CN109657614A - 航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法 - Google Patents

航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明属城市道路识别领域，尤其涉及一种航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法，包括如下步骤：（1）通过labelme软件对图像进行多边形，矩形，线，点和图像级进行道路语义标注；（2）采用沙漏型深度神经网络进行训练；（3）转成成IOS支持的新模型；（4）新模型语义预测；（5）新模型语义去噪处理；（6）新模型矢量化。本发明能快速准确并且高效实现对道路情况实时把控，为自动化城市道路分析与理解提供支撑。

Description

航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法
技术领域
本发明属城市道路识别领域，尤其涉及一种航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法。
背景技术
随着科技不断进步，所获得的航拍图像分辨率不断提升，传统面向中低分辨率的道路识别方法不再适用，考虑面向高分辨率航拍图像的道路提取方法势在必行。航拍技术在快速发展，识别及智能识别技术在发展，大数据挖掘、机器人、区块链等技术都在飞速进步。利用这些技术为人们生活和相关行业提供支持，已经成为国内外企业不断创新研究的努力方向。随着航拍技术的进步，航拍图像分辨率不断提升。分辨率的提升带来了好处，也带来了新的问题。应用在城市道路识别和提取中，可以为人们出行导航提供服务，好处是可以更精准的识别城市道路；新问题是如何高效、准确识别和提取道路，服务即时准确的导航需求。相关需求领域包括民用和军用等。城市道路识别和提取最复杂，因为其周边有大量建筑物，随着光谱的不同，图像不同；因为道路可能发生拥堵，乃至交通事故，图像会发生变化；因为道路可能发生断裂，要尽快识别和提取，提示道路路况。所以研究城市道路识别方法的理论、模型及利用知识判断一直是重要的研究课题。基于高分辨率的航拍图像利用计算机展示更加丰富的细节信息(低层，多特征融合识别)，结合高层语义知识，在面对计算量呈指数上升的情况下，高分辨率航拍图像中的城市道路作为研究对象，重点研究城市道路低层特征提取与自动识别方法，研究高层语义指导下的城市道路遮挡及断裂连接问题，从而生成完整的道路网，实现城市道路的自动识别，具有重要意义。
国内外对航拍图像中城市道路识别和提取问题进行了大量研究，不同方法面向不同的对象，并且适用于不同的场合。根据面向的对象，道路识别包括城市主干道、道路路况、车道线、人行横道、天桥、绿化带、交叉路口等关键处的算法；根据是否需要人工参与，可以分为自动提取方法和半自动提取方法；根据选用的道路特征，可以分为基于边缘和线特征的方法和基于面与形状特征的方法。随机抽样一致性(RANdom SAmple Consensus)则是一种快速的直线拟合方法，该方法优点在于计算简单快捷，在应对大样本数据的时候表现良好，但最终得到的结果不一定是最优解。数学形态学算子则采用化整为零的思想，逐步采用多组不同长度、角度的直线模板对图像进行卷积，从而提取出指定长度和角度的道路目标。城市道路识别和提取应用的方法主要包括：图像预处理、低层特征提取、基于低层特征的道路提取与识别、道路网断裂及遮挡处理等。
现有城市道路识别方法对道路情况尚不能做到实时把控，对事故现场的检测速度也不是很理想。
发明内容
本发明旨在克服现有技术的不足之处而提供一种能快速准确并且高效实现对道路情况实时把控，为自动化城市道路分析与理解提供支撑的航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法。
为解决上述技术问题，本发明是这样实现的：
航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法，它包括如下步骤：
(1)道路语义标记；
(2)深度神经网络训练；
(3)转成成IOS支持的新模型；
(4)新模型语义预测；
(5)新模型语义去噪处理；
(6)新模型矢量化。
作为一种优选方案，本发明所述步骤(1)通过labelme软件对图像进行多边形，矩形，线，点和图像级标注。
