基于人群計(jì)數(shù)的交通流量應(yīng)用研究

馬振亞 王寬 左霖杰 曹宇

摘? 要： 隨著世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，交通壓力越來越大。為了有效管理交通系統(tǒng)，同時(shí)也為交通決策提供支撐。本文基于人群計(jì)數(shù)（Crowd Counting）構(gòu)建了一個(gè)交通流量管理系統(tǒng)。同時(shí)針對車輛流量統(tǒng)計(jì)的任務(wù)，提出了一個(gè)高效的輕量級網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)保證了一定的精度和速度。最后該系統(tǒng)可以用于實(shí)際交通流量預(yù)測與管理，為交通管理決策提供有效助力。

關(guān)鍵詞： 人群計(jì)數(shù);交通流量;人工智能;智能算法

中圖分類號： TP391. 41 ???文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A??? DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.07.046

本文著錄格式：馬振亞，王寬，左霖杰，等. 基于人群計(jì)數(shù)的交通流量應(yīng)用研究[J]. 軟件，2020，41（07）：224-227

Application Research of Traffic Flow Based on Crowd Counting

MA Zhen-ya^*， WANG Kuan， ZUO Lin-jie， CAO Yu

（Yunnan Yunling Expressway Traffic Technology Co.， Ltd.， Kunming 650032， China）

【Abstract】： With the development of the world economy， traffic pressure is increasing. In order to effectively manage the transportation system， it also provides support for transportation decisions. This article builds a traffic flow management system based on Crowd Counting. At the same time， for the task of vehicle traffic statistics， an efficient lightweight network is proposed， which guarantees a certain accuracy and speed. Finally， the system can be used for actual traffic flow forecasting and management， providing effective assistance for traffic management decisions.

【Key words】： Crowd counting; Traffic flow; Artificial intelligence; Intelligent algorithms

0 ?引言

隨著世界經(jīng)濟(jì)與科技的發(fā)展，行人與車輛數(shù)量已經(jīng)嚴(yán)重超過了城市負(fù)荷。很多城市不得不出臺對應(yīng)的交通管制措施。交通流量管理的關(guān)鍵在于如何有效準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)車輛數(shù)量，為決策者提供一個(gè)有力的參考。近幾年來，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，越來越多的人工智能產(chǎn)品正在逐步占據(jù)市場^[1-4]。人群計(jì)數(shù)是現(xiàn)在一個(gè)熱點(diǎn)研究的技術(shù)，人群計(jì)數(shù)的目標(biāo)是預(yù)測出場景里面的人群數(shù)量。針對場景中的車輛也可以使用人群計(jì)數(shù)進(jìn)行處理，在人群計(jì)數(shù)任務(wù)中，有專門的子任務(wù)是用于處理車輛管理^[5]?，F(xiàn)在人工智能發(fā)展迅速，人工智能產(chǎn)品不斷填補(bǔ)著人們的生活。使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理問題成為越來越重要的一個(gè)手段，同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理問題也因?yàn)槠渌俣仁艿劫澴u(yù)。本文的目標(biāo)就是使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人群計(jì)數(shù)方法構(gòu)建一個(gè)用于交通流量管理的快速高效的高速公路流量管理系統(tǒng)。

1 ?建設(shè)高速公路流量管理系統(tǒng)必要性

目前交通流量統(tǒng)計(jì)一般靠專門設(shè)置于特定位置的交通流量調(diào)查設(shè)備，這樣統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)一方面結(jié)果無法實(shí)現(xiàn)全程覆蓋，另一方面這樣的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)很難得到有效利用。除此之外，僅采集特定點(diǎn)位的交通流量數(shù)據(jù)，不能適應(yīng)如今大數(shù)據(jù)環(huán)境下的需求。在交通領(lǐng)域有很多攝像頭收集設(shè)備，如果將這些設(shè)備利用起來，那么就能解決數(shù)據(jù)量以及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性不夠的問題。

高速公路數(shù)據(jù)流量的收集對于交通管制以及交通規(guī)劃有著重要的作用，收集這些數(shù)據(jù)對于交通規(guī)劃以及交通疏導(dǎo)都是十分重要的^[6]。就目前的形勢而言，檔案或者數(shù)據(jù)的電子化，共享已經(jīng)成為了趨勢。如何更好地使用數(shù)據(jù)，如何更好地收集資源就成為了企業(yè)戰(zhàn)略資源的儲備。

所以建設(shè)高速公路流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)是一個(gè)十分有意義的舉措。

2 ?人群計(jì)數(shù)研究進(jìn)展

人群計(jì)數(shù)技術(shù)成為了目前熱點(diǎn)的研究問題，受到了越來越多的研究者的關(guān)注。人群計(jì)數(shù)方法被分為傳統(tǒng)的與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的。傳統(tǒng)的方法分為三類：基于檢測的，基于回歸的以及基于密度估計(jì)的^[7]。這里僅討論基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。

近年來，隨著分類識別領(lǐng)域深入學(xué)習(xí)的突破，越來越多的新方法使用了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取來提供規(guī)模和視角不變的特征。

本文將人群計(jì)數(shù)的方法按照網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)歸類為為以下幾類：單列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、多列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、以VGG為backbone的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、時(shí)序處理模型，無監(jiān)督的模型以及用于計(jì)數(shù)與定位的模型。

