CN112464820A - 一种无人车辆智能识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种无人车辆智能识别方法，车辆控制器计算所辖通信区域内任意两车之间的碰撞概率，车辆碰撞风险即二维平面上车间距离落于绝对安全距离和相对安全距离的次数；车辆MCU设定道路行人属性中选择具代表性的、适合本行人识别的属性，包括人体四肢、躯干、头部、面部生物特征以及穿着颜色、上衣、下衣、鞋子相关属性；构建一个深度学习模型，深度学习模型采用卷积神经网络模型；车辆控制器通过与路侧单元通信获取路侧单元所辖区域车辆的参数，计算整条路的车辆碰撞风险，进行信息发布，推送给路侧单元所辖车辆事故预警信息。本发明与传统的识别方法相比，采用卷积神经网络方法与不采用深度学习的方法相比体现出更好的识别率。

Description

一种无人车辆智能识别方法
技术领域
本发明涉及无人车模式识技术领域，具体涉及一种无人车辆智能识别方法。
背景技术
目前，无人驾驶车辆模式识别算法计算量非常大，对计算单元的性能要求非常高，这使得产品化、小型化的难度较大。所以在芯片或FPGA上解决双目的计算问题难度比较大。
国际上很多研究机构或厂商，绝大多数是使用服务器来进行图像处理与计算的，也有部分将算法进行简化后，使用FPGA进行处理，这就使效果受到较大程度影响，存在很多噪点与空洞，这对后续的计算不利，存在安全风险。现实中，往往离线处理行人特征、车辆避障、交通标志是很简单的，但是在无人车上需要能在有限的时间里识别出来，并且考虑道路中可能有的光线变化、遮挡等问题。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺陷，在深度学习和属性学习的基础上将两者结合，提出一种无人车辆智能识别方法。
本发明采用的技术方案如下：一种无人车辆智能识别方法，包括如下步骤：
1)车辆控制器计算所辖通信区域内任意两车Ti,j、Ti,j-1之间的碰撞概率p＝f(Ti,j,Ti,j-1)，车辆碰撞风险即二维平面上车间距离落于绝对安全距离和相对安全距离的次数；
2)车辆MCU设定道路行人属性中选择具代表性的、适合本行人识别的属性，包括人体四肢、躯干、头部、面部生物特征以及穿着颜色、上衣、下衣、鞋子相关属性；
3)构建一个深度学习模型，深度学习模型采用卷积神经网络模型；
4)通过训练数据统计出具有属性ak的样本中属于类别yj的比例，即
Figure RE-GDA0002868214360000011
Figure RE-GDA0002868214360000012
代表具有属性ak且属于类别yj的样本个数，
Figure RE-GDA0002868214360000013
代表具有属性ak的样本个数，统计出每个属性对应每个类别的映射关系，得到属性类别映射关系表；
5)将测试样本xt输入训练完毕的卷积神经网络得到优选特征，将优选特征输入训练完毕的各属性分类器得到样本具有属性ak的后验概率p(ak|xt)，结合属性类别映射关系表，通过贝叶斯公式得到类别yj后验概率p(yj|xt)，贝叶斯公式为：
Figure RE-GDA0002868214360000021
(N为属性个数)，最大的概率对应的类别作为样本的识别类别，样本的识别类别为
Figure RE-GDA0002868214360000022
6)车辆控制器通过与路侧单元通信获取路侧单元所辖区域车辆的参数，计算整条路的车辆碰撞风险，进行信息发布，推送给路侧单元所辖车辆事故预警信息。
进一步，人体生物特征具体包括大人、小孩、长发、短发、男人，女人；穿着服装相关包括：带帽，戴眼镜，大衣，风衣，西服，中搂，马甲，POLO衫，T恤，背心，女小衫，连衣裙，连衣裤，下装，长裤，中裤，7分裤，9分裤，短裤，热裤，超短裙，短裙，中裙，长裙。
