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    基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識別

    2020-04-21 17:33:24李平安
    攀枝花學(xué)院學(xué)報 2020年2期
    關(guān)鍵詞:交通標(biāo)志張量正則

    羅 山,李平安

    (攀枝花學(xué)院 交通與汽車工程學(xué)院,四川攀枝花617000)

    0 引言

    先進(jìn)的交通標(biāo)志識別技術(shù)是實現(xiàn)輔助駕駛和無人駕駛的關(guān)鍵技術(shù)之一;可以輔助司機判斷周圍道路狀況,減輕負(fù)擔(dān),顯著提高駕駛的安全性和舒適性。國內(nèi)外學(xué)者對交通標(biāo)志識別做了很多研究,李翔等[1]提出了基于Hu不變矩的識別方法,但Hu不變矩含有大量的冗余信息;魏艷艷提出一種基于幅值譜和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識別算法[2],較好解決了所獲取的標(biāo)志圖像與實際交通標(biāo)志圖像之間的幾何失真問題,提高了識別率;田秋紅[3]等提出了基于Zernike矩特征的識別方法,Zernike矩只能提取圖像的全局特征,無法描述圖像;楊斐提出了分塊圖象特征與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的識別方法,但只對33幅圖像進(jìn)行處理[4],該方法魯棒性較差。

    針對目前交通標(biāo)志識別方法存在的不足,本文提出一種改進(jìn)的交通標(biāo)志識別算法。采用顏色概率與局部模板進(jìn)行交通標(biāo)志檢測,去除部分冗余信息,并且能夠識別各種形狀的交通標(biāo)志;利用融合改進(jìn)的MDA和MPCA進(jìn)行特征值提取,能夠解決投影矩陣的求解問題;加入L2正則化和dropout結(jié)構(gòu)改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同時,選用德國交通標(biāo)志庫作為訓(xùn)練和識別對象,樣本容量大,更具有代表性;并對實際場景中的交通標(biāo)志進(jìn)行測試,驗證算法的有效性。

    1 交通標(biāo)志識別流程

    具體識別流程見圖1所示。

    圖1 交通標(biāo)志識別流程

    2 交通標(biāo)志檢測

    2.1 交通標(biāo)志顏色概率模型

    為減少亮度的影響,在RGB顏色模型中,采用式(1)對顏色坐標(biāo)進(jìn)行歸一化處理[5]。

    在交通標(biāo)志己知的條件下,該像素點出現(xiàn)的概率 p(r,g|sign)服從二維高斯分布,即 p(r,g|sign)~N(μ1,μ2),根據(jù) Bayes規(guī)則,對于對于圖像上的任意一點(r(i,j),g(i,j)),可能的交通標(biāo)志的后驗概率為:

    式中,p(sign)—某點是交通標(biāo)志的概率,p(r,g)—某點是(r,g)顏色的概率。

    通過對顏色概率的建模,得到二值化圖像,但是需要將二值化圖像的所有區(qū)域進(jìn)行分割,以此來判斷是否為交通標(biāo)志區(qū)域。

    2.2 局部模板形成機制

    在對檢測到的圖像進(jìn)行邊緣檢測和形態(tài)學(xué)處理之后,還需要對邊緣選取的影像進(jìn)行確認(rèn),在確認(rèn)時,以目標(biāo)圖像作為模板與原圖像的各個子區(qū)域圖像做比較,當(dāng)目標(biāo)和模板的相似性達(dá)到某一程度時,認(rèn)為該子區(qū)域上的圖像與模板匹配,即該一子區(qū)域含有目標(biāo)。

    2.3 基于顏色概率和局部模板的交通標(biāo)志檢測

    基于融合顏色概率模型和局部模板的交通標(biāo)志檢測算法主要有三個步驟:

    (1)通過顏色概率模型對可能是交通標(biāo)志的像素進(jìn)行提取,除掉不屬于交通標(biāo)志類別的顏色特征;(2)采用局部模板對交通標(biāo)志進(jìn)一步確認(rèn);

    (3)在原始尺度下進(jìn)行三次連續(xù)的重采用以減少匹配過程耗時。其原理大致如下:先在分辨率最低的圖像中進(jìn)行一次粗匹配,根據(jù)相似程度去除明顯不是交通標(biāo)志的目標(biāo),同時,也就獲得了可能的交通標(biāo)志目標(biāo),在這個基礎(chǔ)上,對該可能的交通標(biāo)志目標(biāo)再進(jìn)行三次連續(xù)的匹配,便可以得到所需要的交通標(biāo)志目標(biāo)[5]。

    3 融合改進(jìn)MPCA、MDA的交通標(biāo)志特征值提取

    融合改進(jìn)的MPCA、MDA的特征提取原理是在原張量數(shù)據(jù)空間的n-mode中找到一組正交矢量,要求這組矢量能最大化的表示原張量在n-mode下的平均平方方差,然后將張量從原張量空間投影到新的張量空間得到新的張量,再在新形成的張量數(shù)據(jù)空間的n-mode中找到一組Qn個正交矢量,要求這組矢量能最大化的表示新的張量在n-mode下的類間平均平方方差,最小化的表示原張量在n-mode下的類內(nèi)平均平方方差,則投影新張量就是構(gòu)成原張量的目標(biāo)特征張量,且完成了數(shù)據(jù)的冗余度去除[6]。特征提取算法主要有兩步:

