CN111753741A - 基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法、装置及存储介质。通过可见光摄像头和红外热像仪采集特种车辆四周的图像信息；构建基于深度学习的视觉辅助驾驶网络，实现特种车辆的实时视觉感知处理，并在边缘计算盒内设置报警单元，实现障碍物实时检测与报警；构建显示和报警页面，实现每个方向的障碍物实时报警和显示。本发明采用长波红外热像仪和可见光摄像头进行道路信息采集，长波红外具有穿透力强，且受天气影响小的特点，完全满足特种车辆在任意环境条件下的行驶需求。加入深度学习算法，可以实现物体的精准检测与识别，并且做出实时预警，可以为驾驶员提供更多的参考资料，从而提高特种车辆的驾驶安全性。

Description

基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及特种车辆视觉辅助驾驶领域，特别是涉及一种基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法、装置及存储介质。
背景技术
辅助驾驶在民用车辆中的应用和创新更多，军用的特种车辆改装方法少。特种车辆需要远距离的障碍物检测，而且还需要在极端环境中实现辅助驾驶功能。例如：在夜晚，没有照明的空旷地带行驶，很容易发生撞击野生动物等事件，或者在暴雨、雾霾等极端天气下驾驶，人眼和可见光摄像头并不能够得到应用的情况下，很难确保安全性。
因此，如何提高特种车辆的驾驶安全性是本领域技术人员目前需要解决的一项技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法、装置及存储介质，能提高特种车辆的驾驶安全性。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
第一方面，本发明提供一种基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法，包括以下步骤：
步骤S1、通过可见光摄像头和红外热像仪采集特种车辆四周的图像信息；
步骤S2、构建基于深度学习的视觉辅助驾驶网络；
步骤S3、将视觉辅助驾驶网络移植到边缘计算盒内，实现特种车辆的实时视觉感知处理，并在边缘计算盒内设置报警单元，实现障碍物实时检测与报警；
步骤S4、构建显示和报警页面，实现每个方向的障碍物实时报警和显示。
进一步的，所述的步骤S1包括：
通过特种车辆的前、后、左、右的可见光摄像头采集连续帧RGB图像；
通过特种车辆的前、后、左、右方的红外热像仪采集任何光线条件下的周围环境的连续帧的IR图像；
将采集到的RGB图像和IR图像以4辐图像为一个批次送入到视觉辅助驾驶网络中；
通过雷达发射超声波，检测车辆与后方障碍物的距离。
进一步的，所述的步骤S2包括：
步骤S201、构建基于深度学习算法Mobi leNet-V2的神经网络的物体识别模型；
步骤S202、构建基于深度学习算法SSD的神经网络的物体检测模型；
步骤S203、将物体检测模型和物体识别模型结合，得到视觉辅助驾驶网络。
进一步的，所述的物体检测模型包括线性瓶颈网络和倒残差网络。
进一步的，所述的步骤S3包括：
步骤S301、将视觉辅助驾驶网络移植到边缘计算盒中的数据处理单元，并在特种车辆的四周各安装一个边缘计算盒；
步骤S302、将每个方向的可见光摄像头和红外热像仪采集到的图像送入对应的边缘计算盒的数据处理单元做计算，利用视觉辅助驾驶网络进行检测识别，并输出检测识别后的像素集合的结果到边缘计算盒中的控制单元；
步骤S303、控制单元将原始图像与检测识别后的像素集合的结果通过时间戳进行信息匹配，得到添加了矩形框和物体标签的图像。
进一步的，若步骤S302中识别并检测到了障碍物，则控制单元中的报警模块就会发出警报提示音进行实时报警。
第二方面，本发明提供一种基于深度学习的特种车辆辅助驾驶装置，包括控制单元和数据处理单元，所述的控制单元上存储有计算机指令，所述的数据处理单元运行该计算机指令并执行上述基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法。
第三方面，本发明提供一种存储介质，所述存储介质上存有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被运行时，执行上述基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法。
本发明采用长波红外热像仪和可见光摄像头进行道路信息采集，长波红外具有穿透力强，且受天气影响小的特点，完全满足特种车辆在任意环境条件下的行驶需求，且长波红外检测的距离更长，完全可以精准的检测到100米以外的活物和有热量的物体(例如：汽车、导弹等)。最重要的是加入深度学习算法，可以实现物体的精准检测与识别，并且做出实时预警，可以为驾驶员提供更多的参考资料，从而提高特种车辆的驾驶安全性。
