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    基于改進(jìn)型YOLOV3安全帽檢測(cè)方法的研究

    2021-11-17 08:38:18吳孔平
    計(jì)算機(jī)仿真 2021年5期
    關(guān)鍵詞:安全帽邊框準(zhǔn)確率

    張 勇,吳孔平,高 凱,楊 旭

    (安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,安徽 淮南232000)

    1 引言

    在日常特殊工作環(huán)境中,安全帽是工作人員生命的保障,能夠有效地減少或防止外來(lái)危險(xiǎn)對(duì)工作人員頭部的傷害。安全帽的佩戴,可降低人員工作時(shí)的作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。然而,長(zhǎng)期以來(lái),作業(yè)人員在施工區(qū)域普遍存在安全意識(shí)薄弱的問(wèn)題,尤其缺乏基礎(chǔ)防護(hù)設(shè)施如安全帽等的使用意識(shí),無(wú)疑大大增加了作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)[1]。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外有不少專(zhuān)家對(duì)安全帽的識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了深入而廣泛的研究:馮國(guó)臣等人使用機(jī)器視覺(jué)方法進(jìn)行安全自動(dòng)識(shí)別研究,主要選取 SIFT 角點(diǎn)特征[2]和顏色統(tǒng)計(jì)特征的方法進(jìn)行安全帽檢測(cè);胡恬等人提出的利用小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全帽識(shí)別方法,通過(guò)膚色定位人臉的辦法,根據(jù)頭部顏色判斷安全帽的存在;Park等人通過(guò) HOG 特征提取來(lái)檢測(cè)人體[3],接著采用顏色直方圖識(shí)別安全帽。但是現(xiàn)有的安全帽檢測(cè)方法容易受到復(fù)雜多變的環(huán)境影響,同時(shí)檢測(cè)準(zhǔn)確率低,速度慢,不能滿(mǎn)足生產(chǎn)環(huán)境中的實(shí)時(shí)檢測(cè)要求。由此,本文基于YOLOV3模型,并加以改進(jìn),使得最終的模型具有環(huán)境適應(yīng)性好、檢測(cè)準(zhǔn)確率高、速度快等特點(diǎn),滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。

    2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和YOLOV3

    基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的深度學(xué)習(xí),在提取圖像特征時(shí),相比于傳統(tǒng)方法,具有很大的優(yōu)勢(shì)[4]。因此,很多研究人員提出了一系列目標(biāo)檢測(cè)算法[5]。2014年,Girshick提出了基于候選區(qū)域和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的R-CNN算法,該算法在VOC 2012數(shù)據(jù)集上獲得了53.3%的平均準(zhǔn)確率。隨后,Girshick Ren等分別提出了FastR-CNN和FasterR-CNN,F(xiàn)asterR-CNN采用區(qū)域推薦網(wǎng)絡(luò)生成候選框, 再對(duì)這些候選框進(jìn)行分類(lèi)和坐標(biāo)回歸, 檢測(cè)精度大幅提升的同時(shí), 檢測(cè)速度約為5 fps[6], 由于生成候選框和進(jìn)行預(yù)測(cè)分成兩個(gè)步驟進(jìn)行, 所以這些方法稱(chēng)為T(mén)wo-Stage方法。但是仍然滿(mǎn)足不了實(shí)時(shí)性要求。直至2015 年,Redmon提出了 YOLO 檢測(cè)算法[7],它是把生成候選框和預(yù)測(cè)過(guò)程同時(shí)進(jìn)行,因而被稱(chēng)作One-Stage方法。因此YOLO的識(shí)別速度達(dá)到了45fps。在此基礎(chǔ)之上,又衍生出了精度更高的YOLOV2算法,在VOC 2007數(shù)據(jù)集上測(cè)試,它的mAP達(dá)到了76.8%[8]。2018年4月,YOLOV3[9]正式提出,相比于YOLOV2,YOLOV3性能提升很大,在保證準(zhǔn)確率的同時(shí),它的速度卻沒(méi)有降低。

    YOLOV3是 Redmon基于 YOLOV2改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)算法。不同于YOLOV2所使用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Darknet-19[10],YOLOV3采用了全新的特征提取網(wǎng)絡(luò):Darknet-53。同時(shí)YOLOV3和YOLOV2的Loss不同,YOLOV3用logistic loss替換了YOLOV2中的softmax loss。此外,YOLOV2用了5個(gè)anchor,而YOLOV3用了9個(gè)anchor,提高了IOU。這些改進(jìn)方法都為YOLOV3后來(lái)良好的表現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。YOLOV3與其它算法[12]的對(duì)比,見(jiàn)表1。

