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    基于深度學(xué)習(xí)的快速車道線檢測(cè)方法

    2023-03-17 11:48:18魏為民
    汽車實(shí)用技術(shù) 2023年5期
    關(guān)鍵詞:貝塞爾控制點(diǎn)車道

    劉 彬,魏為民

    (上海電力大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,上海 201306)

    車道線檢測(cè)是自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)技術(shù)之一,其檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率直接影響著自動(dòng)駕駛的性能。車道線檢測(cè)技術(shù)作為當(dāng)前自動(dòng)駕駛[1]領(lǐng)域尚未完全解決的問題之一,仍然具有較高的難度和挑戰(zhàn)性。

    目前對(duì)車道線檢測(cè)的研究主要分為兩種,分別是基于傳統(tǒng)的圖像處理方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。

    傳統(tǒng)的圖像處理方法[2-4]往往通過Canny邊緣檢測(cè)、Hough變換、最小二乘法等技術(shù)擬合出車道線,該方法具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。但對(duì)于能見度較低的路況,比如雨雪天氣,其檢測(cè)準(zhǔn)確率將大大下降。

    對(duì)于基于圖像分割的方法,PINet[5]模型提出了在車道線檢測(cè)時(shí)基于關(guān)鍵點(diǎn)信息,從而實(shí)現(xiàn)使用較少的參數(shù)便可以檢測(cè)不同數(shù)量,不同方向的車道線;HOU等[6]提出自注意力蒸餾算法(Self Attention Distillation, SAD),該使用語義分割及知識(shí)蒸餾的方式,增強(qiáng)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力,從而使分割效果得到了大幅提升;胡序洋等[7]提出了基于LaneSegNet網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法,其綜合使用了基于編解碼的原理構(gòu)建Lane-Net、多尺度空洞卷積和混合注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)了對(duì)車道線的提取;何春明等[8]提出了空間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spa- tial CNN, SCNN)模型,基于模糊熵的灰度局部熵(Gray Level and Local Entropy, GLLE)熵閾值分割方法,相較于傳統(tǒng)的圖像分割方法,該方法得到更加準(zhǔn)確的閾值,提高了分割精度。這類基于圖像分割的方法在檢測(cè)準(zhǔn)確度上有著明顯的優(yōu)勢(shì),但是在車道線提取速度上很難達(dá)到要求(+30 FPS)。

    車道線檢測(cè)速度慢、精度差是目前以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的車道線檢測(cè)方法普遍存在的問題。針對(duì)這些問題,本文新提出了LaneBezierNet,一種端到端的車道標(biāo)線檢測(cè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如圖1所示,該算法從安裝在車輛前端的攝像頭得到圖像后,經(jīng)過LaneBezierNet直接輸出表示圖像中每條車道線的貝塞爾曲線控制點(diǎn),不需要任何后處理來進(jìn)行車道估計(jì)。

    圖1 LaneBezierNet工作流程

    1 相關(guān)工作

    1.1 LaneBezierNet

    本文中使用3階貝塞爾曲線作為回歸方程式,如圖2所示,獲取圖像后先對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),然后將處理后的數(shù)據(jù)作為主干網(wǎng)絡(luò)的輸入,并在主干網(wǎng)絡(luò)后加入一層全連接層,全連接層的輸出包含了貝塞爾曲線的控制點(diǎn)坐標(biāo),通過這些控制點(diǎn)的坐標(biāo)信息便可得到整條車道線的數(shù)據(jù)。LUCAS等[9]提出的基于多項(xiàng)式回歸的方法,將每條車道線看作一條3階或更高階的多項(xiàng)式,比如y=ax3+bx2+cx+d。但是對(duì)于一些曲率較大的道路并不能很好地找到一條多項(xiàng)式曲線與之對(duì)應(yīng)。本文則是將每條車道線視為一條貝塞爾曲線,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明3階貝塞爾曲線便可準(zhǔn)確的描述各類車道線信息。

    圖2 LaneBezierNet算法流程圖

    1.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

    為了提高算法的泛化能力,本方法在將圖像傳給主干網(wǎng)絡(luò)之前加入了數(shù)據(jù)增強(qiáng)模塊,其中包括10°的隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)和隨機(jī)裁剪,如圖3所示。

    圖3 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

    1.3 貝塞爾曲線

    貝塞爾曲線是一種被大量應(yīng)用于圖形繪制的曲線。該曲線是由節(jié)點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的線段組成,使用它可以精確地繪制出任何想要的曲線。下面以三級(jí)貝塞爾曲線為例,具體介紹如何通過控制點(diǎn)繪制出對(duì)應(yīng)的貝塞爾曲線,如圖4所示。