进一步，所述卷积神经网络模型具体为：首先将卷积神经网络的卷积核大小、网络层数、特征图数的预设值分别为3、3、10，然后将卷积神经网络的学习效率设为2、批训练样本数量设为3，将训练图像输入到传统卷积神经网络，通过1到80次迭代找出最大正确率，由于训练图像已知是车辆样本或非车辆样本，因此可通过训练图像训练得到卷积神经网络模型；将测试图像进行预处理后输入到训练得到的卷积神经网络模型中，根据输出的神经网络特征是否准确识别出车辆来计算正确率；基于测试图像，分别调整卷积神经网络的卷积核大小、网络层数、特征图数，根据卷积神经网络输出的神经网络特征是否准确识别出车辆来计算当前参数下的卷积神经网络的正确率，从而确定最优卷积神经网络的卷积核大小、网络层数、特征图数，得到最优卷积神经网络；在网络层数为3、隐含层输出特征图数为10的基础上，调整卷积神经网络的卷积核大小分别为3、5、7、9、11，将测试图像输入到当前参数设置时的卷积神经网络，根据输出的神经网络特征是否准确识别出车辆以计算当前参数设置时的卷积神经网络的正确率，选取正确率最高所对应的卷积核大小，作为最优卷积神经网络的参数。
本发明的有益效果是：本发明与传统的行人识别方法相比，采用卷积神经网络方法与不采用深度学习的方法相比体现出更好的识别率，能够提取图像的优选特征，且由于卷积神经网络的训练过程是无监督的，降低了人工标注训练样本的成本。本发明与传统的使用低层特征数据进行识别相比，具有更好的语义表达能力，并在有光线、视角等因素影响的情况下体现出更好的识别效果。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步详细说明。
图1是本发明所述基于深度学习与属性学习相结合的无人车辆识别方法流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对发明的实施做出进一步说明。
一种无人车辆智能识别方法，包括如下步骤：
1)车辆控制器计算所辖通信区域内任意两车Ti,j、Ti,j-1之间的碰撞概率p＝f(Ti,j,Ti,j-1)，车辆碰撞风险即二维平面上车间距离落于绝对安全距离和相对安全距离的次数；
2)车辆MCU设定道路行人属性中选择具代表性的、适合本行人识别的属性，包括人体四肢、躯干、头部、面部生物特征以及穿着颜色、上衣、下衣、鞋子相关属性；
3)构建一个深度学习模型，深度学习模型采用卷积神经网络模型；
4)通过训练数据统计出具有属性ak的样本中属于类别yj的比例，即
Figure RE-GDA0002868214360000031
Figure RE-GDA0002868214360000032
代表具有属性ak且属于类别yj的样本个数，
Figure RE-GDA0002868214360000033
代表具有属性ak的样本个数，统计出每个属性对应每个类别的映射关系，得到属性类别映射关系表；
5)将测试样本xt输入训练完毕的卷积神经网络得到优选特征，将优选特征输入训练完毕的各属性分类器得到样本具有属性ak的后验概率p(ak|xt)，结合属性类别映射关系表，通过贝叶斯公式得到类别yj后验概率p(yj|xt)，贝叶斯公式为：
Figure RE-GDA0002868214360000034
(N为属性个数)，最大的概率对应的类别作为样本的识别类别，样本的识别类别为
Figure RE-GDA0002868214360000035
6)车辆控制器通过与路侧单元通信获取路侧单元所辖区域车辆的参数，计算整条路的车辆碰撞风险，进行信息发布，推送给路侧单元所辖车辆事故预警信息。
进一步，人体生物特征具体包括大人、小孩、长发、短发、男人，女人；穿着服装相关包括：带帽，戴眼镜，大衣，风衣，西服，中搂，马甲，POLO衫，T恤，背心，女小衫，连衣裙，连衣裤，下装，长裤，中裤，7分裤，9分裤，短裤，热裤，超短裙，短裙，中裙，长裙。
进一步，所述卷积神经网络模型具体为：首先将卷积神经网络的卷积核大小、网络层数、特征图数的预设值分别为3、3、10，然后将卷积神经网络的学习效率设为2、批训练样本数量设为3，将训练图像输入到传统卷积神经网络，通过1到80次迭代找出最大正确率，由于训练图像已知是车辆样本或非车辆样本，因此可通过训练图像训练得到卷积神经网络模型；将测试图像进行预处理后输入到训练得到的卷积神经网络模型中，根据输出的神经网络特征是否准确识别出车辆来计算正确率；基于测试图像，分别调整卷积神经网络的卷积核大小、网络层数、特征图数，根据卷积神经网络输出的神经网络特征是否准确识别出车辆来计算当前参数下的卷积神经网络的正确率，从而确定最优卷积神经网络的卷积核大小、网络层数、特征图数，得到最优卷积神经网络；在网络层数为3、隐含层输出特征图数为10的基础上，调整卷积神经网络的卷积核大小分别为3、5、7、9、11，将测试图像输入到当前参数设置时的卷积神经网络，根据输出的神经网络特征是否准确识别出车辆以计算当前参数设置时的卷积神经网络的正确率，选取正确率最高所对应的卷积核大小，作为最优卷积神经网络的参数。