CN111582339A - 一种基于深度学习的车辆检测与识别的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的车辆检测与识别的方法，包括如下步骤：S1、采集原始车辆图片数据；S2、制作原始训练数据集；S3、对步骤S2得到的原始训练数据集进行数据增强，形成最终训练数据集；S4、对Faster RCNN网络模型进行改进；S5、利用步骤S3得到的最终训练数据集对步骤S4得到的改进后的Faster RCNN网络模型进行训练；S6、把需要检测的车辆图像输入训练后的预测模型中，得到车辆检测结果。本发明通过对深度学习算法Faster RCNN进行了改进，构建新的目标检测方法，实现更加准确地检测出目标。

Description

一种基于深度学习的车辆检测与识别的方法
技术领域
本发明涉及计算机视觉领域、人工智能与模式识别等领域，具体涉及一种基于改进Faster RCNN的车辆检测与识别的方法。
背景技术
随着人们生活水平得到提高，车辆逐年增多，给道路交通带来的巨大的压力，道路堵塞、交通事故频频发生。通过车载视觉传感器可以实时准确的检测出道路上的车辆，以利于驾驶员提前发现潜在的危险，提醒驾驶员提前控制车辆制动或者转向等措施以避免交通事故的发生。目前，车辆目标检测技术在智能交通系统中有着重要的作用。
传统的车辆检测方法基于方向梯度直方图(HOG)特征和尺度不变特征变换(SIFT)等传统的方法对车辆进行特征提取，将提取出来的特征用支持向量机(SVM)、迭代器(Adaboost)等分类器进行车辆检测。这些方法需要研究人员的大量的先验知识，并且提取的特征为底层特征，在复杂的天气状况下车辆检测效果差，检测精度低，检测速度慢。
随着人工智能的发展，卷积神经网络成为提取图片特征的主要方法。基于深度学习的目标检测算法主要有YOLO和SSD网络，但是在复杂天气和被遮挡的情况下，车辆的检测精度不够高。Faster RCNN在检测物体时有较高的检测精度和检测速度，但是网络模型参数量巨大，难以在计算力有限的移动端硬件平台使用，不能达到实时检测，对于小尺度目标，该算法的精度较低。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明旨在提供一种基于深度学习的车辆检测与识别的方法，通过对深度学习算法Faster RCNN进行了改进，构建新的目标检测方法，实现更加准确地检测出目标。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于深度学习的车辆检测与识别的方法，包括如下步骤：
S1、采集原始车辆图片数据；
S2、制作原始训练数据集；
S3、对步骤S2得到的原始训练数据集进行数据增强，形成最终训练数据集；
S4、对Faster RCNN网络模型进行改进，改进的内容包括：
1)对Faster RCNN网络模型的共享卷积网络VGGNet-16进行改进：
将共享卷积网络VGGNet-16的第3层到第13层的3×3卷积修改为Fire Module；
2)在原有的Faster RCNN网络模型的RPN网络的基础上增加6个更小的anchors，即Faster RCNN网络模型在特征图的每一像素点上抽取15种Anchors,具体尺度为(1282、2562、5122、322、642)和3类长宽比(1:1，2:1，1:2)；
3)用ROI Align代替原有的Faster RCNN网络模型中的ROI Pooling；
4)采用多尺度训练作为Faster RCNN网络模型的训练方式；
S5、利用步骤S3得到的最终训练数据集对步骤S4得到的改进后的Faster RCNN网络模型进行训练；
S6、把需要检测的车辆图像输入训练后的预测模型中，得到车辆检测结果。
进一步地，步骤S2的具体过程如下：
S2.1、下载VOC2007数据集，并将步骤S1采集得到的原始车辆图片数据移动到VOC2007数据集的data文件夹下；
S2.2、使用标注工具对原始车辆图片数据进行标注，用矩形框框出原始车辆图片中的车辆，并生成xml文件，xml文件保存矩形框坐标和车辆类型，保存格式为[车辆类型，矩形框中心x坐标，矩形框中心y坐标，车辆宽度w，车辆高度h]；删除难以人工标注的原始车辆图片；将得到的xml文件替换VOC2007数据集中Annotations文件夹内的文件；
S2.3、根据步骤S2.2生成的xml文件，对应生成名称为train、test、trainval和val的txt文件，用这四个txt文件替换VOC2007数据集中Main文件夹内的txt文件；
S2.4、初始化模型参数，下载预训练模型将其放在data文件夹下。
进一步地，步骤S3的具体过程为：
先对原始训练数据集依次进行亮度随机调整、对比度随机调整、色相随机调整、饱和度随机调整、通道随机调换光学变换，再依次进行随机扩展、随机剪裁、随机镜像、随机到固定比例几何变换，最后进行去均值变换，得到最终训练数据集。
进一步地，所述多尺度训练中，设置三种输入尺度(600，800，1000)，训练时，每张车辆图片被随机分配一种尺度。
本发明的有益效果在于：本发明通过对深度学习算法Faster RCNN进行了改进，将共享卷积网络VGGNet-16轻量化设计，减少模型参数，减小计算量，加快模型的训练速度；在RPN网络上增加更小的anchors、用ROI Align特征池化，有利于提高小目标检测准确率；多尺度训练可提高检测性能。