    圖4 貝塞爾曲線

    貝塞爾曲線依據(jù)四個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)P0、P1、P2、P3來控制生成的一條曲線,其中P0為起始點(diǎn),P3為終止點(diǎn),P1和P2為曲率的控制點(diǎn)。

    根據(jù)貝塞爾曲線方程定義,以t=0.25為例,令P0P1線段的1/4處為點(diǎn)Q0,P1P2線段的1/4處為點(diǎn)Q1,P2P3線段的1/4處為點(diǎn)Q2,連接點(diǎn)Q0和點(diǎn)Q1,并取Q0Q1線段的1/4處為點(diǎn)R0,同樣的方法得到R1,連接點(diǎn)R0和點(diǎn)R1,并取R0R1線段的1/4處為點(diǎn)B,B點(diǎn)所在位置即為t=0.25時(shí)該貝塞爾曲線對(duì)應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo)。當(dāng)t=0時(shí)對(duì)應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)P0,t=1時(shí)對(duì)應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)P3,由此t取[0,1]時(shí),B點(diǎn)滑過的軌跡即為該控制點(diǎn)下的貝塞爾曲線。

    1.4 主干網(wǎng)絡(luò)

    本方法分別使用Resnet和EfficientNet作為主干網(wǎng)絡(luò)。

    1.4.1 Resnet

    在使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去解計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)問題時(shí),研究者往往會(huì)堆疊多層卷決積,試圖使該網(wǎng)絡(luò)能夠更有效地解決復(fù)雜問題。雖然堆疊大量卷積層可以豐富模型的特征,但更深層次的網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)退化,即隨著卷積層數(shù)量的增加,模型的性能可能會(huì)降低。

    殘差網(wǎng)絡(luò)[10](ResNet)是利用殘差塊來提高模型的性能。其核心“跳躍連接”(Shortcut Connec- tions)是這種網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)所在,如圖5右側(cè)從X到⊕的連接部分。圖5中,X表示殘差塊的輸入,F(xiàn)(x)為殘差塊在第二層激活函數(shù)之前的輸出,即

    圖5 殘差塊

    式中,w1為第一層的權(quán)重;w2為第二層的權(quán)重;σ為激活函數(shù)ReLU;σ(F(x)+x)為殘差塊最后的輸出。

    跳躍連接在兩個(gè)方面起作用。第一,它們通過為梯度設(shè)置另一條捷徑,緩解了梯度消失的問題。第二,它們使模型能夠?qū)W習(xí)一個(gè)恒等函數(shù)(Identity),這確保了模型的高層不會(huì)比低層的表現(xiàn)差。因此,跳躍連接使得訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)成為可能。

    1.4.2 EfficientNet

    為了提高模型的性能,當(dāng)?shù)玫揭粋€(gè)基礎(chǔ)模型后,往往都會(huì)對(duì)模型做適當(dāng)?shù)目s放,一般的做法有:增加模型的寬度,也就是增加每一個(gè)卷積層的通道數(shù);增大模型的深度,將每一個(gè)重復(fù)的單元增加,比如Resnet34到Resnet101的擴(kuò)展;增加輸入圖片的分辨率。模型精度會(huì)隨著單一的縮放得到提升,但是它會(huì)很快就到達(dá)飽和狀態(tài)。

    TAN等[11]提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索(Neural Architecture Search, NAS)的模型Effi- cientNet。該網(wǎng)絡(luò)提出了一種全新的模型縮放方法,將輸入圖片分辨率、寬度及網(wǎng)絡(luò)深度使用一種既容易計(jì)算又運(yùn)算效率高的系數(shù)來進(jìn)行三者之間的權(quán)衡。以EfficientNets模型為基礎(chǔ),通過對(duì)其進(jìn)行放大,從而得到了一系列的EfficientNets模型。由于其綜合考慮了三方面的影響,使其無論在準(zhǔn)確率還是效率上都超越了之前所有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)模型。將它和當(dāng)時(shí)準(zhǔn)確率最高的其他模型對(duì)比,效率提高了6.1倍的同時(shí),大小也縮小到原來的11.9%。通過遷移學(xué)習(xí),EfficientNets在許多知名的開放數(shù)據(jù)集上都取得了優(yōu)異的效果。

    圖6 EfficientNet縮放示意圖

    2 本文方法

    2.1 模型定義

    LaneBezierNet從前置攝像頭中得到輸入圖像后,為每個(gè)圖像輸出Lmax條車道線(表示為貝塞爾曲線控制點(diǎn))。LaneBezierNet中包含一個(gè)用于提取車道線信息的主干網(wǎng)絡(luò),在主干網(wǎng)絡(luò)之后添加了一個(gè)全連接層,共有N個(gè)輸出,其中N表示式(3)。

