CN111914688A - 一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法 - Google Patents

一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法，属于人工智能领域，一：收集对校园内不同场景、时间段的图像，并提取到其中障碍物的HOG特征，每一个时间段和场景选取其中一个子空间进行聚类得到一个字典，重复操作得到多个字典；二：无人收件系统在途中先通过检测器得到可能存在障碍物目标的候选框，并提取其HOG特征，将原图表示为一个多维的直方图向量；三：根据公式选择和待检测样本相似的样本，并将两者融合；四：通过融合特征算出其基于字典的特征，并得出其分类；五：对检测结果进行人工标识，并通过人工标识通过DHA‑DE算法对参数进行优化；本发明通过具有良好的鲁棒性，降低了环境变化对检测器性能的影响。

Description

一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法
技术领域
本发明涉及一种无人车，具体的说是一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法，属于人工智能技术领域。
背景技术
行人及障碍物检测是目标检测中的一个热点问题，其在无人驾驶、智慧交通等方面有着重要的应用；同时，因为极易受到视角、分辨率过低、光照变化、有遮挡、复杂背景的影响，行人及障碍物检测一直是一个极具挑战的问题。
在过去的几十年里，大部分目标检测方法都是基于CNN方法，YOLO方法等，这些方法取得较好结果的前提是训练样本必须来自于目标应用场景，当这一假设不满足时，检测器往往会出现大幅度的性能下降。
发明内容
本发明的目的是提供一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法，通过采用迁移学习方法进行目标检测，迁移学习方法具有良好的鲁棒性，降低了环境变化对检测器性能的影响。
本发明的目的是这样实现的：一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法，其特征在于，
步骤一：收集对校园内不同场景，时间段的图像，并提取到其中障碍物的HOG特征，每一个时间段和场景选取其中一个子空间进行聚类得到一个字典，重复操作得到多个字典；
步骤二：无人收件系统在运行途中先通过一种域适应的检测器得到可能存在障碍物目标的候选框，并提取其HOG特征并基于字典，将原图表示为一个多维的直方图向量；
步骤三：根据公式选择和待检测样本相似的样本，并将两者融合；
步骤四：通过融合特征算出其基于字典的特征，并得出其分类；
步骤五：对检测结果进行人工标识，并通过人工标识通过DHA-DE算法对参数进行优化。
作为本发明的进一步限定，步骤一中数据集在设定时保证对于不同时间段，不同场景都要有充分采样，并且通过这些采样形成不同的字典；在进行检测前可以通过与不同字典的距离比较，选择最优字典用于检测工作；
最优字典的选择由下述公式实现：
Figure BDA0002585320940000021
其中l为选择的字典的下标，i∈{1,2,…,c},c为字典总个数,
Figure BDA0002585320940000022
xtar分别表示第i个字典和目标样本，距离公式
Figure BDA0002585320940000023
为：
Figure BDA0002585320940000024
其中φ为一个映射。
作为本发明的进一步限定，步骤一中通过聚类算法消除异常样本对聚类影响，所述聚类算法包括以下步骤：
步骤a：确认聚类中心个数C，以及区间[m1,m2]和[η1,η2]，迭代阈值ε；
步骤b：随机生成聚类中心位置；
步骤c：通过下述公式更新模糊上下界矩阵
Figure BDA0002585320940000025
U；
Figure BDA0002585320940000026
Figure BDA0002585320940000027
其中
Figure BDA0002585320940000028
U＝[ui (xk)],dk,i表示第k个数据到第i类聚类中心的距离；
步骤d：通过下述公式更新可能性上下界矩阵
Figure BDA0002585320940000031
T；
Figure BDA0002585320940000032
Figure BDA0002585320940000033
其中
Figure BDA0002585320940000034
T＝[τi (xk)]；
步骤e：通过下述公式计算出各聚类中心vi,i＝1,2,3,…,C：
Figure BDA0002585320940000035
其中
Figure BDA0002585320940000036
vi 分别由下述公式计算出：
Figure BDA0002585320940000037
Figure BDA0002585320940000038
步骤f：重复上述步骤c到步骤e直到‖V(t)-V(t-1)‖＜ε
其中t为迭代次数，V＝[v1,v2,…,vC]，ε为常数。