附图说明
图1为本发明的基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法的流程图；
图2为本发明中的传感器摆放位置示意图；
图3为本发明中MobileNet网络的深度可分离卷积层示意图；
图4为本发明中MobileNet-SSD的神经网络结构示意图；
图5为本发明的工作原理框图。
具体实施例
下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。
以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
本发明的基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法，包括以下步骤：
步骤S1、通过可见光摄像头和红外热像仪采集特种车辆四周的图像信息。
通过在特种车辆的前、后、左、右各安装可见光摄像头和红外热像仪来采集图像信息作为辅助驾驶的信息输入。并且在后方安装倒车雷达，对后方障碍物进行提示。
具体地，在本发明的一个优选实施例中，步骤S1具体包括：
通过特种车辆的前、后、左、右的可见光摄像头采集光线条件良好的情况中的连续帧RGB图像；
通过特种车辆的前、后、左、右方的红外热像仪采集任何光线条件下的周围环境的连续帧的IR图像；
将采集到的RGB图像和IR图像以4辐图像为一个批次送入到视觉辅助驾驶网络中；
通过雷达发射超声波，检测车辆与后方障碍物的距离。设定后方物体与车辆距离大于等于4米为安全距离，雷达主要用于倒车提醒和车辆跟车报警。
步骤S2、构建基于深度学习的视觉辅助驾驶网络。
具体地，在本发明的一个优选实施例中，步骤S2具体包括：
步骤S201、构建基于深度学习算法MobileNet-V2的神经网络的物体识别模型，MobileNet网络中包含深度可分离卷积层，该卷积层由线性瓶颈网络(Linear Bottlenecksblock)和倒残差网络(Inverted residual block)组成。线性瓶颈网络为一头大一头小的网络结构，包括1个3x3通道的卷积层和1个ReLU层，再用1x1通道的卷积和1个ReLU层来恢复通道。倒残差网络结构为两边窄中间宽的网络结构形状，包括一个1x1通道的卷积层和1个ReLU层，再加上1个3x3通道的卷积层和1个ReLU层，最后做1x1通道的卷积和1个ReLU层来恢复通道。这种方式的优势在于减少网络的参数，卷积深度加深，训练也就相对容易一些。利用MobileNet网络对步骤S1中采集到的图像进行识别，最终输出识别结果，即图像中出现的物体是人还是动物或者车辆。
步骤S202、构建基于深度学习算法SSD的神经网络的物体检测模型，该模型的作用为检测环境中的障碍物，将步骤S201识别出来的图像中，给物体在图像中的位置画框。SSD算法可以提取不同尺度的特征图来做检测，且可以采用不同尺度和长宽比的先验框。例如:步骤S201检测到图像中有人，经过SSD模型后，会得到用矩形框将行人框起来的图像。
步骤S203、将基于深度学习算法MobileNet-V2的神经网络的物体识别模型和基于深度学习算法SSD的神经网络的物体检测模型结合，得到视觉辅助驾驶网络。
模型前端接入Mobilenet模型进行图像识别工作，后端接入SSD进行图像检测，共同得到Mobilenet-SSD算法模型，得到本发明所用的视觉辅助驾驶网络。
步骤S3、将视觉辅助驾驶网络移植到边缘计算盒内，实现特种车辆的实时视觉感知处理，并在边缘计算盒内设置报警单元，实现障碍物实时检测与报警。
具体地，在本发明的一个优选实施例中，步骤S3具体包括：
步骤S301、将视觉辅助驾驶网络移植到边缘计算盒中的数据处理单元，并在特种车辆的四周各安装一个边缘计算盒。
步骤S302、将每个方向的可见光摄像头和红外热像仪采集到的图像送入对应的边缘计算盒的数据处理单元，利用步骤S203得到的视觉辅助驾驶网络进行检测识别，并输出检测和识别后的像素集合的结果到控制单元。
特种车辆的四周每个方向都安装了可见光摄像头、红外热像仪和边缘计算盒。每个方向的图像单独做处理。
步骤S303、将检测结果送入边缘计算盒中的控制单元，将原始图像与步骤S302检测识别后的结果通过时间戳进行信息匹配，得到添加了矩形框和物体标签的图像。
优选的，若步骤S302中识别并检测到了障碍物，则控制单元中的报警模块就会发出警报提示音进行实时报警。报警内容包括：发现可移动物体，可移动物体包括行人、车辆、动物等。
步骤S4、将边缘计算盒与显示控制器相连接，构建显示和报警页面，将步骤303中得到的带矩形框和物体标签的图像展示出来，将步骤304中得到的报警情况也展示出来，实现每个方向的障碍物实时报警和显示功能。