    (1)訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù),構(gòu)建交通標(biāo)志的特征張量子空間;

    (2)將訓(xùn)練圖像投影到特征張量子空間上形成特征張量。

    4 交通標(biāo)志識別

    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)

    針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的“過擬合”現(xiàn)象,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行L2正則化和添加dropout結(jié)構(gòu)的方式進(jìn)行優(yōu)化,L2正則化指的是權(quán)值向量w中各個元素的平方和然后再求平方根,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合過程中通常都傾向于讓權(quán)值盡可能小,最后構(gòu)造一個所有參數(shù)都比較小的模型。而dropout結(jié)構(gòu)讓一半的隱含層節(jié)點值為0,整個dropout過程就相當(dāng)于對很多個不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取平均。這種方式減少了特征檢測器(隱含層節(jié)點)間的相互作用,在前向傳播的時候,讓某個神經(jīng)元的激活值以一定的概率p停止工作,這樣可以使模型泛化性更強。

    4.2 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

    交通標(biāo)志圖像歸一化為大小48×48,因此輸入層節(jié)點數(shù)為2304;單隱含層的節(jié)點數(shù)為100,雙隱含層的節(jié)點數(shù)分別為500和100,隱含層激活函數(shù)選擇Sigmoid函數(shù);輸出層節(jié)點數(shù)為43;初始權(quán)值為[-1,1]內(nèi)的隨機數(shù),迭代次數(shù)為200,學(xué)習(xí)率1,L2正則化系數(shù)1e-4,dropout系數(shù)0.5;單次放入迭代圖片數(shù)100,訓(xùn)練集標(biāo)簽數(shù)43,測試集標(biāo)簽數(shù)43。

    4.3 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識別及分析

    本文選用德國GTSRB數(shù)據(jù)集[7],數(shù)據(jù)集包含的43類交通標(biāo)志是在不同天氣條件、不同的光強度、不同的遮擋水平和不同的分辨率下采集所得,其中有39209個訓(xùn)練樣本和12630個測試樣本,樣本圖像包含標(biāo)記區(qū)域和10%的周圍區(qū)域。

    各狀態(tài)下的期望輸出與實際輸出如圖2、3、4、5所示(其中,紅色表示期望輸出,藍(lán)色表示實際輸出):

    圖2 直接訓(xùn)練

    圖3 增加dropout結(jié)構(gòu)訓(xùn)練

    圖4 增加L2正則化訓(xùn)練

    圖5 增加L2和dropout訓(xùn)練

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)前后交通標(biāo)志識別結(jié)果如表1所示。

    表1 交通標(biāo)志識別結(jié)果對比

    從表1可知,加入L2正則化或dropout的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對交通標(biāo)志訓(xùn)練、分類和識別均有良好效果,識別率有較大提高;而同時加入L2正則化和dropout結(jié)構(gòu)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能更好,識別率進(jìn)一步提高,其實際輸出和預(yù)期輸出更為貼近,無過多“過擬合”標(biāo)簽數(shù),實現(xiàn)了交通標(biāo)志的分類識別。而且,改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不受交通標(biāo)志形狀影響,只要該類型的交通標(biāo)志在GTSRB數(shù)據(jù)集中均能實現(xiàn)識別。

    4.4 改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的測試

    為了檢驗改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否在一定程度上滿足實際的需要,需要對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試,在測試時,用兩種方式測試:

    ①選取交通標(biāo)志庫中的4張圖片如圖6,將其大小設(shè)置為48×48進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)測試,測試結(jié)果見圖7。

    圖6 用于網(wǎng)絡(luò)測試的圖片

    圖7 測試結(jié)果

    將測試結(jié)果與前述用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的訓(xùn)練集內(nèi)相應(yīng)類數(shù)對比,說明交通標(biāo)志識別準(zhǔn)確。

    ②將自然場景下獲取的4幅交通標(biāo)志圖如圖8,進(jìn)行預(yù)處理、分割定位并將其大小設(shè)置為48×48進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)測試,測試結(jié)果見圖9。

    圖8 自然場景下的4幅交通標(biāo)志圖

    圖9 測試結(jié)果

    前述用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的訓(xùn)練集內(nèi)第7類為限速80 km/h標(biāo)志、第33類為禁止駛?cè)霕?biāo)志,從測試結(jié)果可知交通標(biāo)志識別錯誤,其原因是該交通標(biāo)志不屬于交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集。而另外兩類屬于交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集,識別正確。

    5 結(jié)束語

    為減少BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“過擬合”現(xiàn)象,在網(wǎng)絡(luò)中增加了L2正則化和dropout結(jié)構(gòu),通過在誤差函數(shù)上加約束和忽略一半的特征檢測器的方式使模型泛化性更強,訓(xùn)練效果得到進(jìn)一步提高,識別效果好。另外,改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要人工分析交通標(biāo)志形狀、顏色,方法簡單,魯棒性好。

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