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    基于深度學(xué)習(xí)的?;奋囕v貨物類型識(shí)別技術(shù)研究

    2020-09-30 07:59:46
    山西交通科技 2020年4期
    關(guān)鍵詞:?;?/a>檢測器貨物

    賈 磊

    (山西省交通科技研發(fā)有限公司,山西 太原 030032)

    1 研究背景

    ?;奋囕v運(yùn)輸具有長距離、跨地區(qū)的特點(diǎn),發(fā)生事故的時(shí)間和地點(diǎn)難以預(yù)知。由于其易燃、易爆、易中毒、易污染的特點(diǎn),危化品事故不僅會(huì)造成經(jīng)濟(jì)損失,還會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生污染,甚至?xí)霈F(xiàn)重大的人員傷亡情況。對(duì)進(jìn)入隧道等重點(diǎn)路段的?;奋囕v危險(xiǎn)貨物類型進(jìn)行識(shí)別,可以在發(fā)生?;愤\(yùn)輸事故時(shí),進(jìn)行針對(duì)性的緊急救援,避免盲目施救。對(duì)?;奋囕v貨物類型的識(shí)別將有助于促進(jìn)交通運(yùn)輸行業(yè)安全管理,對(duì)于運(yùn)輸效率和安全性都起著非常重要的作用[1]。

    國家標(biāo)準(zhǔn)《危險(xiǎn)貨物分類及品名編號(hào)》(GB 6944—2012)對(duì)危險(xiǎn)貨物給出的定義是:“凡具有爆炸、易燃、毒害、感染、腐蝕、放射性等性質(zhì),在運(yùn)輸、裝卸和存儲(chǔ)保管過程中,容易造成人身傷亡和財(cái)產(chǎn)損毀而需要特別防護(hù)的貨物,均稱為危險(xiǎn)貨物”。國家標(biāo)準(zhǔn)《危險(xiǎn)貨物分類及品名編號(hào)》中將危險(xiǎn)品按其主要特性和運(yùn)輸要求分為9類18種,如圖1所示。

    圖1 危險(xiǎn)貨物分類

    因此,本研究基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)在高速公路通行?;愤\(yùn)輸車輛的貨物類型準(zhǔn)確識(shí)別,高速公路監(jiān)管人員能夠在第一時(shí)間獲得車輛的貨物信息,幫助管理人員做好車輛運(yùn)行監(jiān)管,從而提升高速公路危化品車輛管理水平。

    2 研究現(xiàn)狀

    對(duì)?;奋囕v貨物類型的識(shí)別屬于典型的目標(biāo)檢測任務(wù)。深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前目標(biāo)檢測的主流方法,這些方法可以大致分為兩種類型:兩階段檢測器和單階段檢測器[2]。

    a)兩階段目標(biāo)檢測器 以R-CNN系列模型為代表的兩階段檢測器主要由三部分組成:第一部分生成基于類別的候選區(qū)域,這些候選區(qū)域定義了候選檢測器可用的候選檢測集;第二部分是用于抽取每個(gè)區(qū)域的固定長度特征向量的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);第三部分是同類型的線性SVM分類器。代表性模型包括:R-CNN系列模型、VGG網(wǎng)絡(luò)和ResNet網(wǎng)絡(luò)等。

    b)單階段目標(biāo)檢測器 單階段目標(biāo)檢測器直接將目標(biāo)檢測作為回歸問題,使用預(yù)定義的錨點(diǎn),密集覆蓋整個(gè)圖像的空間位置,而不是使用額外的區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)。代表性模型包括:YOLO系列模型、SSD網(wǎng)絡(luò)模型和RetinaNet網(wǎng)絡(luò)模型。

    3 研究方法

    3.1 危化品車輛數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

    為了實(shí)時(shí)采集高速公路運(yùn)行中?;奋囕v數(shù)據(jù),我們?cè)O(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺的車輛抓拍系統(tǒng),如圖2所示。監(jiān)控?cái)z像機(jī)為??低曌ヅ臄z像機(jī)(iDS-TCV900-AE/25),使用紅外閃光燈對(duì)弱光照環(huán)境進(jìn)行補(bǔ)光,采集圖片像素為4 096像素×2 160像素,模型識(shí)別結(jié)果和部分原始圖像通過專有網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)降缆繁O(jiān)測中心[3]。