單列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：單列結(jié)構(gòu)是一種最基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，代表性的著作有L2R^[8]，PSDNN^[9]以及SD-CNN^[10]。多列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：多列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是為了解決圖像中存在的視差以及角度變換問題提出的由不同接受野采集信息的一種合成網(wǎng)絡(luò)。代表作品有MCNN^[11]，CMTL^[12]，CP-CNN^[13]以及ASD^[14]。以VGG為backbone的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：由于VGG網(wǎng)絡(luò)在提取特征上有著較為優(yōu)異的性能，同時(shí)VGG特征提取只有4個(gè)池化操作，比較符合計(jì)數(shù)任務(wù)的需求。所以目前越來越多具有代表性的作品都使用VGG作為主干網(wǎng)絡(luò)^[15-18]。時(shí)序處理模型：由于很多任務(wù)是基于視頻應(yīng)用的，時(shí)序信息就可以用于糾正預(yù)測。越來越多的時(shí)序處理模型被探索開發(fā)^[19-22]。無監(jiān)督的模型：隨著人力成本的增加，數(shù)據(jù)標(biāo)注成本越來越高，如何使用無監(jiān)督模型使用那些未標(biāo)注數(shù)據(jù)是一個(gè)極大的改進(jìn)方式?，F(xiàn)在這種方式正在被不斷地進(jìn)行發(fā)掘與探索^[23-25]。目前主流的方法主要分為三類：不必對每一幀都進(jìn)行詳盡的注釋，而是選擇信息量最大的幀進(jìn)行自動(dòng)和主動(dòng)的注釋;與其只從標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，不如充分利用大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù);采用其他場景的標(biāo)記數(shù)據(jù)，進(jìn)一步減輕了數(shù)據(jù)標(biāo)注的負(fù)擔(dān)。

用于計(jì)數(shù)與定位的模型：目前大多數(shù)現(xiàn)有人群計(jì)數(shù)采用的方法首先估計(jì)人密度圖，然后在這個(gè)地圖上計(jì)算積分以獲得最終計(jì)數(shù)。正如先前的幾項(xiàng)調(diào)查所觀察到的那樣，即使最終報(bào)告的人數(shù)是準(zhǔn)確的，學(xué)習(xí)到的密度圖也會(huì)明顯偏離真實(shí)的人員密度。這意味著密度圖對于人群定位是不可靠的。所以就有任務(wù)提出將人數(shù)估計(jì)與定位一起進(jìn)行處理^[26-29]。

3? 整體架構(gòu)

提出應(yīng)用系統(tǒng)的架構(gòu)如圖1所示。整個(gè)系統(tǒng)主要由四部分構(gòu)成。第一部分是數(shù)據(jù)采集模塊，主要是由攝像機(jī)構(gòu)成;第二部分是服務(wù)器模塊，可以采用CPU服務(wù)器即可;第三個(gè)模塊是終端顯示模塊，用于對外提供交互;最后一個(gè)模塊是數(shù)據(jù)中心以及算法庫模塊。整個(gè)系統(tǒng)通過互聯(lián)網(wǎng)連接在一起。

數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)主要通過攝像采集設(shè)備到服務(wù)器之后，數(shù)據(jù)一方面經(jīng)過算法實(shí)時(shí)分析，另一方面直接存入數(shù)據(jù)中心，用來支撐后期決策使用。然后算法分析結(jié)果實(shí)時(shí)呈現(xiàn)在終端顯示模塊。

4輕量級處理模型

考慮到實(shí)際使用中，車輛數(shù)目不是很大。但是對于響應(yīng)速度要求較高。所以設(shè)計(jì)一個(gè)輕量級的網(wǎng)絡(luò)就顯得十分必要。同時(shí)設(shè)計(jì)的輕量級網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該能夠擺脫GPU的限制，能夠用于CPU服務(wù)器。由此，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)輕量級的網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)保留了多列模型的多接受野。然而并不是采用三個(gè)分支的結(jié)構(gòu)，在接受野之后就進(jìn)行了快速的融合。之后為了有效利用特征，本文在網(wǎng)絡(luò)主干接入了一個(gè)SENet結(jié)構(gòu)^[30]。SENet結(jié)構(gòu)的目的是為了增強(qiáng)在傳播過程中的有效信息，抑制傳播過程中的無效信息。

網(wǎng)絡(luò)首先讀入一張場景圖片，然后將圖片分別通過三個(gè)卷積核為9×9，7×7以及5×5的卷積核，它們的通道數(shù)分別是10，14以及16。經(jīng)過三個(gè)卷積核處理后的特征使用一個(gè)3×3卷積核的40層特征通道處理。然后分別通過一系列特征通道。在40->60的通道之間加了一個(gè)SENet。在此處進(jìn)行特征信息的加強(qiáng)。最終形成密度圖，密度圖經(jīng)過計(jì)算后形成預(yù)測數(shù)值。

本文設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)使用Pytorch，需要在GPU下訓(xùn)練，然而訓(xùn)練后可以在CPU下平穩(wěn)運(yùn)行，并且能保證有較好效果。

5? 結(jié)論

隨著智能交通，智慧地球的推進(jìn)，如何構(gòu)建一個(gè)更加高效，快捷方便的智慧交通解決方案是一個(gè)有著實(shí)際意義的工作與研究主題。本文以建設(shè)一個(gè)實(shí)時(shí)高效的智能車流量管理系統(tǒng)為中心任務(wù)，從構(gòu)建系統(tǒng)的外圍硬件著手，擴(kuò)展系統(tǒng)的使用效率與效果。結(jié)合目前的人群計(jì)數(shù)技術(shù)構(gòu)建了一套高效快捷的智能流量管理方案。

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