CN112633120A - 一种基于半监督学习的智能路侧感知系统及模型训练方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于半监督学习的智能路侧感知系统及模型训练方法，系统包括智能路侧系统、数据中心和智能终端系统，智能路侧系统包括智能路侧通信单元、边缘计算单元和智能路侧感知单元，智能路侧系统通过智能路侧通信单元互相连接，智能路侧通信单元还与数据中心和智能终端系统连接，实现数据共享，边缘计算单元中存储有深度学习模型，通过少量标注数据进行训练后，结合感知单元采集的感知数据和初始模型输出的目标检测结果形成新标注数据集，再对模型进行不断的交叉训练更新。本发明系统通过训练数据共享，采用交叉训练系统模型，提高了系统模型检测的精准度和通用性，同时在无人工的条件下能够生成大量的标注数据。

Description

一种基于半监督学习的智能路侧感知系统及模型训练方法
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，特别是涉及一种基于半监督学习的智能路侧感知系统及模型训练方法。
背景技术
车路协同作为智能网联汽车中重要的部分，目的是解决单车智能的局限性，为自动驾驶车辆提供更大场景感知能力。在车路协同中，智能路侧是最重要的路侧感知和传输设备，主要负责道路场景的感知和相关数据传输。
在智能交通领域目标识别检测尤为重要，目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的基本任务之一。随深度学习技术的发展和计算机硬件性能的提升，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。在深度学习中，目前有RCNN系列、YOLO系列、SSD系列、RetinaNet系列等优秀的监督学习目标检测算法。
智能时代，海量数据的采集已经变得非常容易。一般来讲，智能设备采集的数据都是不带标签的，如摄像头采集的图像、雷达采集的点云、麦克风采集音频等。原始数据采集的虽然很多，但我们能够直接用于深度学习模型训练的数据却很少。在工程实践过程中，我们往往会遇到少量标注数据和大量的无标签数据的情况。
目前，在智能路侧系统开发过程中只有少量标签数据和大量无标签数据，且这些无标签数据在持续增加，因而现有的智能路侧系统面临着如下问题：
1)如何利用每天增加的无标签数据，提升系统目标检测算法的检测精度。
2)如何利用多个数据源的无标签数据，提升系统目标检测算法的通用性。
发明内容
本发明提供了一种基于半监督学习的智能路侧感知系统及模型训练方法，将各个智能路侧系统与数据中心、智能终端系统以及其它智能路侧系统数据连接，使得采集的感知数据进行共享，利用输出的目标检测结果构成新的标注数据集，并不断对模型进行训练，同时数据中心和智能路侧系统的模型在一定周期内进行同步，使得智能路侧系统中的模型能够持续更新，该系统能够自动生成大量的标注数据，减少了人员进行手动标注数据，同时系统还实时采集未标注数据训练模型，提高系统模型的检测精度和通用性。
本发明提供了一种基于半监督学习的智能路侧感知系统，具体技术方案如下：
系统包括智能路侧系统、数据中心和智能终端系统，所述数据中心包括云端数据中心和边缘数据中心，所述智能路侧系统分别与其它智能路侧系统、所述数据中心和所述智能终端系统数据连接；
所述智能路侧系统包括智能路侧通信单元、边缘计算单元和智能路侧感知单元，所述智能路侧感知单元中设有若干感知传感器，所述智能路侧通信单元、边缘计算单元和智能路侧感知单元依次连接；
所述智能路侧通信单元用来接收所述边缘计算单元输出的目标检测数据和转发的感知数据，并对数据进行分类，将所述目标检测数据发送至所述智能终端和其它智能路侧系统的所述智能路侧通信单元中；同时所述智能路侧通信单元将接收的原始感知数据和目标检测数据发送至所述云端数据中心或边缘数据中心。
所述边缘计算单元内存储有深度学习模型，用于接收前端所述感知传感器采集的感知数据进行信息融合，并获得目标检测数据；所述边缘计算单元会将接收的感知数据转发到所述智能路侧通信单元中。
所述智能路侧感知单元用于采集多种感知数据并传输至所述边缘计算单元中。
进一步的，所述智能路侧感知单元的感知传感器设有多个，同一位置至少设有一个所述感知传感器。