附图说明
图1为本发明实施例中的总体方法流程示意图；
图2为本发明实施例中数据增强的流程示意图；
图3为本发明实施例中Fire Module的结构图；
图4为本发明实施例中改进的VGGNet-16网络结构示意图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明作进一步的描述，需要说明的是，本实施例以本技术方案为前提，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围并不限于本实施例。
本实施例提供一种基于深度学习的车辆检测与识别的方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1、采集原始车辆图片数据；
S2、制作原始训练数据集：
S2.1、下载VOC2007数据集，并将步骤S1采集得到的原始车辆图片数据移动到VOC2007数据集的data文件夹下；
S2.2、使用标注工具对原始车辆图片数据进行标注，用矩形框框出原始车辆图片中的车辆，并生成xml文件，xml文件保存矩形框坐标和车辆类型，保存格式为[车辆类型，矩形框中心x坐标，矩形框中心y坐标，车辆宽度w，车辆高度h]；删除难以人工标注的原始车辆图片；将得到的xml文件替换VOC2007数据集中Annotations文件夹内的文件；
S2.3、根据步骤S2.2生成的xml文件，对应生成名称为train、test、trainval和val的txt文件，用这四个txt文件替换VOC2007数据集中Main文件夹内的txt文件；
S2.4、初始化模型参数，下载预训练模型将其放在data文件夹下。
S3、对步骤S2得到的原始训练数据集进行数据增强，形成最终训练数据集；
具体流程如图2所示，先对原始训练数据集依次进行亮度随机调整、对比度随机调整、色相随机调整、饱和度随机调整、通道随机调换光学变换，再依次进行随机扩展、随机剪裁、随机镜像、随机到固定比例几何变换，最后进行去均值变换，得到最终训练数据集。
S4、对Faster RCNN网络模型进行改进，改进的内容包括：
1)对Faster RCNN网络模型的共享卷积网络VGGNet-16进行改进，改进后的结构如图4所示：
将共享卷积网络VGGNet-16的第3层到第13层的3×3卷积修改为参数量较少的Fire Module；Fire Module的结构如图3所示，具体包括：
SqueezeNet层：用于首先使用1×1卷积对特征图进行降维，特征图的尺寸不变，减少输入通道的数量，达到压缩的目的；
Expand层：用于对SqueezeNet层得到的特征图并行地使用1×1卷积和3×3卷积获得不同感受野的特征图，达到扩展的目的；
Concat层：用于对Expand层得到的两个特征图进行通道拼接，作为最终输出；
所述Fire Module中，输入的特征图通道数量与融合后的特征图通道数量相同，激活函数使用ReLU函数。
2)在原有的Faster RCNN网络模型的RPN网络的基础上增加6个更小的anchors；具体流程如下：
对特征图进行3×3卷积的操作，得到特征图每一个像素点的维度是512维，这512维的数据对应着原始车辆图片上很多不同的大小与宽高区域的特征，这些区域的中心点都相同，原始车辆图片到特征图的采样率为16，则特征图上每一个点的坐标乘以16即可得到对应的原始车辆图片坐标；
为适应不同的物体大小与宽高，原有的Faster RCNN网络模型的RPN网络在特征图的每一点上抽取9种Anchors,具体尺度为(1282、2562、5122)和3类长宽比(1:1，2:1，1:2)，为了使其对小尺度车辆有更好的检测效果，本实施例中，在原有的Faster RCNN网络模型的RPN网络的基础上增加了尺度(322、642),即具体尺度为(1282、2562、5122、322、642)，从而增加了6种更小的Anchors，则每个像素点上有15个Anchors。
改进后的共享卷积网络的后面连接3×3×512卷积核提取特征，3×3×512卷积核的后面连接两个并行的1×1×512卷积核的分类层网络和回归层网络，所述分类层网络用于判断Anchors是前景的概率，回归层网络用于预测偏移量,通过作用在Anchors上使得Anchors更接近真实物体；因此，经过分类层网络和回归层网络后，可以得到每一个Anchors的前景概率和偏移量。
3)用ROI Align代替原有的Faster RCNN网络模型中的ROI Pooling；
其中，所述ROI Align是将感兴趣区域固定为7ⅹ7大小的池化层；ROI Align使用双线性插值的方法获得坐标为浮点数的像素点上的图像数值，可以减少误差，对数据集小物体的检测有效的改善。
双线性插值过程如下所示：
假设已知函数f在Q11＝(x1,y1)，Q12＝(x1,y2)，Q21＝(x2,y1)，Q22＝(x2,y2)四个点的值，先在x方向进行线性插值，公式如下所示：
Figure BDA0002470886700000081
R1＝(x,y1)；
其中，R1为Q11与Q21的插值；
Figure BDA0002470886700000082
R2＝(x,y2)；
其中，R1为Q12与Q22的插值；