    表1 YOLOV3與其它算法的對(duì)比

    3 相關(guān)工作

    3.1 安全帽數(shù)據(jù)集制作

    在深度學(xué)習(xí)中,數(shù)據(jù)集質(zhì)量的高低直接影響了最終檢測(cè)效果的好壞。本次實(shí)驗(yàn)從網(wǎng)上下載了各種情況下800張工作人員佩戴安全帽的圖片,作為訓(xùn)練集,另外選擇200張作為測(cè)試集。兩種數(shù)據(jù)集如圖1、圖2所示。

    圖1 安全帽訓(xùn)練集

    圖2 安全帽測(cè)試集

    為了盡量克服由于數(shù)據(jù)集樣本少而產(chǎn)生的過(guò)擬合問(wèn)題,本實(shí)驗(yàn)采用了旋轉(zhuǎn)、對(duì)比度變化的方法對(duì)自制數(shù)據(jù)集進(jìn)行了數(shù)據(jù)增強(qiáng)。同時(shí),由于相機(jī)的視距較遠(yuǎn)、焦距不正確或相機(jī)移動(dòng),所獲得的圖像可能不清晰。模糊圖像也會(huì)影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)結(jié)果。因此,本文將旋轉(zhuǎn)、對(duì)比度增強(qiáng)后的圖像隨機(jī)模糊,模擬模糊圖像。將模糊圖像作為樣本,進(jìn)一步提高檢測(cè)模型的魯棒性。

    3.2 YOLOV3結(jié)構(gòu)改進(jìn)

    在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中,由于卷積和下采樣,使得特征圖減少,在傳輸過(guò)程中丟失了特征信息,從而容易產(chǎn)生梯度消失。DenseNet體系結(jié)構(gòu)是為了更有效地利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特性而提出的[13]。在DenseNet體系結(jié)構(gòu)中,DenseNet的基本結(jié)構(gòu)主要由致密塊和過(guò)渡層兩部分組成。密集塊是一組密集連接的特征圖。相鄰兩個(gè)密集塊之間的層稱(chēng)為過(guò)渡層,通過(guò)卷積和池化改變feature map的大小。DenseNet在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用增強(qiáng)了特征的傳播,有效地解決了消失梯度問(wèn)題,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)精度。圖3展示了如何以YOLOV3的Darknet-53架構(gòu)作為基本的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),使用DenseNet代替分辨率較低的原始傳輸層,從而達(dá)到增強(qiáng)特征傳播,促進(jìn)特征重用和融合的目的。

    圖3 YOLOV3-DenseNet 網(wǎng)絡(luò)示意圖

    其中,X0, X1,X2,X3,X4作為輸入,每一層都使用來(lái)自前面所有層的特征映射作為輸入,而它自己的特征映射用作后面所有層的輸入,這些特征圖通過(guò)深度連接來(lái)連接。H1,H2,H3,H4…Hi 是一個(gè)函數(shù),它結(jié)合了批處理規(guī)范化(BN),糾正線性單元(ReLU)和卷積(Conv),用于處理拼接后的特征映射。首先,H1利用BN-ReLU-Conv (1*1)對(duì)輸入X0進(jìn)行非線性操作,然后對(duì)操作的結(jié)果再進(jìn)行BN-ReLU-Conv (3*3)變換。X1的結(jié)果和[X0]的特征被拼接成[X0, X1]作為輸入送入到H2中。X2的結(jié)果和[X0, X1]的特征被拼接成[X0, X1,X2]作為輸入送入到H3中。同理,X3的結(jié)果和[X0, X1,X2]的特征被拼接成[X0, X1,X2,X3]作為輸入送入到H4中。最終拼接的特征圖[X0, X1,X2,X3,X4]繼續(xù)向前傳播,遇到16*16的卷積層時(shí),特征的前向傳播以及特征層的拼接和上述方法相同,最后特征層被拼接成16*16*1024,繼續(xù)向前傳播。這樣的一種結(jié)構(gòu)使得DenseNet能夠減少梯度消失,增強(qiáng)特性傳播,促進(jìn)特性重用,并大大減少參數(shù)的數(shù)量。因此,在訓(xùn)練過(guò)程中,當(dāng)圖像的特征被傳輸?shù)降头直媛蕦訒r(shí),后一層特征層將接收到DenseNet中它前面所有特征層的特征,從而減少了特征的丟失。這樣,低分辨率的卷積層之間可以重用特征,提高了使用率。圖4是YOLOV3-Dense詳細(xì)結(jié)構(gòu)圖。