进一步地，本发明所述步骤(2)采用沙漏型深度神经网络；所述沙漏型深度神经网络包括前后两部分；前半部分为特征提取，每经过一个池化层特征图像尺寸缩小一半；后半部分为特征融合，使用上采样和跳接的方式将提取的特征汇集到一起。
进一步地，本发明将训练好的模型借助Core ML集成到自己的应用当中。
进一步地，本发明所述步骤(4)中，首先将原图像缩小原来的四分之一大小，再在缩小的图像上使用交叉覆盖的方式截取图像，直到将缩小的图像全部覆盖。之后对数据进行融合处理。
进一步地，本发明所述步骤(5)中，通过两部分对数据进行优化处理；第一部分为线条线型，将线条线型进行拉伸和收缩，以及曲线的斜率进行预测，通过两条线型的垂直距离是否在可选范围内，符合条件的进行膨胀处理，使之线型融合，不符合条件的线条，采用腐蚀处理，通过使用膨胀与腐蚀的方法,还原图像；第二部分为区域型，使用边缘检测方法，检测出图像中所有灰度值变化较大的点，将这些点连接起来，形成轮廓和区域，将轮廓内部的线型进行拉伸和收缩，通过曲率和两条线型的垂直距离判断是否符合融合条件。
进一步地，本发明所述步骤(6)中，将航拍照片中的道路轮廓和道路元素识别后，以矢量化的方式将道路轮廓和道路元素进行绘制。
本发明能准确快速并且高效实现对道路情况的实时把控，与现有技术相比，本发明具有如下特点：
(1)准确的识别航拍图像上道路的各种线型。如停止线、等待让行线、双实线、绿化带、人行横道、双虚线、中心超车线、左转待转区、导流线、网格区等，为自动化城市道路分析与理解提供支撑。
(2)快速的对事故现场的检测。因为航拍图片采集会造成道路或者空中的堵塞与干扰，所以快速的分析与处理至关重要，所以本发明以达到秒级的处理速度，完成道路线型和感兴趣区域的检测与分析。道路同时对道路信息的识别对城市交通指挥调度和人们出行道路的导航需要都具有很高的利用价值，实现对城市管理者以及其他决策者和个人用户对道路和城市建设规划提供参考。
(3)系统使用便捷。无人机与Ipad连接，实现了外观小巧，占用空间小，方便携带，并且操纵简单快捷。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。本发明的保护范围不仅局限于下列内容的表述。
图1为本发明航拍嵌入道路识别流程框图；
图2A及图2B为本发明道路标记图片；
图3为本发明深度神经网络训练示意图；
图4A、图4B、图4C及图4D为本发明训练测试结果图。
具体实施方式
如图所示，航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法，包括如下步骤：
(1)道路语义标记；
(2)深度神经网络训练；
(3)转成成IOS支持的新模型；
(4)新模型语义预测；
(5)新模型语义去噪处理；
(6)新模型矢量化。
本发明所述步骤(1)通过labelme软件对图像进行多边形，矩形，线，点和图像级标注。本发明所述步骤(2)采用沙漏型深度神经网络；所述沙漏型深度神经网络包括前后两部分；前半部分为特征提取，每经过一个池化层特征图像尺寸缩小一半；后半部分为特征融合，使用上采样和跳接的方式将提取的特征汇集到一起。本发明将训练好的模型借助CoreML集成到自己的应用当中。本发明所述步骤(4)中，首先将原图像缩小原来的四分之一大小，再在缩小的图像上使用交叉覆盖的方式截取图像，直到将缩小的图像全部覆盖。之后对数据进行融合处理。本发明所述步骤(5)中，通过两部分对数据进行优化处理；第一部分为线条线型，将线条线型进行拉伸和收缩，以及曲线的斜率进行预测，通过两条线型的垂直距离是否在可选范围内，符合条件的进行膨胀处理，使之线型融合，不符合条件的线条，采用腐蚀处理，通过使用膨胀与腐蚀的方法,还原图像；第二部分为区域型，使用边缘检测方法，检测出图像中所有灰度值变化较大的点，将这些点连接起来，形成轮廓和区域，将轮廓内部的线型进行拉伸和收缩，通过曲率和两条线型的垂直距离判断是否符合融合条件。本发明所述步骤(6)中，将航拍照片中的道路轮廓和道路元素识别后，以矢量化的方式将道路轮廓和道路元素进行绘制。
本发明采用训练-移植-识别的方法完成嵌入式航拍道路识别功能，在训练阶段首先由行业内技术专家人工标记大量航拍道路图片，然后使用深度卷积神经网络(CNN)训练形成参数化模型。概括如以下六点：
A、道路语义标记