进一步的，所述智能终端系统包括自动驾驶车辆的智能系统、具备OBU功能的车辆系统和道路行人所属的智能终端。
进一步的，所述边缘计算单元中存储有若干不同的深度学习模型，每个深度学习模型接收对应的训练数据进行训练。
本发明基于上述智能路侧感知系统还提供了一种基于半监督学习的智能路侧感知系统的模型训练方法，具体步骤如下：
S1：基于少量标注数据进行最初的深度学习模型训练；
构建若干最初的深度学习模型，通过公开数据集采用迁移学习的方法进行训练获得N 个原始深度学习模型。
S2：基于新标注数据对原始深度学习模型进行训练；
通过将接收的实时感知数据输入到模型中获得识别结果，通过NMS算法获得各类别具有若干检测框的结果数据，设置置信度值去除检测结果中各类别多余的检测框，筛选出高置信度检测结果，得到新标注数据，并通过新标注数据对模型进行交叉训练。
S3：模型的覆盖更新和同步；
通过新得标注数据集对模型进行交叉训练后得到的新模型，将新模型中目标检测精度高的覆盖上一代模型，反之则不进行覆盖更新；且所述数据训练中心训练得到的新的模型会与所述边缘计算单元中的模型在预设周期内进行同步。
进一步的，步骤S1中，最初深度模型的训练，从公开的数据集中获取少量的标注数据，采用抽样方式有放回的从原始标注数据中获取对应模型数量的N份数据集。
进一步的，步骤S2中，新标注数据的获取通过感知数据输入到模型中获得目标检测结果，根据设置的置信度阈值A进行筛选，当所述目标检测结果的置信度≥A时，将目标检测结果和感知数据保存到数据中心作为新的标注数据集。
进一步的，步骤S3中，将步骤S2中得到的新标注数据集对模型进行交叉训练，具体步骤如下：
S301：在新的标注数据集中，去除对应模型M_pre输出的数据集，将剩余的数据集打乱按照一定比例划分为训练集和测试集。
S302：将划分后得到的训练集来训练所述模型M_pre获得新的模型M_post，利用所述测试集测试所述模型M_pre和新的模型M_post，得到对应模型的目标检测精度，如果新的模型M_post的目标检测精度高于模型M_pre的目标检测精度，则将所述新的模型M_post 覆盖所述模型M_pre，反之则保留所述模型M_pre。
进一步的，步骤S3中，训练得到的新的模型，所述数据中心和所述边缘计算单元会在预设的时间周期内进行同步，持续更新所述智能路侧系统。
本发明的有益效果如下：
1、所述智能路侧系统与数据中心、智能终端系统以及其它智能路侧系统数据连接，实现了多个系统之间的训练数据共享，采用交叉训练，避免了单个智能路侧系统所采集的数据场景单一性的影响，提高了各系统中模型的通用性。
2、系统采用半监督学习的方法，结合实时接收的感知数据，通过模型输出的目标检测结果通过NMS算法和设置高置信度阈值对结果进行筛选，生成新的标注数据，不断训练模型对模型进行覆盖更新，无需人工干涉能够持续提升模型的检测精度。
3、最初模型训练时，从原始的少量标注数据中通过有放回的抽样方式获取训练数据集进行训练，进而获得多个具有差异的模型，提高了系统目标检测场景的多样性。
附图说明
图1是本发明的智能路侧感知系统架构示意图；
图2是本发明的模型训练方法整体流程示意图；
图3是本发明的基于少量标注数据的初始模型训练流程示意图；
图4是本发明的新标注数据生成的流程示意图；
图5是本发明的新标注数据的模型训练流程示意图；
图6是本发明的新标注数据对模型交叉训练方法流程示意图。
具体实施方式
在下面的描述中对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
本发明的实施例1提供了一种基于半监督学习的智能路侧感知系统，如图1所示，系统包括智能路侧系统、数据中心和智能终端系统，所述数据中心包括云端数据中心和边缘数据中心，所述智能终端系统包括自动驾驶车辆的智能系统、具备OBU功能的车辆系统和道路行人所属的智能终端。。
所述智能路侧系统，包括智能路侧通信单元、边缘计算单元和智能路侧感知单元，所述智能路侧感知单元中设有若干感知传感器，所述智能路侧通信单元、边缘计算单元和智能路侧感知单元依次连接；
所述感知传感器设有多个，可在同一个位置设置多个感知传感器，也可分布设置在多处，其中所述感知传感器包括交通摄像头、毫米波交通雷达、激光雷达、红外传感器、超声波传感器等设备；