    圖4 YOLOV3和YOLOV3-Dense網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

    為了使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)適應(yīng)高分辨率圖片,輸入圖片的尺寸由256*256 pixels調(diào)整為 512*512 pixels。同時(shí),32*32和16*16下采樣層在改進(jìn)結(jié)構(gòu)中,被替換成DenseNet結(jié)構(gòu)。

    3.3 K-means維度重新聚類(lèi)

    由于借鑒了Faster-RCNN的錨點(diǎn)框思想,YOLOV3先設(shè)置一組人工選取的初始候選邊框,讓網(wǎng)絡(luò)的不斷的學(xué)習(xí),根據(jù)真實(shí)邊框?qū)Τ跏己蜻x邊框進(jìn)行不斷地修正,使其最終接近真實(shí)邊框的參數(shù)??梢钥闯?,初始候選邊框參數(shù)選取的好壞直接影響其后面網(wǎng)絡(luò)地學(xué)習(xí)速度。不一樣的目標(biāo),目標(biāo)真實(shí)邊框的位置以及大小的參數(shù)都有一定的差異。比如公開(kāi)數(shù)據(jù)集VOC中,標(biāo)注汽車(chē)的邊框一般比較大,也比較長(zhǎng);標(biāo)注行人的邊框一般比較高,寬度較小等。而安全帽的特點(diǎn)與它們有著很大的不同,因此在實(shí)際安全帽檢測(cè)任務(wù)中,YOLOV3 算法中早前計(jì)算得到的先驗(yàn)框維度并不適用于安全帽檢測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景。需要重新進(jìn)行聚類(lèi)分析。為了能夠讓網(wǎng)絡(luò)更好地學(xué)習(xí)安全帽的位置和大小的特點(diǎn),論文使用K-means算法對(duì)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下的安全帽數(shù)據(jù)集中的真實(shí)邊框進(jìn)行重新聚類(lèi)分析,從而得到相對(duì)應(yīng)的初始候選邊框的參數(shù)。不同于K-means算法常用的歐氏距離、曼哈頓距離等距離量度,為了防止大框會(huì)比小框產(chǎn)生更多的誤差,使用預(yù)測(cè)目標(biāo) 框與真實(shí)目標(biāo)框的面積交并比即IOU來(lái)計(jì)算距離,公式如下

    D(box,centroid)=1-IOU(box,centroid)

    其中box表示樣本,centroid 表示簇的中心。

    通過(guò)對(duì)安全帽樣本的聚類(lèi)分析,得到了候選邊框數(shù)量與K值的關(guān)系圖,如圖5所示。

    圖5 K-means聚類(lèi)結(jié)果

    由上圖可以看出,隨著K值的增加,IOU逐漸變大,從而檢測(cè)精度越高。與此同時(shí),由于邊框數(shù)量越多,會(huì)一定程度上影響到檢測(cè)的速度。因此權(quán)衡準(zhǔn)確率與速度,本次實(shí)驗(yàn)選擇邊框數(shù)量為K=9,即在保證準(zhǔn)確率的前提下,不至于讓速度下降太多,更好的適應(yīng)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)。

    根據(jù)安全帽數(shù)據(jù)集事先標(biāo)注好的參數(shù),選定K=9,使用K-means算法,在ubuntu上得到9組適合安全帽檢測(cè)的邊框具體的參數(shù),并按照面積從小到大的順序排列成為:(23,24), (34,49), (64,42), (59,83), (101,56), (87,78), (120,87), (151,128), (152,188)。用這9組數(shù)據(jù)替換原YOLOV3中的邊框參數(shù),即可進(jìn)行下一步訓(xùn)練過(guò)程。

    3.4 訓(xùn)練過(guò)程及結(jié)果分析

    實(shí)驗(yàn)硬件環(huán)境:

    CPU :因特爾I7-8200

    顯卡 :英偉達(dá)(NVIDIA)TITAN

    實(shí)驗(yàn)軟件環(huán)境:

    操作系統(tǒng):Ubuntu16.4

    C U D A :CUDA-8.0

    Opencv :CV3.1

    訓(xùn)練參數(shù)如下:批處理大小設(shè)為16;動(dòng)量設(shè)為0.9 ;權(quán)重衰減設(shè)為0.0005;最大迭代次數(shù)設(shè)為3000次。學(xué)習(xí)率初始值設(shè)為0.0001。為了更好得比較改進(jìn)YOLOV3模型與原YOLOV3模型檢測(cè)效果。本實(shí)驗(yàn)對(duì)兩種模型分別進(jìn)行了訓(xùn)練。兩種訓(xùn)練過(guò)程得到平均損失和平均IOU(交并比)情況如圖6、圖7、8所示。