    式中,n為貝塞爾曲線階數(shù)的參數(shù);P為預(yù)測(cè)的貝塞爾曲線控制點(diǎn);St為該條車道線的起始點(diǎn)縱坐標(biāo);Hi為該車道線終止點(diǎn)縱坐標(biāo),Co為預(yù)測(cè)的置信度。

    LaneBezierNet采用貝塞爾曲線方程表示法而不是一組標(biāo)記點(diǎn)。而對(duì)應(yīng)的曲線則可通過該網(wǎng)絡(luò)輸出的P表示為

    顯然,每條車道線的起點(diǎn)坐標(biāo)的t值為0,終點(diǎn)坐標(biāo)的t值為1。

    LaneBezierNet的輸出可以表示為

    式中,I為輸入圖像;θ為超參數(shù),置信度Co≥閾值的車道線被視為有效車道線。

    2.2 模型訓(xùn)練

    對(duì)于單個(gè)攝像頭的輸入圖像,假設(shè)L為該圖像中的帶標(biāo)注的車道線的數(shù)量。通常交通場(chǎng)景中車道線的數(shù)量滿足L≤4。我們將每個(gè)帶標(biāo)注的車道標(biāo)記為j,j=1,...,L。在損失函數(shù)中,輸出L+ 1,...,Lmax有關(guān)的預(yù)測(cè)將被忽略。對(duì)于每個(gè)車道標(biāo)記j,置信度定義為

    對(duì)于單個(gè)圖像,使用多任務(wù)損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。

    式中,Lreg為均方誤差(Mean Squared Error, MSE),Lcls為二進(jìn)制交叉熵(Binary Cross Entropy Loss, BCE)。

    3 實(shí)驗(yàn)與分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)與設(shè)置

    實(shí)驗(yàn)采用 Windows 系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練及測(cè)試,編程語言為Python 3.9,深度學(xué)習(xí)框架為torch 1.11,服務(wù)器圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)為NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti 8GB。該方法選擇 Adam 優(yōu)化器對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,學(xué)習(xí)率初始值為3.0e-4,并使用余弦退火變化策略。

    3.2 數(shù)據(jù)集

    為了使本文中提出的LaneBezierNet模型得到充分驗(yàn)證,該實(shí)驗(yàn)選取了公開數(shù)據(jù)集TuSimple進(jìn)行訓(xùn)練。TuSimple數(shù)據(jù)集采集了高速公路上的圖片,其圖片都是在晴好天氣下的高質(zhì)量圖片。數(shù)據(jù)集中包含的測(cè)試集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的具體信息如表1所示。

    表1 數(shù)據(jù)集介紹

    3.3 算法評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

    用來衡量所提出方法的性能的度量標(biāo)準(zhǔn)分別是準(zhǔn)確率(Accuracy, Acc)、假正例(False Positives, FP)率和假反例(False Negatives, FN)率。對(duì)于被認(rèn)為是真正例(即正確)的預(yù)測(cè)車道標(biāo)志,其精度定義為

    3.4 結(jié)果與分析

    3.4.1 TuSimple數(shù)據(jù)集對(duì)比

    在TuSimple數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示,其為本文模型和其他模型的對(duì)比,可以看出本文模型在保持了較高的準(zhǔn)確率同時(shí),每秒傳輸幀數(shù)(Frames Per Second, FPS)達(dá)到116的最高水平。

    表2 TuSimple數(shù)據(jù)集上的比較

    3.4.2 消融實(shí)驗(yàn)

    從表3可以看出當(dāng)使用3階貝塞爾曲線方程時(shí),檢測(cè)效果最佳。實(shí)驗(yàn)表明2階時(shí)的曲線檢測(cè)效果不好,而使用4階及以上時(shí),曲線的自由度太大反而不好控制,從而導(dǎo)致生成的曲線效果更差。

    表3 TuSimple數(shù)據(jù)集上貝塞爾曲線不同階的比較

    如表4所示,EfficientNet-b1達(dá)到最高精度,其次是EfficientNet-b0和ResNet-34。這些結(jié)果表明,像ResNet-50這樣的大型網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)過度收集數(shù)據(jù)。盡管EfficientNet-b1達(dá)到了最高的準(zhǔn)確度,但它的計(jì)算成本更高(更低的幀速率、更高的最大似然比和更長的訓(xùn)練時(shí)間)。

    4 結(jié)論

    本文提出了一種基于貝塞爾曲線回歸的車道線檢測(cè)新方法。與最先進(jìn)的方法相比,所提出的方法簡(jiǎn)單有效,在保持有競(jìng)爭(zhēng)力的準(zhǔn)確性的同時(shí),檢測(cè)效率得到了極大的提升。目前,本文模型檢測(cè)準(zhǔn)確率和泛化能力上還有提升空間,在未來工作中,我們也將從這兩個(gè)方面提出更有效、靈活的建模方法,進(jìn)一步提升模型性能。

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