道路标识系统的数据集非常重要，好的数据集直接影响到最后的测试效果，所以本发明的数据集来自专业技术人员使用无人机航拍的河北的街景图像，并从大量图片中挑选出清晰度好的的300张图像作为本发明的数据集。为了达到数据的可靠性以及科学性，训练使用的图像的分辨率分别有2k,3k,4k和5k四种尺寸不同的图片，对不同尺寸的图片进行了全面的覆盖。同时监督学习离不开对数据的标注，由于道路的多样性，因此选择一款的好标记软件显得尤其重要，本发明选用了可以对图像进行多边形，矩形，线，点和图像级标注的并且效率高效简单易用的labelme软件，对训练的图片进行标注。参见图2A及图2B。
B、深度神经网络训练
标记完数据集后，就可以对数据集进行训练了，本发明使用的是沙漏型的深度神经网络，该网络可分为前后两部分。前半部分作用是特征提取，每经过一个池化层特征图像尺寸缩小一半。后半部分的作用是特征融合，使用上采样和跳接的方式将提取的特征汇集到一起，以最后一个上采样为例，它的特征既来自第一个卷积block的输出(同尺度特征)，也来自上采样的输出(大尺度特征)，这样的连接是贯穿整个网络的，你可以看到上图的网络中有四次融合过程，相对应的FCN网络只在最后一层进行融合。本网络训练中我们使用随机截取法和填充法对数据进行处理和比对。借此以达到还原数据的本质。通过这两种方式使训练出来的图片更加可靠，科学性更高。测试结果参见图4A、图4B、图4C及图4D。
C、模型转换
训练好的模型借助Core ML，可以集成到自己的应用当中。同时Core ML还为Vision提供了图像处理的支持，为Foundation提供了自然语言处理的支持，为GameplayKit提供了对学习决策树(learned decision tree)进行分析的支持。并且mlmodel可以在Xcode中轻松的构建机器学习模型，并且可以使用视觉和自然语言技术，创建和针对苹果生态系统的各种任务(包括回归、图像分类、单词标记和句子分类)的优化模型。
D、语义预测
模型转换后为了保证最终结果的可靠性，同时考虑到IOS的内存有限，预测图像大小采用640*480，所以在不影响最终结果的科学性情况下。首先先将原图像缩小原来的四分之一大小。再在缩小的图像上使用交叉覆盖的方式截取图像。直到将缩小的图像全部覆盖。之后对数据进行融合处理。
E、去噪处理
在去噪处理中，我们通过两部分对数据进行优化处理，把预测的结果分为两个部分，第一部分为线条线型，将线条线型进行拉伸和收缩，以及曲线的斜率进行预测，通过两条线型的垂直距离是否在可选范围内，符合条件的进行膨胀处理，使之线型融合。反之，不符合条件的线条，一些干扰线条采用腐蚀处理，通过使用膨胀与腐蚀的方法,还原图像最真实的效果。第二部分为区域部分。比如绿化带、人行横道等。首先先使用边缘检测方法，检测出图像中所有灰度值变化较大的点，而且这些点连接起来，就形成了轮廓和区域。将轮廓内部的线型进行拉伸和收缩，通过曲率和两条线型的垂直距离判断是否符合融合条件。
F、矢量化
最终将航拍照片中的道路轮廓和道路元素识别后，以矢量化的方式将道路轮廓和道路元素进行绘制。以此为依据，开始对识别结果的矢量化过程。首先将识别结果中的每类像素点以相同位置分别保存至各子图中，即30个子图对应30种类别的结果，这样不仅避免了像素点之间的干扰，而且降低了时间复杂度，再调用本发明的边缘检测方法，以此便将同种像素分开得到多个道路轮廓或道路元素，继而再对每个轮廓进行骨架点提取，便可以骨架点为依据绘制道路轮廓和道路元素，至此完成道路轮廓和道路元素的矢量化过程。
线段拟合。首先对于每个像素区域做8邻域区域检测，得到邻接区域像素坐标集合M＝{mk|k＝1,2,...,n}，然后对该坐标集合做二次曲线拟合，得到曲线C，以最小二乘距离作为拟合代价函数，如式(1)所示。
由于道路检测的间断性，所以在得到各区域曲线断并不是连续的，所以还需要进一步的小线段合并处理，该过程的主要参考个线段的方向一致性和距离相近性。假定曲线断S1其中一个端点T1与另外一个线段S2的端点T2在空间阈值HS内存在共同区域时，如果S2与S1临近的区域与S1所代表曲线一致，同时反向判别成立，则认为二者可以合并，合并代价函数如式(2)所示：
最后使用端点与一阶导数一致性约束创建连接弧线，形成连续的道路曲线线型。
本发明任意尺寸的图像都可以作为本发明的数据集而进行训练，而且可以实时性的快速的识别道路上的各种线型并反映出道路的实时情况。实时分析道路状态，给管理者以及使用者路线规划及城市建设提供参考。本发明适应各种机型，方便携带而且操作简单。
