斑马线智能分割及行人位置自动判别方法研究

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国内交通事故频发,多数由于交通路口处的行人与车辆之间存在摩擦,交通路口的场景理解对于交通安全很有必要。斑马线区域是交通路口的重要组成之一,也是行人与车辆交互最多的区域,做好斑马线区域的场景理解对行人和车辆都是至关重要的。对斑马线区域的理解往往停留在分割或者检测层面,没有进一步对该区域进行分析应用。本文针对这一问题,结合双目立体视觉,对斑马线区域进行分割并研究其应用,主要通过神经网络对斑马线区域进行语义分割算法优化、斑马线区域范围界定、行人位置自动判别的方案设计。主要工作包括:(1)本文首先对斑马线特性制作了数据集,设计了具有中国城镇特色的斑马线数据集以供后续的研究;分析研究了多种基于卷积神经网络的语义分割算法,通过实验对比,优选出Unet语义分割网络。根据Unet网络结构,结合深层信息与浅层信息的特征融合对Unet网络进行了改进,提出了基于通道空间(Channel Space)特征融合模块的Unet语义分割算法,即CS-Unet。改进后的网络有效地提高了对斑马线区域的分割性能。(2)在所提出的CS-Unet语义分割算法的基础上,基于斑马线制式规范和立体视觉原理,设计了斑马线区域行人位置自动判别系统。通过语义分割得到斑马线区域,再通过双目立体匹配以及斑马线制式标准获得每一条斑马线的空间位置范围。再通过语义分割得到行人双脚区域,通过立体匹配得到双脚的空间位置信息,设计算法判别出行人在斑马线区域的具体位置,并对该系统进行了实验验证。实验结果表明,本文提出的CS-Unet语义分割网络从语义分割的评价标准来看,MIOU由原始模型的94.11%增加到95.44%,MPA由原始模型的97.07%增加到97.84%。在模型参数增加不大的情况下,有效提高了模型的准确率。本文所提出的斑马线区域智能分割及行人位置自动判别系统经实验验证,可以准确地判断出行人在斑马线区域中的具体位置,为斑马线区域的交通管理提供了重要信息。
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