    圖6 兩種模型平均損失結(jié)果對(duì)比圖

    圖7 原YOLOV3模型IOU圖

    從上圖可以看出,在對(duì)YOLOV3改進(jìn)之后,隨著迭代次數(shù)batches的不斷增加,新的YOLOV3模型比原YOLOV3的學(xué)習(xí)能力更強(qiáng),收斂更快。

    圖8 改進(jìn)YOLOV3模型IOU圖

    IOU越高,說(shuō)明檢測(cè)準(zhǔn)確率越好,通過(guò)對(duì)兩種模型IOU情況的分析,可以看出,一開(kāi)始兩種模型的IOU都比較低,隨著訓(xùn)練的進(jìn)行,學(xué)習(xí)到的特征越來(lái)越多,兩種模型的IOU逐漸提升,在batches=40000次的時(shí)候,改進(jìn)型YOLOV3比原YOLOV3獲得了更高更穩(wěn)定的IOU。隨后便保持IOU在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)。兩種模型IOU的差異也為后面的測(cè)試比較過(guò)程奠定了基礎(chǔ)。

    下面通過(guò)從200張測(cè)試集隨機(jī)抽取一張圖片進(jìn)行測(cè)試,兩種模型測(cè)試得到的圖片結(jié)果如圖9、圖10所示。

    圖9 原模型檢測(cè)結(jié)果圖

    圖10 改進(jìn)模型檢測(cè)結(jié)果

    通過(guò)對(duì)圖9、圖10的分析,可以看出,雖然安全帽都能被兩種模型檢測(cè)出來(lái),但是進(jìn)一步分析,可以看出,原YOLOV3模型對(duì)于每個(gè)帽子的檢測(cè)的準(zhǔn)確率為98%,93%,85%,50%,而改進(jìn)型YOLOV3對(duì)于每個(gè)帽子的檢測(cè)準(zhǔn)確率為:100%,98%,96%,81%。都要比原YOLOV3有所提升。同時(shí),從實(shí)驗(yàn)檢測(cè)的速度上來(lái)看,實(shí)驗(yàn)中,原YOLOV3檢測(cè)1幀用時(shí):0.034119秒,而改進(jìn)型YOLOV3檢測(cè)1幀用時(shí):0.021383秒。改進(jìn)型YOLOV3比原YOLOV3快了0.012秒。從處理實(shí)時(shí)視頻的角度來(lái)看,由于視頻是由很多圖片幀構(gòu)成的,如果每張圖片檢測(cè)的時(shí)間都能縮短一點(diǎn),那么對(duì)檢測(cè)視頻的整體效果也是很有益的。為了防止上述圖片的選擇具有偶然性,從而對(duì)兩種模型的比較產(chǎn)生問(wèn)題,本實(shí)驗(yàn)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行了大量檢測(cè),選擇精確率均值 mAP,以及每秒檢測(cè)幀數(shù)FPS(速度)作為檢測(cè)模型的評(píng)價(jià)指標(biāo),用文獻(xiàn)[15]中的SSD、文獻(xiàn)[16]中的Faster R-CNN以及文獻(xiàn)[17]中的YOLO V3等算法進(jìn)行對(duì)比。四種模型在準(zhǔn)確率和速度上綜合比較,見(jiàn)表2。

    表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

    因此從評(píng)價(jià)指標(biāo)上來(lái)看,實(shí)驗(yàn)得出改進(jìn)型的YOLOV3在保證準(zhǔn)確率的情況下,它能獲得更好的實(shí)時(shí)檢測(cè)效果。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文通過(guò)改進(jìn)YOLOV3模型的結(jié)構(gòu),增加DenseNet結(jié)構(gòu),讓每一層學(xué)到的feature map都能被之后所有層直接使用,這使得特征可以在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中重用,也使得模型更加簡(jiǎn)潔。同時(shí)利用K-means算法對(duì)候選框重新進(jìn)行聚類(lèi)分析,得到了改進(jìn)型的YOLOV3,并在自制的增強(qiáng)型安全帽數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練、測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)型YOLOV3無(wú)論是從速度還是準(zhǔn)確率上都要優(yōu)于原YOLOV3模型,滿(mǎn)足了日常環(huán)境下對(duì)安全帽檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。

    然而,日常環(huán)境復(fù)雜多變,如何在保證準(zhǔn)確率和速度的前提下,進(jìn)一步優(yōu)化算法,提高模型的不間斷跟蹤的能力,這將是下一步研究的重點(diǎn)。

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