所述边缘计算单元用于接收前端所述感知传感器感知的数据，且所述边缘计算单元内存储有深度学习模型，一个边缘计算单元内可根据其计算能力部署多个深度学习模型；
所述智能路侧通信单元用来接收所述边缘计算单元输出的目标检测数据和转发的感知数据，并对数据进行分类，将所述目标检测数据发送至所述智能终端和其它智能路侧系统的所述智能路侧通信单元中；同时所述智能路侧通信单元将接收的原始感知数据和目标检测数据发送至所述云端数据中心或边缘数据中心。
所述智能路侧系统设有多个，通过其中所述智能路侧通信单元进行通信连接，实现各智能路侧系统间的数据共享，同时所述智能路侧通信单元还能够与通信范围内车辆中的自动驾驶系统、具备OBU功能的其它车辆系统或道路行人所属的智能终端连接进行数据交互。
实施例2
本发明的实施例2提供了一种基于半监督学习的智能路侧感知系统的模型训练方法，如图2所示，包括如下步骤：
S1：基于少量标注数据进行最初的深度学习模型训练；
构建若干最初的深度学习模型，本实施例中采用目前通用的深度学习模型作为最初的深度学习模型，例如RCNN系列、YOLO系列、SSD系列，RetinaNet系列等；
如图3所示，通过COCO2017，nuScenes，ImageNet2016等公开数据集，采用迁移学习的方法进行训练获得N个原始深度学习模型，具体过程如下：
从公开数据集中获取少量的标注数据，通过有放回抽样方式获取与构建的所述原始深度学习模型等量的N个训练数据集，将数据集输入到构建的对应深度学习模型中进行训练，获得N个训练好的初始深度学习模型，将得到的初始深度学习模型部署到系统中多个边缘计算单元中，所述边缘计算单元中深度学习模型以权重文件形式存储，系统使用模型进行计算时，加载权重文件即可，且所述边缘计算单元中的权重文件，每隔设定的周期时间后会与所述云端数据中心的最新权重文件同步，如若出现网络等故障更新不成功时，可继续使用更新前的权重文件版本。
S2：基于新标注数据对原始深度学习模型进行训练；如图4所示，具体过程如下：
所述智能路侧系统感知端的感知传感器将实时的感知数据流发送至所述边缘计算单元中，对应输入到部署的各初始深度学习模型中，获得识别结果，即目标检测结果。
之后通过NMS算法和设置高置信度进行筛选获得新标注数据，本实施例中根据不同的类别分别设置不同的置信度阈值，根据预设的置信度阈值A进行比较判断，当目标检测结果的置信度＜A时，则认为目标检测结果错误，不保存数据到数据中心，但转发目标检测结果到所述智能路侧通信单元；当目标检测结果的置信度≥A时，则认为目标检测结果正确，保存原始感知数据和目标检测数据到数据中心，同时转发目标检测结果；
当所述数据中心接收到目标检测置信度≥A时回传的原始感知和目标检测结果数据，将目标检测结果的置信度置为1，同时保存原始数据和目标检测数据的结果为一般标注文件格式，作为新标注数据集，进而通过新标注数据对系统中的模型进行交叉训练。
S3：模型的覆盖更新和同步；如图5所示，将得到的新标注数据划分为与系统中模型等量的训练数据集，输入到模型中进行训练获得新的权重文件，即得到新的深度学习模型，根据新获得的模型测试结果来对系统中的模型进行更新。
如图6所示，以其中一个模型为例，M_pre表示经过新标注数据训练前的上一代模型， M_post表示经过新标注数据训练前的新模型，具体过程如下：
S301：在获得新的标注数据集中，将其划分为与待训练模型等量的数据集，数据集的划分获取：将得到的数据集去除对应模型M_pre输出的数据集，将剩余的数据集打乱按照一定比例划分为训练集和测试集，本实施例中训练集与测试集的按照8:2的比例进行划分；这样得到的N的训练数据集在输入到模型中训练时都不包含上一代对应模型M_pre生成的标注数据，实现模型的交叉训练，提高了最终模型的精准度和通用性。
S302：将划分后得到的训练集输入到上一代对应模型中进行训练获得新的模型M_post，利用所述测试集测试相邻两代的所述模型M_pre和新的模型M_post，得到对应模型的目标检测精度，如果新的模型M_post的目标检测精度高于模型M_pre的目标检测精度，则将所述新的模型M_post覆盖所述模型M_pre，反之则保留所述模型M_pre。