设置切换处理器，即一个硬件控制器，在切换处理器中设置控制程序，实现不同方向的图像信息的切换。显示控制器用于显示不同方向的图像信息。通过显示控制器实现人机交互和报警页面，可以看到摄像头与红外探测器采集到的原视频。同时在视频范围内出现移动物体时，显示控制器会通过喇叭发出警报声。与此同时，当倒车雷达检测到物体距离小于设定值时，也会发出警报。
本发明提供一种基于深度学习的特种车辆辅助驾驶装置，包括控制单元和数据处理单元，所述的控制单元上存储有计算机指令，所述的数据处理单元运行该计算机指令并执行上述基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法。
本发明提供一种存储介质，该存储介质上存有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被运行时执行上述基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法。
以上仅为说明本发明的实施方式，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，不经过创造性劳动所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、通过可见光摄像头和红外热像仪采集特种车辆四周的图像信息；
步骤S2、构建基于深度学习的视觉辅助驾驶网络；
步骤S3、将视觉辅助驾驶网络移植到边缘计算盒内，实现特种车辆的实时视觉感知处理，并在边缘计算盒内设置报警单元，实现障碍物实时检测与报警；
步骤S4、构建显示和报警页面，实现每个方向的障碍物实时报警和显示。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法，其特征在于，所述的步骤S1包括：
通过特种车辆的前、后、左、右的可见光摄像头采集连续帧RGB图像；
通过特种车辆的前、后、左、右方的红外热像仪采集任何光线条件下的周围环境的连续帧的IR图像；
将采集到的RGB图像和IR图像以4辐图像为一个批次送入到视觉辅助驾驶网络中；
通过雷达发射超声波，检测车辆与后方障碍物的距离。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法，其特征在于，所述的步骤S2包括：
步骤S201、构建基于深度学习算法MobileNet-V2的神经网络的物体识别模型；
步骤S202、构建基于深度学习算法SSD的神经网络的物体检测模型；
步骤S203、将物体检测模型和物体识别模型结合，得到视觉辅助驾驶网络。
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法，其特征在于，所述的物体检测模型包括线性瓶颈网络和倒残差网络。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法，其特征在于，所述的步骤S3包括：
步骤S301、将视觉辅助驾驶网络移植到边缘计算盒中的数据处理单元，并在特种车辆的四周各安装一个边缘计算盒；
步骤S302、将每个方向的可见光摄像头和红外热像仪采集到的图像送入对应的边缘计算盒的数据处理单元做计算，利用视觉辅助驾驶网络进行检测识别，并输出检测识别后的像素集合的结果到边缘计算盒中的控制单元；
步骤S303、控制单元将原始图像与检测识别后的像素集合的结果通过时间戳进行信息匹配，得到添加了矩形框和物体标签的图像。
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法，其特征在于，若步骤S302中识别并检测到了障碍物，则控制单元中的报警模块就会发出警报提示音进行实时报警。
7.基于深度学习的特种车辆辅助驾驶装置，其特征在于，包括控制单元和数据处理单元，所述的控制单元上存储有计算机指令，所述的数据处理单元运行该计算机指令并执行权利要求1至5任意一项所述的基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法。
8.存储介质，其特征在于，所述存储介质上存有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被运行时，执行权利要求1至5任意一项所述的基于深度学习的特种车辆辅助驾驶方法。
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GR01 Patent grant
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