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    交通信號燈識別現(xiàn)狀研究

    2018-08-21 20:45:24王瑩丁鵬
    科技傳播 2018年15期
    關(guān)鍵詞:計算機(jī)視覺目標(biāo)檢測機(jī)器學(xué)習(xí)

    王瑩 丁鵬

    摘 要 對城市環(huán)境中的自動駕駛來說,可靠的交通信號燈檢測和分類是極其重要的一步。目前,在沒有基于地圖信息的情況下,還沒有任何一個系統(tǒng)可以實時預(yù)測交通信號燈,同時為了達(dá)到城市駕駛的平穩(wěn)性,還需要充足的距離來進(jìn)行預(yù)判。文章論述了近年來廣泛應(yīng)用的方法及存在的問題。

    關(guān)鍵詞 交通信號燈識別;目標(biāo)檢測;計算機(jī)視覺;機(jī)器學(xué)習(xí)

    中圖分類號 TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1674-6708(2018)216-0123-02

    近年來,自動駕駛逐步成為一個熱門研究課題,從而導(dǎo)致了許多駕駛員輔助系統(tǒng)的出現(xiàn)。城市環(huán)境則為此研究制造了一系列的問題,包括涉及預(yù)測、規(guī)劃、避碰等多個系統(tǒng)領(lǐng)域的復(fù)雜算法。其中,預(yù)測的關(guān)鍵是檢測并分類交通標(biāo)識和信號燈。交通信號燈由于其體積小,且與城市環(huán)境中其他物體(如路燈、建筑裝飾、反射等)之間存在高度的模糊性,成為一個極具挑戰(zhàn)性的問題。到目前為止,還沒有對交通燈識別研究的全面調(diào)查研究,大多數(shù)已發(fā)布的信號燈識別系統(tǒng)都是在無法公開的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行評估的。

    1 計算機(jī)視覺檢測及存在問題

    在深入研究信號燈識別之前,通過研讀相關(guān)的計算機(jī)視覺論文可知,在大多數(shù)情況下,問題主要集中在交通標(biāo)志的識別;區(qū)別交通信號燈和尾燈、前照燈;行車車道的檢測。

    在不同照明、視點和天氣條件下的交通標(biāo)志檢測是一大難點,主要集中在環(huán)境因素對視頻圖像顏色的影響。因此僅僅依靠顏色進(jìn)行檢測是存在問題的,故可以添加形狀信息用于標(biāo)記檢測。在參考文獻(xiàn)[1]中可以看到形狀信息的使用示例。但是依靠形狀識別交通標(biāo)志和信號燈也存在一定的問題,因為周圍環(huán)境車輛與標(biāo)志或信號燈之間的夾角會影響物體的感知形狀,從而產(chǎn)生新的形狀變化。在距離和光線不停變換的條件下,加上各種各樣天氣的影響,開發(fā)出魯棒性較好的基于視覺的駕駛輔助系統(tǒng)是一項困難的任務(wù)。

    在夜間檢測車輛時,大多數(shù)情況下使用單目相機(jī),并利用尾部剎車燈或車頭前照燈的對稱性來檢測出車輛,如參考文獻(xiàn)[2]利用車道信號檢測車輛大燈和尾燈,目的是在高波束和低波束之間自動切換。同樣,道路檢測是信號燈識別系統(tǒng)的重要補充,可以用以確定信號燈的相關(guān)性。最近的一篇關(guān)于道路檢測的論文是參考文獻(xiàn)[3],介紹了關(guān)于道路檢測的大致框架,通過縮放基于環(huán)境車輛的形狀和道路環(huán)境的檢測算法,可以顯著減少所需的計算需求。除此之外,駕駛輔助系統(tǒng)還可收集一些基本信息,如司機(jī)的目光和注意力等,如果駕駛員在很長一段時間內(nèi)被系統(tǒng)認(rèn)定目光沒有鎖定路面信息或注意力不集中,那么司機(jī)就會收到警報,同時安全系統(tǒng)也會被系統(tǒng)告知,從而來判斷是否進(jìn)行安全干預(yù)。

    2 交通信號燈識別及存在問題

    信號燈通過告知司機(jī)道路通行權(quán)來規(guī)范交通流量,道路通行權(quán)可以最大限度地減少車輛路徑與行人路徑在交叉路口之間的沖突。信號燈的設(shè)計是為了引人注目并且很容易被看到,它們的主色調(diào)是明亮的彩色燈,通常是圓形或箭頭形的,這些燈被一個統(tǒng)一顏色的容器包圍著。最常見的信號燈配置是紅黃綠色光,每個狀態(tài)指示一個驅(qū)動程序是否應(yīng)該停止、準(zhǔn)備停止或繼續(xù)驅(qū)動。除了信號燈的各種配置外,狀態(tài)序列是信號燈的一個重要特征。

    雖然信號燈是易于識別的,但有時受環(huán)境的影響,成功檢測并識別出信號燈也會變得困難重重,例如,放置位置是否隱蔽或被遮擋等。其中問題主要包括:

    1)色彩色調(diào)的變化和光暈干擾,例如,其他光源對大氣環(huán)境的影響。

    2)由于其他物體或斜視角角度的遮擋和部分遮擋。

    3)因為故障或臟燈導(dǎo)致的形狀的不完整。

    4)剎車燈、反光、廣告牌、路燈等的誤判。

    5)相機(jī)的快門速度和信號燈的工作周期之間的同步問題。

    信號燈的不一致性可能是由于灰塵的遮擋、信號燈本身的缺陷或LED相對較慢的工作周期引起的。如若LED工作周期足夠高,人眼不會注意到燈實際上是在閃爍的。如若相機(jī)使用快快門速度,就會導(dǎo)致一些幀不包含一個點燃的信號燈。而圖片的飽和度是影響燈光外觀的另一個方面,在日夜交替的情況下,相機(jī)參數(shù)必須加以調(diào)整,以得到最佳的光量,避免在過飽和度下。參考文獻(xiàn)[4]介紹了一種自適應(yīng)相機(jī)設(shè)置系統(tǒng),該系統(tǒng)根據(jù)圖像上部像素的亮度來改變快門和增益設(shè)置。

    3 駕駛員輔助系統(tǒng)及存在問題

    類似信號燈識別這樣的計算機(jī)視覺問題可以分為3個子問題:檢測、分類和跟蹤。

    參考文獻(xiàn)[5]給出了一個類似的交通標(biāo)志識別問題。檢測和分類階段在每個幀上順序執(zhí)行,而跟蹤階段則用來反饋幀與幀之間的空間和時間信息。檢測問題與定位信號燈的候選項有關(guān),而分類則是基于從被檢測的候選者中提取的特征來完成的,跟蹤則是通過識別一系列幀,運用相關(guān)位置和信號燈狀態(tài)信息加以實現(xiàn)。因此,解決上述問題的信號燈系統(tǒng)可以分為4個階段:檢測、特征提取、分類和跟蹤。

    一般來說,基于模型檢測的第一步是通過使用聚類、分布或閾值來實現(xiàn)感興趣區(qū)域的提取。接著運用Hough變換、快速徑向?qū)ΨQ或Blob分析來尋找圓形對象,以篩選信號燈候選對象。使用基于學(xué)習(xí)型的探測器后,所有這些都是通過對數(shù)字特征的分類來實現(xiàn)的。通過預(yù)先了解路線、地理信息和時間信息可以大大降低感興趣區(qū)域,從而減少計算需求和無效候選對象的數(shù)量。

    除顏色信息是一種被廣泛使用的分類特征外,形狀信息也包括了各種各樣的特征,如縱橫比、大小和面積,而結(jié)構(gòu)信息是信號燈構(gòu)件的相對定位。在許多情況下,信號燈和周圍的容器的制作形狀和結(jié)構(gòu)信息可以很容易地使之區(qū)別于背景。

    成功的分類很大程度上依賴于選取特性的質(zhì)量。大多數(shù)的研究都將分類器應(yīng)用于提取的特征,并選擇通過與訓(xùn)練后的信號燈狀態(tài)相比較來找到最佳匹配。其余研究則基于啟發(fā)式的信號燈分類,例如,由啟發(fā)式確定的閾值,容易在現(xiàn)實使用時受到許多變化的影響。但是通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來訓(xùn)練樣本制作訓(xùn)練模型則需要大量的數(shù)據(jù),并進(jìn)行大量的標(biāo)記從而獲得魯棒性。

    跟蹤主要用于濾除噪聲和處理單個物體的檢測,在大多數(shù)研究中,一般采用兩種跟蹤方式,即相關(guān)跟蹤和點跟蹤。在許多情況下,相關(guān)跟蹤依賴于與檢測器相同的特性,因此當(dāng)檢測器失效時,它將無法對檢測器進(jìn)行補充。另一方面,點跟蹤可以利用時間信息和相關(guān)跟蹤進(jìn)行較好的互補。

    4 結(jié)論

    本文概述了目前交通信號燈識別研究與駕駛輔助系統(tǒng)的關(guān)系。當(dāng)前的研究方法被分類為顏色空間檢測、特征分類和跟蹤的選擇。我們已經(jīng)看到,將多個顏色空間的通道組合起來,可以創(chuàng)建一個組合的顏色空間,從而將交通燈的顏色區(qū)分開來。大多數(shù)據(jù)檢測處理依賴于顏色或形狀來尋找信號燈候選,其他則在一個單一的強(qiáng)度通道依賴聚光燈檢測。信號燈識別特別是尋找信號燈候選目前主要是基于模型的方法,這就提出了一個問題:基于模型的方法是否優(yōu)于基于機(jī)器學(xué)習(xí)的信號燈識別方法。另外,由于系統(tǒng)使用不同的方法和不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行評估,所以不清楚哪種方法是最好的。目前只有一個帶有信號燈的公共數(shù)據(jù)集,而且它還沒有被廣泛使用。

    參考文獻(xiàn)

    [1]H. Fleyeh and M. Dougherty, “Road and traffic sign detection and recognition,” in Proceedings of the 16th Mini-EURO Conference and 10th Meeting of EWGT,2005, pp. 644–653.

    [2]S. Eum and H. G. Jung, “Enhancing light blob detection for intelligent headlight control using lane detection,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 14, pp. 1003–1011,2013.

    [3]R. Satzoda and M. Trivedi, “On enhancing lane estimation using contextual cues,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. PP, no. 99, pp. 1–1, 2015.

    [4]M. Diaz-Cabrera, P. Cerri, and P. Medici, “Robust real-time traffic light detection and distance estimation using a single camera,” Expert Systems with Applications, pp. 3911–3923, 2014.

    [5]A.Mogelmose,M.M.Trivedi,andT.B.Moeslund,“Vision-basedtraffic sign detection and analysis for intelligent driver assistance systems: Perspectives and survey,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 13, pp. 1484–1497, 2012.

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