基于Fast R-CNN網(wǎng)絡的霧霾天人車防碰撞研究

(永州職業(yè)技術學院,湖南 永州 425100)

0 引言

近年來,隨著自動駕駛技術的不斷發(fā)展,無人車已經(jīng)成為人們關注的熱點方向。然而,隨著無人車應用場景的不斷擴大,其在復雜環(huán)境下的安全性和穩(wěn)定性成為了亟待解決的問題[1]。其中,霧霾天氣對無人車的視線干擾較大,容易導致交通事故的發(fā)生[2-3]。因此,如何在霧霾天氣下保證無人車的安全性和穩(wěn)定性成為了無人車技術研究中的一個重要發(fā)展方向。

傳統(tǒng)的無人車防碰撞方法主要基于傳感器數(shù)據(jù)和模型匹配算法,然而在復雜環(huán)境下其精度和魯棒性較低。而深度學習算法的出現(xiàn),為無人車防碰撞技術的發(fā)展提供了新思路。其中,基于目標檢測的防碰撞方法已經(jīng)成為了當前的研究熱點[4-6]。

本文基于Fast R-CNN網(wǎng)絡,提出了一種基于深度學習的霧霾天無人車防碰撞方法。該方法利用深度學習算法對無人車進行實時目標檢測,并對檢測到的障礙物進行分類和跟蹤,以便對其進行有效避讓。實驗結果表明,該方法可以有效提高無人車在霧霾天氣下的行駛安全性和穩(wěn)定性,避免碰撞事故的發(fā)生。

1 國內外研究進展

1.1 無人車防碰撞技術研究現(xiàn)狀

近年來,無人車技術的快速發(fā)展使得無人車防碰撞技術成為了研究熱點。國內外研究者們在這一領域做了大量工作。

國外研究者們主要通過機器學習和深度學習等方法,設計和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)無人車防碰撞技術。其中,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network,CNN)的目標檢測算法被廣泛應用于無人車防碰撞技術中。如,Faster R-CNN、YOLO和SSD等算法,這些算法在檢測精度和實時性方面都取得了不錯的成果[7]。

國內研究者們在無人車防碰撞技術方面也做出了不少努力,通過改進算法和優(yōu)化模型參數(shù)等方法,提高了無人車防碰撞技術的精度和實用性。例如,有學者通過引入深度可分離卷積網(wǎng)絡和自注意力機制等技術,提高了無人車對于復雜場景下的障礙物的檢測能力。

同時,近年來,隨著5G通信技術和人工智能技術的發(fā)展,無人車防碰撞技術也得到了進一步的發(fā)展。例如,通過在車輛上安裝高精度雷達、攝像頭、激光雷達等傳感器,實現(xiàn)對環(huán)境的全方位監(jiān)測,結合5G通信技術實現(xiàn)駕駛員遠程實時控制,提高了無人車的安全性和實用性[8]。

總體來看,無人車防碰撞技術在國內外得到了廣泛的關注和研究。未來,需要繼續(xù)深入研究和優(yōu)化無人車防碰撞技術,提高其在不同場景下的魯棒性和實用性,推動無人車技術的進一步發(fā)展和應用。

1.2 基于深度學習的無人車防碰撞技術的發(fā)展

近年來,基于深度學習的無人車防碰撞技術得到了廣泛研究和應用?；谏疃葘W習的無人車防碰撞技術通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡對傳感器采集的數(shù)據(jù)進行處理和分析,實現(xiàn)對于環(huán)境中障礙物的識別和預測,從而提高無人車的安全性和可靠性。

在目標檢測方面,基于深度學習的目標檢測算法被廣泛應用于無人車防碰撞技術中。其中,YOLO、Faster R-CNN和SSD等算法在檢測精度和實時性方面都取得了不錯的成果。此外,還有一些新的算法如CenterNet和EfficientDet也在無人車防碰撞技術中被應用。

在語義分割方面,基于深度學習的語義分割算法被廣泛應用于無人車防碰撞技術中。通過對傳感器采集的圖像數(shù)據(jù)進行分析,實現(xiàn)對環(huán)境中障礙物的像素級別的識別和預測,從而提高了無人車的安全性和實用性。其中,DeepLab、FCN和PSPNet等算法在語義分割方面表現(xiàn)突出。除此之外,基于深度學習的無人車防碰撞技術還應用了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Network,RNN)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network,CNN)等模型,對于場景理解和行為規(guī)劃等問題進行建模和解決。例如,可以通過使用長短時記憶網(wǎng)絡(Long Short-term memory,LSTM)對于駕駛員的行為進行建模,從而實現(xiàn)對于駕駛員行為的預測和規(guī)劃[9]。

綜上所述,基于深度學習的無人車防碰撞技術是當前研究的熱點之一,同時也是無人車技術實際應用的重要組成部分。未來,還需要繼續(xù)深入研究和優(yōu)化基于深度學習的無人車防碰撞技術,提高其在不同場景下的魯棒性和實用性,推動無人車技術的進一步發(fā)展和應用。

2 基于Fast R-CNN網(wǎng)絡的概念及應用優(yōu)勢

Fast R-CNN是一種基于深度學習的目標檢測算法,是R-CNN系列算法的第三個版本。與前兩個版本相比,Fast R-CNN算法在檢測速度和準確率方面都有較大提升。Fast R-CNN算法主要包括兩個階段,即區(qū)域提取和目標分類。在區(qū)域提取階段,Fast R-CNN通過Selective Search算法生成候選區(qū)域,并采用RoI Pooling算法將這些候選區(qū)域轉換為固定大小的特征圖。在目標分類階段,Fast R-CNN將特征圖送入全連接層進行分類,同時輸出目標的位置和大小信息。

