光照对图像质量的影响以及增强路面病害图像的对比度、色调和亮度，提高病害的识别精度；为了充分利用图像的上下文信息，解决SegNet网络对细微病害分割效果不佳的问题，引入残差神经网络（ResNet）作为编码器，并对解码器中每个上采样产生的特征图拼接2个分别由卷积层（1×1的卷积核）和空洞卷积层从对应的编码器中获取的尺度相同的特征图；运用形态学闭运算连接分割结果中不连续的裂缝。为了验证改进算法的有效性，将其与典型的语义分割方法（SegNet和BiSeNet）在测试集上进行测试和性能对比。研究结果表明，3种方法的平均交并比（MIoU）和F1分数（F1-score）分别为（82.4%，98.9%），（69.4%，94.0%），（80.5%，98.1%）；利用这3种方法对甘肃省部分路段路面病害的提取效果进行对比测试，提出方法的裂缝漏检率和误检率分别为2.91%，1.94%，优于SegNet（10.68%，14.56%）和BiSeNet（6.80%，12.62%）。本研究所提方法能够更精确地提取和区分沥青路面裂缝和灌封裂缝。      

基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法

为了提高道路异常交通事件检测效率并降低误报率,提出了一种基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法。首先设计了基于波动相似性度量的交通模式搜索算法用来筛选具有相同交通规律的样本数据;并构造了交通流模式矩阵作为网络模型输入,以避免样本不均衡与单一样本数据随机性对交通模式学习的干扰;同时设计了新的时间卷积自编码网络对交通模式特征进行无监督提取并对未来交通参数进行合理预测;为了降低交通流参数随机波动性带来的事件判别的干扰,设计了异常状态评估方法,通过对模型预测误差分布的学习,结合当前检测数据给出最终的事件判定结果。采用美国西雅图I90公路与I405公路2015年全年的交通流检测数据与历史事故数据进行实证研究,并与6种典型交通事件检测算法进行性能对比。研究结果表明:基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测算法具有较高的检测率、较低的误报率以及更快的平均检测时间;综合各种交通运行情况下,可接受误检率分别为5%、10%时,平均检测率可分别达到93%、98%;同时算法能够自适应学习交通状态的动态变化,对不同交通运行环境具有较强适应性与稳定性。     

野外环境下基于改进 Faster R-CNN的无人车障碍物检测方法

针对无人车在越野环境中障碍物检测存在特征提取能力不足和检测准确率低等问题,提出一种基于改进型Faster R-CNN卷积神经网络模型的障碍物检测方法。通过构建FPN与ResNet50组合的网络结构来实现对野外障碍物的特征提取,有效解决了特征提取时障碍物细节特征丢失和尺度变换大的问题。使用Soft-NMS代替NMS,避免了NMS非极大值抑制由于阈值难调整带来的误删除和误检问题。在每个卷积层残差块最后嵌入注意力机制,有助于特征图中有效特征信息筛选和减小计算量。试验结果表明,构建的改进型Faster R-CNN卷积神经网络模型可准确识别野外环境中的障碍物,从而验证了该模型有良好的检测能力,对提升无人车的野外感知能力具有重要意义。     

面向数据驱动建模的行人轨迹自适应压缩与误匹配识别分割

轨迹数据驱动的行人行为分析建模在公共场合异常事件监测、人车冲突风险评估等方面具有重要意义,广布的交通视频监控是行人群轨迹数据的重要来源。行人轨迹具有趋势性和规律性,提取的原始轨迹信息冗余较大,且密集行人群频繁遮挡,不同行人轨迹易发生误匹配,导致数据失真。针对以上问题,根据行人轨迹的局部结构特征和数值特性,设计一种改进的两阶段自适应滑窗轨迹压缩算法ATSSW (Adaptive Two Stage Sliding Window)和基于轨迹局部转向角的误匹配识别和分割方法ABTDS (Angle-based Trajectory Detection and Segmentation),清洗和压缩行人轨迹数据。首先,ATSSW算法考虑轨迹各坐标分量的数值分布特征,将提取到的所有原始轨迹分为漂移和非漂移2类,采取不同的策略分别压缩2类轨迹;然后,ABTDS算法分析压缩后的轨迹局部转角特征,辨识误匹配轨迹样本;最后,ABTDS算法分割误匹配样本,并用分割后的轨迹更新原始轨迹数据集。研究结果表明：ATSSW算法压缩了653条原始行人轨迹,总压缩信息损失1 002.04,总平均轨迹压缩率为6.07%,总平均轨迹压缩保留率为95.35%;原始轨迹集中存在126条误匹配轨迹,ABTDS算法辨识并成功分割了其中的107条,检出率为84.92%;所提算法抑制了原始行人轨迹中漂移点和误匹配现象所致的干扰,减少了原始轨迹数据噪声,可提高轨迹数据驱动的行人行为建模精确度;适当压缩原始轨迹,可减轻轨迹数据存储处理的负担。     

基于类人视觉的多任务交通目标实时检测模型

针对复杂交通场景下单个模型无法同时对可行驶区域和交通目标进行统一检测和检测实时性较差的问题,本文中提出了一种基于类人视觉的多任务交通目标单阶段检测模型,实现了可行驶区域和车辆、行人的实时统一检测。首先建立类人视觉注意力机制进行监督,采用轻量化模型MobileNetV3作为骨架,接着利用特征金字塔的思想对可行驶区域进行检测,最后采用动态注意力算法和anchor-free思想对交通目标进行检测。实验结果表明,引入驾驶员人眼注意力机制明显提升了模型的精度和鲁棒性,模型在实车上平均运算速度达到了12帧/s。