作为本发明的进一步限定，步骤三具体如下：根据下述公式选择和待检测样本相似的样本，并将两者融合得到融合特征ymix＝(1-γ)y+γynear；(γ为常数)其中邻近样本的下标near通过下述公式计算：
Figure BDA0002585320940000039
其中待测样本v与其他目标样本vj相似度通过下面公式计算：
s(v,vj)＝kernel(v,v)+kernel(vj,vj)-2kernel(v,vj)
Figure BDA0002585320940000048
Figure BDA0002585320940000041
其中e为自然常数
Figure BDA0002585320940000042
为l2范式的平方，因此
Figure BDA0002585320940000043
X＝[x1,x2,…,xi]T。
作为本发明的进一步限定，步骤四具体包括：通过下述公式算出其基于字典的特征，并得出其分类；
Figure BDA0002585320940000044
Figure BDA0002585320940000045
其中
Figure BDA0002585320940000046
为特征，D为总字典，Di为第i类的字典，ci为第i类的代表系数,dm为第m个样本的HOG特征向量,α,β,γ,λ为参数；分类标签l通过下述公式得出：
Figure BDA0002585320940000047
作为本发明的进一步限定，步骤五中所述DHA-DE算法具体包括以下步骤：
步骤a：确认迭代次数G、种群数量NP、个体维度D以及维度上下限XL、XH；通过下述公式确定初始种群
Xi,0＝XL+rand[0,1]*(XH-XL)
其中i∈[1,2,…,NP]，Xi,0＝[xi,1,0,xi,2,0,…,xi,D,0]，rand[0,1]为在[0,1]区间随机生成的随机数；
步骤b：通过下述公式生成变异个体：
Vi,g+1＝Xr1,g+F*(Xr2,g-Xr3,g)
其中g是当前迭代次数，r1,r2,r3∈[1,2,…,NP]为个体下标且r1≠r2≠r3,F∈(0,2]为缩放因子，每一次迭代缩放因子由下述公式给出：
Figure BDA0002585320940000051
其中FMIN、FMAX分别为缩放因子最小取值和最大取值，γ1、γ2为参数，g为当前迭代次数，G为最大迭代次数，e为自然常数；
步骤c：通过计算得到的动态交叉概率Pi∈[0,1]以及下述公式进行交叉得到交叉个体Ui,g+1＝[ui,1,g+1,ui,2,g+1,…,ui,D,g+1]
Figure BDA0002585320940000052
其中，randj∈[0,1]，randD∈{1,2,3,…,D}；为随机生成的数。
Pi是考虑了种群动态性的交叉概率，由下述公式给出；
Figure BDA0002585320940000053
其中f(Xi)为第i个体的适应度，f(X)max、f(X)min、f(X)avg分别为种群中最大适应度、最小适应度平均适应度；
步骤d：在进行选择之前先对个体进行扰动操作和互补复制操作，其中扰动操作具体做法由下述公式给出
Xi,g＝Xi,g+C*N(0,1)
其中C为预定好的常数，N(0,1)为一个服从标准高斯分布的随机数；对于互补复制操作具体操作如下：通过编码器将个体编码成由A(0)，T(1)，G(2)，C(3)构成的DNA单链，通过碱基互补原则生成他的互补链，并将其通过解码器解码后放入至变异个体中以待被选择；
步骤e：通过下述公式选择下一代的个体
Figure BDA0002585320940000054
其中f(X)为个体的适应度；
步骤f：从步骤b开始重复直到迭代结束。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
1.引入多个字典的方法可以使方法在使用大多数环境的情况下还可以保证高效；
2.通过引入约束项
Figure BDA0002585320940000065
来获得类间明确的区别以及降低类间相关性，从而得到更好的预测效果；
3.将样本和其他样本融合，提高了困难样本的识别率；
4.通过使用DHA-DE算法对参数进行调整提高了方法的预测准确率。
附图说明
图1为本发明流程图。
图2为本发明中检测器示意图。
图3为本发明中DHA-DE算法。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
如图1所示的一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法：
步骤一：收集对校园内不同场景，时间段的图像，并提取到其中障碍物的HOG特征，每一个时间段和场景选取其中一个子空间进行聚类得到一个字典，重复操作得到多个字典，选择最优字典用于检测工作；
最优字典的选择由下述公式实现：
Figure BDA0002585320940000061
其中l为选择的字典的下标，i∈{1,2,…,c},c为字典总个数,
Figure BDA0002585320940000062
xtar分别表示第i个字典和目标样本，距离公式
Figure BDA0002585320940000063
为：
Figure BDA0002585320940000064