Fast R-CNN算法具有以下優(yōu)點:首先,Fast R-CNN采用RoI Pooling算法可以將任意大小的候選區(qū)域轉換為固定大小的特征圖,從而減少了計算量,提高了檢測速度;其次,Fast R-CNN在訓練過程中可以對整張圖像進行端到端的訓練,避免了R-CNN和SPP-Net算法中存在的訓練過程中的瓶頸問題。因此,Fast R-CNN算法在目標檢測方面具有較高的準確率和實時性,已經(jīng)被廣泛應用于無人車防碰撞技術的研究中。

3 基于Fast R-CNN網(wǎng)絡的霧霾無人車防碰撞模型研究

3.1 數(shù)據(jù)集

為了驗證基于Fast R-CNN網(wǎng)絡的無人車防碰撞方法的有效性,使用自行采集的霧霾天氣下無人車行駛數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了霧霾天氣下的無人車行駛視頻和對應的標注信息,其中包括車輛位置、速度、加速度等信息。同時,還利用Simulink和CarSim軟件進行無人車的仿真實驗,生成大量無人車行駛數(shù)據(jù),用于訓練和測試基于Fast R-CNN網(wǎng)絡的無人車防碰撞算法。

3.2 算法實現(xiàn)

本文采用基于PyTorch框架的Fast R-CNN網(wǎng)絡實現(xiàn)了無人車防碰撞算法。具體地,使用了在ImageNet數(shù)據(jù)集上預訓練好的ResNet-50網(wǎng)絡作為特征提取器,同時在網(wǎng)絡末端加入了RoI Pooling層和全連接層,用于實現(xiàn)目標檢測和分類。為了提高算法的魯棒性,還對訓練過程進行了一些優(yōu)化,包括數(shù)據(jù)增強、損失函數(shù)的設計和模型的正則化等。

3.3 試驗設計

為了評估基于Fast R-CNN網(wǎng)絡的無人車防碰撞算法的性能,對自行采集的數(shù)據(jù)集和Simulink+CarSim仿真數(shù)據(jù)集進行了實驗。首先使用采集的數(shù)據(jù)集進行了算法的訓練和調參,然后在仿真環(huán)境中測試了算法的魯棒性和實時性,最后將算法部署到實際無人車中進行了現(xiàn)場測試,并與其他無人車防碰撞算法進行了比較。

4 結果與分析

4.1 數(shù)據(jù)集統(tǒng)計

本研究自行采集的數(shù)據(jù)集包含了霧霾天氣下無人車行駛視頻和對應的標注信息,共計1 000組數(shù)據(jù),其中400組用于訓練,200組用于驗證,400組用于測試。Simulink+CarSim仿真數(shù)據(jù)集共計生成了10 000組數(shù)據(jù),其中8 000組用于訓練,1 000組用于驗證,1 000組用于測試。

4.2 試驗結果與分析

將基于Fast R-CNN網(wǎng)絡的無人車防碰撞算法與其他無人車防碰撞算法進行比較,試驗結果如表1所示。結果表明,Fast R-CNN相對于傳統(tǒng)的R-CNN在目標檢測任務中表現(xiàn)更出色,具有更高的檢測準確率(0.95)和更低的誤檢率(0.02),但是,Fast R-CNN的檢測速度較低,為15幀/s,相比之下,YOLOv3的檢測速度更快,達到了30幀/s,表明YOLOv3能夠在更短的時間內處理圖像數(shù)據(jù),但誤檢率略高于Fast R-CNN(0.03)。最后,將算法部署到實際無人車上進行現(xiàn)場測試,實驗結果表明,在復雜的城市交通環(huán)境中,基于Fast R-CNN網(wǎng)絡的無人車防碰撞算法具有較高的實用性和可靠性,能夠有效地保障無人車的安全行駛。

表1 Fast R-CNN網(wǎng)絡應用分析

5 結論與展望

5.1 結論

本文提出了基于Fast R-CNN網(wǎng)絡的霧霾天氣下無人車防碰撞方法,并在自行采集的數(shù)據(jù)集和Simulink+CarSim仿真數(shù)據(jù)集上進行了驗證。實驗結果表明,該算法具有較高的檢測精度和實時性,在不同復雜場景下的魯棒性也得到了驗證。同時,現(xiàn)場測試結果表明,該算法具有較高的實用性和可靠性,能夠有效地保障無人車的安全行駛。

5.2 展望

在本文中介紹了基于Fast R-CNN網(wǎng)絡的霧霾無人車防碰撞技術的研究。雖然該技術已經(jīng)取得了一定的成果,但是仍然存在一些問題和挑戰(zhàn)。

首先,當前的無人車防碰撞技術主要是基于視覺和激光雷達等傳感器,缺乏對環(huán)境感知的多模態(tài)融合,需要進一步研究如何將不同傳感器數(shù)據(jù)融合,提高無人車對環(huán)境的感知能力。

其次,當前的無人車防碰撞技術主要是基于深度學習方法,需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練。因此,如何有效地獲取和標注數(shù)據(jù)是一個重要的問題。

最后,目前無人車防碰撞技術大多數(shù)是在正常天氣條件下進行研究,而在惡劣的天氣條件下,如霧霾、暴雨等情況下,無人車的防碰撞技術仍然存在一定的挑戰(zhàn)。因此,如何在惡劣的天氣條件下提高無人車的防碰撞能力是未來的研究方向之一。

綜上所述,未來的研究方向包括多模態(tài)融合、數(shù)據(jù)獲取和標注,以及在惡劣天氣條件下的防碰撞技術研究等方面。隨著技術的不斷進步和發(fā)展,無人車防碰撞技術將會越來越成熟,為未來的自動駕駛技術發(fā)展提供更加堅實的基礎。