    圖2 危化品車輛危險(xiǎn)貨物類型抓拍系統(tǒng)

    3.2 目標(biāo)檢測模型

    本研究使用YOLOv3模型作為目標(biāo)檢測方法。YOLOv3首先把特征映射圖劃分為S×S網(wǎng)格,然后每個(gè)網(wǎng)格生成B個(gè)邊界框來預(yù)測目標(biāo),總共得到S×S×B個(gè)預(yù)測邊界框,本文采用的YOLOv3模型目標(biāo)檢測原理圖如圖3所示。YOLOv3直接對(duì)生成的預(yù)測邊界框執(zhí)行邊界回歸與決策。YOLOv3模型的目標(biāo)損失函數(shù)Lyolo:

    式中:Lxy為預(yù)測框中心點(diǎn)誤差;Lwh為預(yù)測框?qū)挾群透叨日`差;Lconfidence為置信度誤差;Lclass為分類誤差。

    圖3 YOLOv3目標(biāo)檢測原理圖

    4 實(shí)驗(yàn)與分析

    4.1 建立數(shù)據(jù)集

    圖4 ?;愤\(yùn)輸車輛貨物類型數(shù)據(jù)集

    為開展?;愤\(yùn)輸車輛車型檢測識(shí)別研究工作,本研究任務(wù)收集了在真實(shí)道路監(jiān)控場景下高速公路行駛狀態(tài)的?;愤\(yùn)輸車輛貨物類型數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集有10 000張?;愤\(yùn)輸車輛背面圖像,如圖4所示。共有23種標(biāo)注類別22 174個(gè)車輛?;愤\(yùn)輸種類相關(guān)的標(biāo)注框信息,分別是危險(xiǎn)化學(xué)品屬性分類5種8 419個(gè),危險(xiǎn)化學(xué)品分類18種13 755個(gè)[4]。

    4.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注

    本次目標(biāo)檢測對(duì)象為?;奋囕v貨物類型,而高速公路監(jiān)控卡口所抓拍得到的是所有類型的車輛圖片。為完成對(duì)?;奋囕v貨物類型檢測工作,需要人工篩選出危化品車輛的背面圖片作為可用樣本,并選用標(biāo)注工具labelimg對(duì)?;奋囕v的貨物信息類型進(jìn)行標(biāo)注。標(biāo)注完成的圖片會(huì)生成與原文件同名的xml文件,記錄標(biāo)注數(shù)據(jù)的位置以及類型結(jié)果,如圖5所示。

    圖5 ?;奋囕v貨物種類標(biāo)注數(shù)據(jù)

    4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

    將YOLOv3模型在深度學(xué)習(xí)服務(wù)器上進(jìn)行訓(xùn)練,將動(dòng)量設(shè)置為0.9,重量衰減設(shè)置為0.000 5,訓(xùn)練周期設(shè)置為300。當(dāng)訓(xùn)練到總訓(xùn)練周期的70%和90%階段時(shí)進(jìn)行γ為0.1的學(xué)習(xí)率衰減。

    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    YOLOv3模型可以對(duì)卡口危化品車輛的貨物類型進(jìn)行檢測識(shí)別,同時(shí)該模型能對(duì)不同的照度環(huán)境、天氣環(huán)境下進(jìn)行較好的適應(yīng),可在各種環(huán)境下實(shí)現(xiàn)對(duì)危險(xiǎn)貨物的識(shí)別,具有較好的魯棒性,如圖6所示。

    圖6 ?;奋囕v貨物種類自動(dòng)識(shí)別示意圖

    5 結(jié)論

    本文提出一種基于YOLO模型的?;奋囕v貨物類型識(shí)別方法。按照《危險(xiǎn)貨物分類及品名編號(hào)》的分類要求,建立了?;奋囕v貨物類型數(shù)據(jù)集,以計(jì)算機(jī)視覺的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)?;奋囕v貨物類型標(biāo)志的自動(dòng)識(shí)別。對(duì)?;奋囕v貨物類型識(shí)別的研究將有助于促進(jìn)交通運(yùn)輸行業(yè)安全管理,對(duì)于運(yùn)輸效率和安全性都起著非常重要的作用。

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