其中φ为一个映射。
步骤二：无人收件系统在运行途中先通过一种域适应的检测器得到可能存在障碍物目标的候选框，并提取其HOG特征并基于字典，将原图表示为一个多维的直方图向量，其中域适应的检测器如图2所示，通过先验知识选择相应的检测模块，其中检测模块由两个全连接层组成；
步骤三：根据公式选择和待检测样本相似的样本，并将两者融合特征ymix＝(1-γ)y+γynear；(γ为常数)其中邻近样本的下标near通过下述公式计算：
Figure BDA0002585320940000071
其中待测样本v与其他目标样本vj相似度通过下面公式计算：
s(v,vj)＝kernel(v,v)+kernel(vj,vj)-2kernel(v,vj)
Figure BDA0002585320940000072
Figure BDA0002585320940000073
其中e为自然常数
Figure BDA0002585320940000074
为l2范式的平方，因此
Figure BDA0002585320940000075
X＝[x1,x2,…,xi]T。
步骤四：通过融合特征算出其基于字典的特征，并得出其分类；
Figure BDA0002585320940000076
Figure BDA0002585320940000077
其中
Figure BDA0002585320940000078
为特征，D为总字典，Di为第i类的字典，ci为第i类的代表系数,dm为第m个样本的HOG特征向量,α,β,γ,λ为参数；分类标签l通过下述公式得出：
Figure BDA0002585320940000079
步骤五：对检测结果进行人工标识，并通过人工标识通过DHA-DE算法对参数进行优化，如图3所示，DHA-DE算法具体包括以下步骤：
步骤a：确认迭代次数G、种群数量NP、个体维度D以及维度上下限XL、XH；通过下述公式确定初始种群
Xi,0＝XL+rand[0,1]*(XH-XL)
其中i∈[1,2,…,NP]，Xi,0＝[xi,1,0,xi,2,0,…,xi,D,0]，rand[0,1]为在[0,1]区间随机生成的随机数；
步骤b：通过下述公式生成变异个体：
Vi,g+1＝Xr1,g+F*(Xr2,g-Xr3,g)
其中g是当前迭代次数，r1,r2,r3∈[1,2,…,NP]为个体下标且r1≠r2≠r3,F∈(0,2]为缩放因子，每一次迭代缩放因子由下述公式给出：
Figure BDA0002585320940000081
ADE其中FMIN、FMAX分别为缩放因子最小取值和最大取值，γ1、γ2为参数，g为当前迭代次数，G为最大迭代次数，e为自然常数；
步骤c：通过计算得到的动态交叉概率Pi∈[0,1]以及下述公式进行交叉得到交叉个体Ui,g+1＝[ui,1,g+1,ui,2,g+1,…,ui,D,g+1]
Figure BDA0002585320940000082
其中，randj∈[0,1]，randD∈{1,2,3,…,D}；为随机生成的数。
Pi是考虑了种群动态性的交叉概率，由下述公式给出；
Figure BDA0002585320940000083
其中f(Xi)为第i个体的适应度，f(X)max、f(X)min、f(X)avg分别为种群中最大适应度、最小适应度平均适应度；
步骤d：在进行选择之前先对个体进行扰动操作和互补复制操作，其中扰动操作具体做法由下述公式给出
Xi,g＝Xi,g+C*N(0,1)
其中C为预定好的常数，N(0,1)为一个服从标准高斯分布的随机数；对于互补复制操作具体操作如下：通过编码器将个体编码成由A(0)，T(1)，G(2)，C(3)构成的DNA单链，通过碱基互补原则生成他的互补链，并将其通过解码器解码后放入至变异个体中以待被选择；
步骤e：通过下述公式选择下一代的个体
Figure BDA0002585320940000091
其中f(X)为个体的适应度；
步骤f：从步骤b开始重复直到迭代结束。
步骤一中通过聚类算法消除异常样本对聚类影响，所述聚类算法包括以下步骤：
步骤a：确认聚类中心个数C，以及区间[m1,m2]和[η1,η2]，迭代阈值ε；
步骤b：随机生成聚类中心位置；
步骤c：通过下述公式更新模糊上下界矩阵
Figure BDA0002585320940000092
U；
Figure BDA0002585320940000093
Figure BDA0002585320940000094
其中
Figure BDA0002585320940000101
U＝[ui (xk)],dk,i表示第k个数据到第i类聚类中心的距离；
步骤d：通过下述公式更新可能性上下界矩阵
Figure BDA0002585320940000102
T；
Figure BDA0002585320940000103
Figure BDA0002585320940000104
其中
Figure BDA0002585320940000105
T＝[τi (xk)]；
步骤e：通过下述公式计算出各聚类中心vi,i＝1,2,3,…,C：
Figure BDA0002585320940000106
其中
Figure BDA0002585320940000107
