【摘 要】
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汽车自动驾驶技术近年来发展迅速。随着无线通信技术进步,车辆智能化也由单车智能朝着网联化和车路协同方向发展。车路协同技术在超视距变时空感知、交通参与者高效交互协作等领域对自动驾驶将发挥独特作用。路侧感知系统作为车联网重要组成部分,如何依托于较低算力边缘计算平台高效形成结构化数据,实现超视距感知信息准确实时共享,解决单车视距局限等问题已成为亟需攻克的难题。本文依托河北省重点研发计划项目“基于C-V2X
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汽车自动驾驶技术近年来发展迅速。随着无线通信技术进步,车辆智能化也由单车智能朝着网联化和车路协同方向发展。车路协同技术在超视距变时空感知、交通参与者高效交互协作等领域对自动驾驶将发挥独特作用。路侧感知系统作为车联网重要组成部分,如何依托于较低算力边缘计算平台高效形成结构化数据,实现超视距感知信息准确实时共享,解决单车视距局限等问题已成为亟需攻克的难题。本文依托河北省重点研发计划项目“基于C-V2X的车路协同与路网智能控制技术研究”,重点对路侧感知系统中基于视觉的多类车辆目标检测技术开展研究。目前在汽车自动驾驶领域目标检测算法方面,传统方法因实现手段复杂,计算过程低效已较少采用。深度学习技术近年快速发展,基于深度学习的目标检测算法在各公开数据集与挑战赛均获得较好检测效果与性能,显示出了很好的竞争力,正逐步取代传统方法,成为该领域研究主流,并已取得获较好的研究成果。而当前该领域研究通常聚焦于单车视角提升检测精度与效率,忽略了道路与车辆的协同性,针对路侧视角下交通参与者检测算法的公开数据集与匹配路侧视角图像信息特点的多目标检测模型研究相对较少。为此,本文重点开展了基于深度学习的路侧视角下多目标检测模型研究。论文主要研究内容如下:1、构建了路侧视角下车辆目标检测数据集。为了获取适用于本文应用场景与需求的训练测试数据集,本文解析了目前较为主流的自动驾驶领域公开数据集,总结该类数据集制作规范与标注格式,并依据公开数据集理论指导搭建了自主试验数据采集平台,对试验路段进行路侧视角下的多目标数据信息采集,进行图像预处理规范图像信息并矫正畸变,使用标注工具进行多类车辆目标手工标注工作。依据本文实际应用要求,采用公开数据集与自主采集图像数据进行融合获得具有路侧视角特点的RS-UA数据集。2、构建了基于深度学习的轻量化多目标基础检测模型M3-YOLOv4。本文分析了当前主流单阶段检测模型YOLO与轻量化模型Mobile Net的深度学习目标检测网络模型,确立了以嵌入通道域注意力机制的倒残差网络结构代替单阶段检测算法特征提取网络CSPDarknet53作为网络骨干部分,通过深度可分离卷积降低特征提取网络参数量;采用空间金字塔池化对深层网络输出特征图进行处理,选取轻量化后骨干网络不同深度特征图输出,通过路径聚合方法,融合深层语义信息与浅层表观信息,构成检测模型颈部;在检测模型头部设置了三种不同特征图大小的网络输出,使同一图像信息不同尺寸目标在适宜网络深度进行目标信息回归,完成了轻量化检测模型M3-YOLOv4的构建。通过模型训练与测试,M3-YOLOv4在数据集RS-UA上的m AP值为0.906,相较单阶段检测模型YOLOv4的m AP值下降1.1%,M3-YOLOv4模型参数量缩减为YOLOv4的10%,同平台下模型前向推理速度也具备较明显优势。3、构建了路侧视角下轻量化单阶段多目标检测模型DCM3-YOLOv4。本文分析了路侧视角下图像信息具有空间不变性的特点,针对性提出了基于深度学习目标检测模型的优化手段,对原有特征提取网络中倒残差模块使用的注意力机制进行改进,基于坐标注意力机制的优化方法增强神经网络对空间信息的长程依赖性;采用了逐通道过参数卷积方式对注意力机制中原有的传统卷积运算进行优化,提高网络在高维特征空间中对车辆目标特征提取与表达能力。将本文训练分析的四种模型进行对比试验,优化后的路侧视角下轻量化单阶段多目标检测模型DCM3-YOLOv4在RS-UA数据集中m AP值为0.930,网络模型参数量为31.12M,在中央处理器（CPU）计算条件下前向推理速度为96.13ms,同平台相较基础模型YOLOv4具有优越性。采用优化后的DCM3-YOLOv4进行实地试验,对路侧视角下交通场景车辆目标进行在线检测,试验表明本模型可在CPU下实现实时检测。综上所述,本文提出的基于深度学习的多目标检测模型在路侧视角应用场景下具有较强的适用性与优越性。
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