然后在y方向进行线性插值：
Figure BDA0002470886700000083
其中，P为两次插值结果；
得到所要的结果f(x,y)：
Figure BDA0002470886700000084
4)采用多尺度训练作为Faster RCNN网络模型的训练方式；
所述多尺度训练具体为，设置三种输入尺度(600，800，1000)，训练时，每张车辆图片被随机分配一种尺度以输入Faster RCNN网络模型。
在实际场景中，所采集的数据中远处和近处的车辆及不同类型的车辆尺寸占图比差别较大，原有的Faster RCNN模型中训练样本图片均为单一尺度的图片，对图像中占图比较小的车辆目标会出现漏检的情况。采用多尺度训练，训练出的模型学习特征范围会变广，能够降低目标漏检率，提高车辆检测的精确度，使训练出来的模型对目标大小具有一定的鲁棒性。
S5、利用步骤S3得到的最终训练数据集对步骤S4得到的改进后的Faster RCNN网络模型进行训练；
将步骤S3的最终训练数据集输入改进后的共享卷积网络VGGNet-16中进行特征提取，然后将得到的特征图输入改进的RPN网络生成预测框，读入GT框和预测框信息对RPN网络进行训练获取精确的预测框，然后筛选预测框得到ROIs，采用ROI Align网络生成尺寸大小相同的特征图，其后将得到的特征图输入Fast RCNN网络，将RPN网络和Fast RCNN网络交替训练，最后用多尺度训练方式进行训练，得到训练后的预测模型；
S6、把需要检测的车辆图像输入训练后的预测模型中，得到车辆检测结果。
具体地，将需要检测的车辆图像输入改进后的共享卷积网络VGGNet-16中进行特征提取，改进后的RPN网络在特征图上生成候选区域，采用Soft NMS筛选候选框，然后采用ROI Align固定候选框大小，其后检测网络计算得分和类别，生成尺寸大小相同的特征图，最后输出检测结果。
对于本领域的技术人员来说，可以根据以上的技术方案和构思，给出各种相应的改变和变形，而所有的这些改变和变形，都应该包括在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于深度学习的车辆检测与识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、采集原始车辆图片数据；
S2、制作原始训练数据集；
S3、对步骤S2得到的原始训练数据集进行数据增强，形成最终训练数据集；
S4、对Faster RCNN网络模型进行改进，改进的内容包括：
1)对Faster RCNN网络模型的共享卷积网络VGGNet-16进行改进：
将共享卷积网络VGGNet-16的第3层到第13层的3×3卷积修改为Fire Module；
2)在原有的Faster RCNN网络模型的RPN网络的基础上增加6个更小的anchors，即Faster RCNN网络模型在特征图的每一像素点上抽取15种Anchors,具体尺度为(1282、2562、5122、322、642)和3类长宽比(1:1，2:1，1:2)；
3)用ROI Align代替原有的Faster RCNN网络模型中的ROI Pooling；
4)采用多尺度训练作为Faster RCNN网络模型的训练方式；
S5、利用步骤S3得到的最终训练数据集对步骤S4得到的改进后的Faster RCNN网络模型进行训练；
S6、把需要检测的车辆图像输入训练后的预测模型中，得到车辆检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的车辆检测与识别的方法，其特征在于，步骤S2的具体过程如下：
S2.1、下载VOC2007数据集，并将步骤S1采集得到的原始车辆图片数据移动到VOC2007数据集的data文件夹下；
S2.2、使用标注工具对原始车辆图片数据进行标注，用矩形框框出原始车辆图片中的车辆，并生成xml文件，xml文件保存矩形框坐标和车辆类型，保存格式为[车辆类型，矩形框中心x坐标，矩形框中心y坐标，车辆宽度w，车辆高度h]；删除难以人工标注的原始车辆图片；将得到的xml文件替换VOC2007数据集中Annotations文件夹内的文件；
S2.3、根据步骤S2.2生成的xml文件，对应生成名称为train、test、trainval和val的txt文件，用这四个txt文件替换VOC2007数据集中Main文件夹内的txt文件；
S2.4、初始化模型参数，下载预训练模型将其放在data文件夹下。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的车辆检测与识别的方法，其特征在于，步骤S3的具体过程为：
先对原始训练数据集依次进行亮度随机调整、对比度随机调整、色相随机调整、饱和度随机调整、通道随机调换光学变换，再依次进行随机扩展、随机剪裁、随机镜像、随机到固定比例几何变换，最后进行去均值变换，得到最终训练数据集。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的车辆检测与识别的方法，其特征在于，所述多尺度训练中，设置三种输入尺度(600，800，1000)，训练时，每张车辆图片被随机分配一种尺度。
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