本发明通过构建一个含三层隐层的卷积神经网络，采用反卷积方法对网络进行训练，并结合了属性学习的概念，将从卷积神经网络得到的优选特征输入各属性分类器，得到样本具有属性的后验概率，再结合属性类别映射关系得到类别的后验概率，从而判断样本所属类别。实验表明，本发明方法的识别准确率为85％以上，方法与没有采用深度学习的方法相比较，由于可以提取更优选的特征，提高了分类准确率。并且由于属性相比于低层特征具有更好的语义表达性能，且对光线、视角的不敏感性，使得算法的识别效果更好。
本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (3)

1.一种无人车辆智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)车辆控制器计算所辖通信区域内任意两车Ti,j、Ti,j-1之间的碰撞概率p＝f(Ti,j,Ti,j-1)，车辆碰撞风险即二维平面上车间距离落于绝对安全距离和相对安全距离的次数；
2)车辆MCU设定道路行人属性中选择具代表性的、适合本行人识别的属性，包括人体四肢、躯干、头部、面部生物特征以及穿着颜色、上衣、下衣、鞋子相关属性；
3)构建一个深度学习模型，深度学习模型采用卷积神经网络模型；
4)通过训练数据统计出具有属性ak的样本中属于类别yj的比例，即
Figure RE-FDA0002907023430000011
Figure RE-FDA0002907023430000012
代表具有属性ak且属于类别yj的样本个数，
Figure RE-FDA0002907023430000013
代表具有属性ak的样本个数，统计出每个属性对应每个类别的映射关系，得到属性类别映射关系表；
5)将测试样本xt输入训练完毕的卷积神经网络得到优选特征，将优选特征输入训练完毕的各属性分类器得到样本具有属性ak的后验概率p(ak|xt)，结合属性类别映射关系表，通过贝叶斯公式得到类别yj后验概率p(yj|xt)，贝叶斯公式为：
Figure RE-FDA0002907023430000014
(N为属性个数)，最大的概率对应的类别作为样本的识别类别，样本的识别类别为
Figure RE-FDA0002907023430000015
6)车辆控制器通过与路侧单元通信获取路侧单元所辖区域车辆的参数，计算整条路的车辆碰撞风险，进行信息发布，推送给路侧单元所辖车辆事故预警信息。
2.根据权利要求1所述的一种无人车辆智能识别方法，其特征在于，人体生物特征具体包括大人、小孩、长发、短发、男人，女人；穿着服装相关包括：带帽，戴眼镜，大衣，风衣，西服，中搂，马甲，POLO衫，T恤，背心，女小衫，连衣裙，连衣裤，下装，长裤，中裤，7分裤，9分裤，短裤，热裤，超短裙，短裙，中裙，长裙。
3.根据权利要求1所述的一种无人车辆智能识别方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型具体为：首先将卷积神经网络的卷积核大小、网络层数、特征图数的预设值分别为3、3、10，然后将卷积神经网络的学习效率设为2、批训练样本数量设为3，将训练图像输入到传统卷积神经网络，通过1到80次迭代找出最大正确率，由于训练图像已知是车辆样本或非车辆样本，因此可通过训练图像训练得到卷积神经网络模型；将测试图像进行预处理后输入到训练得到的卷积神经网络模型中，根据输出的神经网络特征是否准确识别出车辆来计算正确率；基于测试图像，分别调整卷积神经网络的卷积核大小、网络层数、特征图数，根据卷积神经网络输出的神经网络特征是否准确识别出车辆来计算当前参数下的卷积神经网络的正确率，从而确定最优卷积神经网络的卷积核大小、网络层数、特征图数，得到最优卷积神经网络；在网络层数为3、隐含层输出特征图数为10的基础上，调整卷积神经网络的卷积核大小分别为3、5、7、9、11，将测试图像输入到当前参数设置时的卷积神经网络，根据输出的神经网络特征是否准确识别出车辆以计算当前参数设置时的卷积神经网络的正确率，选取正确率最高所对应的卷积核大小，作为最优卷积神经网络的参数。
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