通过新得标注数据集对模型进行交叉训练后得到的新模型，将新模型中目标检测精度高的覆盖上一代模型，反之则不进行覆盖更新；且所述数据训练中心训练得到的新的模型会与所述边缘计算单元中的模型在预设周期内进行同步。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (9)

1.一种基于半监督学习的智能路侧感知系统，其特征在于，包括智能路侧系统、数据中心和智能终端系统，所述数据中心包括云端数据中心和边缘数据中心，所述智能路侧系统分别与其它智能路侧系统、所述数据中心和所述智能终端系统数据连接；
所述智能路侧系统包括智能路侧通信单元、边缘计算单元和智能路侧感知单元，所述智能路侧感知单元中设有若干感知传感器，所述智能路侧通信单元、边缘计算单元和智能路侧感知单元依次连接；
所述智能路侧通信单元用来接收所述边缘计算单元输出的目标检测数据和转发的感知数据，并对数据进行分类，将所述目标检测数据发送至所述智能终端和其它智能路侧系统的所述智能路侧通信单元中；同时所述智能路侧通信单元将接收的原始感知数据和目标检测数据发送至所述云端数据中心或边缘数据中心。
所述边缘计算单元内存储有深度学习模型，用于接收前端所述感知传感器采集的感知数据进行信息融合，并获得目标检测数据；所述边缘计算单元会将接收的感知数据转发到所述智能路侧通信单元中。
所述智能路侧感知单元用于采集多种感知数据并传输至所述边缘计算单元中。
2.根据权利要求1所述的智能路侧感知系统，其特征在于，所述智能路侧感知单元的感知传感器设有多个，同一位置至少设有一个所述感知传感器。
3.根据权利要求1所述的智能路侧感知系统，其特征在于，所述智能终端系统包括自动驾驶车辆的智能系统、具备OBU功能的车辆系统和道路行人所属的智能终端。
4.根据权利要求1所述的智能路侧感知系统，其特征在于，所述边缘计算单元中存储有若干不同的深度学习模型，每个深度学习模型接收对应的训练数据进行训练。
5.一种基于权利要求1所述的模型训练方法智能路侧感知系统的模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：基于少量标注数据进行最初的深度学习模型训练；
构建若干最初的深度学习模型，通过公开数据集采用迁移学习的方法进行训练获得N个原始深度学习模型。
S2：基于新标注数据对原始深度学习模型进行训练；
通过将接收的实时感知数据输入到模型中获得识别结果，通过NMS算法获得各类别具有若干检测框的结果数据，设置置信度值去除检测结果中各类别多余的检测框，筛选出高置信度检测结果，得到新标注数据，并通过新标注数据对模型进行交叉训练。
S3：模型的覆盖更新和同步；
通过新得标注数据集对模型进行交叉训练后得到的新模型，将新模型中目标检测精度高的覆盖上一代模型，反之则不进行覆盖更新；且所述数据训练中心训练得到的新的模型会与所述边缘计算单元中的模型在预设周期内进行同步。
6.根据权利要求5所述的模型训练方法，其特征在于，步骤S1中，最初深度模型的训练，从公开的数据集中获取少量的标注数据，采用抽样方式有放回的从原始标注数据中获取对应模型数量的N份数据集。
7.根据权利要求5所述的模型训练方法，其特征在于，步骤S2中，新标注数据的获取通过感知数据输入到模型中获得目标检测结果，根据设置的置信度阈值A进行筛选，当所述目标检测结果的置信度≥A时，将目标检测结果和感知数据保存到数据中心作为新的标注数据集。
8.根据权里要求7所述的模型训练方法，其特征在于，步骤S3中，将步骤S2中得到的新标注数据集对模型进行交叉训练，具体步骤如下：
S301：在新的标注数据集中，去除对应模型M_pre输出的数据集，将剩余的数据集打乱按照一定比例划分为训练集和测试集。
S302：将划分后得到的训练集来训练所述模型M_pre获得新的模型M_post，利用所述测试集测试所述模型M_pre和新的模型M_post，得到对应模型的目标检测精度，如果新的模型M_post的目标检测精度高于模型M_pre的目标检测精度，则将所述新的模型M_post覆盖所述模型M_pre，反之则保留所述模型M_pre。
9.根据权利要求5所述的模型训练方法，其特征在于，步骤S3中，训练得到的新的模型，所述数据中心和所述边缘计算单元会在预设的时间周期内进行同步，持续更新所述智能路侧系统。
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