vi 分别由下述公式计算出：
Figure BDA0002585320940000108
Figure BDA0002585320940000109
步骤f：重复上述步骤c到步骤e直到‖V(t)-V(t-1)‖＜ε
其中t为迭代次数，V＝[v1,v2,…,vc]。
下面以校园行人检测为例，说明算法使用的过程；算法实时步骤包括：制作多个字典，选择候选框并形成直方图，将样本和相邻样本融合，预测，参数优化。
步骤一：制作多个字典，本例从校园场景中取样：
(1)采集图像；从校园不同时间段取样；
(2)图像备注；从图像中取得有行人的图像和其他障碍物的图像并进行HOG特征提取；
(3)选取一个子空间进行聚类得到一个800维度的字典,其中聚类类别C＝5,m＝[1.5,2.5],η＝[1.5,2.5]。
步骤二：选择候选框并形成直方图：
(1)选择候选框；通过域适应检测器对图像进行检测，选择可能有行人的候选框，为了保证检测效率，阈值应该尽量松弛；
(2)选取最优字典；通过如下公式选取最优字典；
Figure BDA0002585320940000111
(3)形成直方图；对候选框提取HOG特征，并通过最优字典形成800维的向量。
步骤三：将样本和相邻样本融合：
(1)图像预处理；将所有目标样本的原图像预处理成60x60的灰度图，并将其归一化成(0,1)之间的数值；
(2)选取近邻样本。通过公式选择邻近样本；
(3)样本和邻近样本的融合。为了保证融合样本中有原样本的特征和邻近样本的特征，对于公式
Figure BDA0002585320940000114
中γ取值为0.215。
步骤四：预测：
(1)获得基于字典的特征c；通过下述公式获得基于字典的特征z,其中α、β、λ取值分别为5,0.0001,0.0001；
Figure BDA0002585320940000112
(2)获得预测标签；通过下述公式获得预测标签；
Figure BDA0002585320940000113
步骤五：参数优化：
(1)人工标定；对目标样本进行标记分类；
(2)初始化DHA-DE算法。迭代次数设置为50次,D＝4，设定α、β、λ、γ的取值上下限，分别为[1,20],[0,0.0025],[0,0.0025],[0,0.5]。设定γ1、γ2取值分别为0.3和10，设定FMIN、FMAX取值分别为0.05,0.8。
以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法，其特征在于，
步骤一：收集对校园内不同场景，时间段的图像，并提取到其中障碍物的HOG特征，每一个时间段和场景选取其中一个子空间进行聚类得到一个字典，重复操作得到多个字典；
步骤二：无人收件系统在运行途中先通过一种域适应的检测器得到可能存在障碍物目标的候选框，并提取其HOG特征并基于字典，将原图表示为一个多维的直方图向量；
步骤三：根据公式选择和待检测样本相似的样本，并将两者融合；
步骤四：通过融合特征算出其基于字典的特征，并得出其分类；
步骤五：对检测结果进行人工标识，并通过人工标识通过DHA-DE算法对参数进行优化。
2.根据权利要求1所述的一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法，其特征在于，步骤一中数据集在设定时保证对于不同时间段，不同场景都要有充分采样，并且通过这些采样形成不同的字典；在进行检测前可以通过与不同字典的距离比较，选择最优字典用于检测工作；
最优字典的选择由下述公式实现：
Figure FDA0002585320930000011
其中l为选择的字典的下标，i∈{1,2,…,c},c为字典总个数,
Figure FDA0002585320930000012
xtar分别表示第i个字典和目标样本，距离公式
Figure FDA0002585320930000013
为：
Figure FDA0002585320930000014
其中φ为一个映射。
3.根据权利要求1所述的一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法，其特征在于，步骤一中通过聚类算法消除异常样本对聚类影响，所述聚类算法包括以下步骤：
步骤a：确认聚类中心个数C，以及区间[m1,m2]和[η1,η2]，迭代阈值ε；
步骤b：随机生成聚类中心位置；
步骤c：通过下述公式更新模糊上下界矩阵
Figure FDA0002585320930000015
U；
Figure FDA0002585320930000021
Figure FDA0002585320930000022
其中
Figure FDA0002585320930000023
U＝[ui (xk)],dk,i表示第k个数据到第i类聚类中心的距离；
步骤d：通过下述公式更新可能性上下界矩阵
Figure FDA0002585320930000024
T；
Figure FDA0002585320930000025
Figure FDA0002585320930000026
其中
Figure FDA0002585320930000027
T＝[τi (xk)]；