本发明采用训练-移植-识别的方法完成嵌入式航拍道路识别功能，在训练阶段首先由行业内技术专家人工标记大量航拍道路图片，然后使用深度卷积神经网络(CNN)训练形成参数化模型。得到模型后还需要转换成ios系统兼容的mlmodle格式。在识别阶段，首先将图片输入到mlmodel之内，得到30维度的道路语义图，预处理和去噪之后再通过矢量化模块得到最终的道路标线矢量图。
本发明的图片来自业内专业人士使用无人机拍摄，高度在20～50米之间，采用自动曝光保持图片清晰度。图像为彩色图像。图像格式为jpg。挑选出一部分清晰的图像作为训练的数据集。然后使用labelme软件，给数据集中的图片进行标记：如实线，直线，虚线，停止线，等待让行线，双实线，路肩，绿化带，人行横道，人行道，护栏，双虚线，不规则绿化带，中心超车线，左转待转，左转待转区，左转待行区，导流渠，导流线，桥梁，单实线，停车位，网格区，直行待行区，实虚线，减速让行，右转，直行，直行右转，直行左转，人行道预告，左转，左转掉头，掉头，左右转弯，中心线，直行左右转弯等道路标线。每标记完一张图片就会对应生成一个.json文件。数据集标记完成后，将数据集和生成的.json文件在paycharm下生成语义图。完成之后再调用ubuntu下的模块进行训练。数据集训练完成之后调用相应的预测模块，生成model,再将生成的model转换成IOS支持的mlmodel。之后再调用IOS的Xcode开发软件将mlmodel生成可执行的app文件。将mlmodel转化之后的数据进行语义预测，语义去噪和矢量化处理，生成新的图形。
以上关于本发明的具体描述，仅用于说明本发明而并非受限于本发明实施例所描述的技术方案。本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或等同替换，以达到相同的技术效果。只要满足使用需要，都在发明的保护范围内。

Claims (7)

1.航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
（1）道路语义标记；
（2）深度神经网络训练；
（3）转成成IOS支持的新模型；
（4）新模型语义预测；
（5）新模型语义去噪处理；
（6）新模型矢量化。
2.根据权利要求1所述的航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法，其特征在于：所述步骤（1）通过labelme软件对图像进行多边形，矩形，线，点和图像级标注。
3.根据权利要求2所述的航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法，其特征在于：所述步骤（2）采用沙漏型深度神经网络；所述沙漏型深度神经网络包括前后两部分；前半部分为特征提取，每经过一个池化层特征图像尺寸缩小一半；后半部分为特征融合，使用上采样和跳接的方式将提取的特征汇集到一起。
4.根据权利要求3所述的航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法，其特征在于：将训练好的模型借助 Core ML集成到自己的应用当中。
5.根据权利要求4所述的航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法，其特征在于：所述步骤（4）中，首先将原图像缩小原来的四分之一大小，再在缩小的图像上使用交叉覆盖的方式截取图像，直到将缩小的图像全部覆盖，之后对数据进行融合处理。
6.根据权利要求5所述的航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法，其特征在于：所述步骤（5）中，通过两部分对数据进行优化处理；第一部分为线条线型，将线条线型进行拉伸和收缩，以及曲线的斜率进行预测，通过两条线型的垂直距离是否在可选范围内，符合条件的进行膨胀处理，使之线型融合，不符合条件的线条，采用腐蚀处理，通过使用膨胀与腐蚀的方法,还原图像；第二部分为区域型，使用边缘检测方法，检测出图像中所有灰度值变化较大的点，将这些点连接起来，形成轮廓和区域，将轮廓内部的线型进行拉伸和收缩，通过曲率和两条线型的垂直距离判断是否符合融合条件。
7.根据权利要求6所述的航拍道路交通事故现场勘查中道路及车辆自动识别方法，其特征在于：所述步骤（6）中，将航拍照片中的道路轮廓和道路元素识别后，以矢量化的方式将道路轮廓和道路元素进行绘制。
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