步骤e：通过下述公式计算出各聚类中心vi,i＝1,2,3,…,C：
Figure FDA0002585320930000028
其中
Figure FDA0002585320930000029
vi 分别由下述公式计算出：
Figure FDA00025853209300000210
Figure FDA00025853209300000211
步骤f：重复上述步骤c到步骤e直到‖V(t)-V(t-1)‖＜ε
其中t为迭代次数，V＝[v1,v2,…,vC]，ε为常数。
4.根据权利要求1所述的一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法，其特征在于，步骤三具体如下：根据下述公式选择和待检测样本相似的样本，并将两者融合得到融合特征ymix＝(1-γ)y+γynear；(γ为常数)其中邻近样本的下标near通过下述公式计算：
Figure FDA0002585320930000031
其中待测样本v与其他目标样本vj相似度通过下面公式计算：
s(v,vj)＝kernel(v,v)+kernel(vj,vj)-2kernel(v,vj)
Figure FDA0002585320930000032
Figure FDA0002585320930000033
其中e为自然常数
Figure FDA0002585320930000034
为l2范式的平方，因此
Figure FDA0002585320930000035
X＝[x1,x2,…,xi]T。
5.根据权利要求4所述的一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法，其特征在于，步骤四具体包括：通过下述公式算出其基于字典的特征，并得出其分类；
Figure FDA0002585320930000036
Figure FDA0002585320930000037
其中
Figure FDA0002585320930000038
为特征，D为总字典，Di为第i类的字典，ci为第i类的代表系数,dm为第m个样本的HOG特征向量,α,β,γ,λ为参数；分类标签l通过下述公式得出：
Figure FDA0002585320930000039
6.根据权利要求1所述的一种适用于无人车的行人及障碍物检测算法，其特征在于，步骤五中所述DHA-DE算法具体包括以下步骤：
步骤a：确认迭代次数G、种群数量NP、个体维度D以及维度上下限XL、XH；通过下述公式确定初始种群
Xi,0＝XL+rand[0,1]*(XH-XL)
其中i∈[1,2,…,NP]，Xi,0＝[xi,1,0,xi,2,0,…,xi,D,0]，rand[0,1]为在[0,1]区间随机生成的随机数；
步骤b：通过下述公式生成变异个体：
Vi,g+1＝Xr1,g+F*(Xr2,g-Xr3,g)
其中g是当前迭代次数，r1,r2,r3∈[1,2,…,NP]为个体下标且r1≠r2≠r3,F∈(0,2]为缩放因子，每一次迭代缩放因子由下述公式给出：
Figure FDA0002585320930000041
其中FMIN、FMAX分别为缩放因子最小取值和最大取值，γ1、γ2为参数，g为当前迭代次数，G为最大迭代次数，e为自然常数；
步骤c：通过计算得到的动态交叉概率Pi∈[0,1]以及下述公式进行交叉得到交叉个体Ui,g+1＝[ui,1,g+1,ui,2,g+1,…,ui,D,g+1]
Figure FDA0002585320930000042
其中，randj∈[0,1]，randD∈{1,2,3,…,D}；为随机生成的数。
Pi是考虑了种群动态性的交叉概率，由下述公式给出；
Figure FDA0002585320930000043
其中f(Xi)为第i个体的适应度，f(X)max、f(X)min、f(X)avg分别为种群中最大适应度、最小适应度平均适应度；
步骤d：在进行选择之前先对个体进行扰动操作和互补复制操作，其中扰动操作具体做法由下述公式给出
Xi,g＝Xi,g+C*N(0,1)
其中C为预定好的常数，N(0,1)为一个服从标准高斯分布的随机数；对于互补复制操作具体操作如下：通过编码器将个体编码成由A(0)，T(1)，G(2)，C(3)构成的DNA单链，通过碱基互补原则生成他的互补链，并将其通过解码器解码后放入至变异个体中以待被选择；
步骤e：通过下述公式选择下一代的个体
Figure FDA0002585320930000051
其中f(X)为个体的适应度；
步骤f：从步骤b开始重复直到迭代结束。
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CN102609910A (zh) * 2012-01-13 2012-07-25 西安电子科技大学 基于Ridgelet冗余字典的遗传进化图像重构方法
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李开宇等: "结构化低秩字典学习的人脸识别", 《中国图象图形学报》 *

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