潘廣貞，孫艷青，王 鳳

(中北大學(xué) 軟件學(xué)院，山西 太原 030051)

0 引 言

目前視頻車輛檢測中移動陰影[1]檢測去除方法有兩種：①基于模型的方法。采用先驗知識、如場景、照明條件、三維幾何計算陰影位置，建立陰影模型。代表性方法有Li J等提出基于統(tǒng)計模型的陰影檢測去除方法，引入統(tǒng)計參數(shù)，建立陰影高斯模型，提高不同場景陰影檢測去除準(zhǔn)確率，然而對于有標(biāo)記的視頻圖像檢測過程存在缺陷[2]。②基于屬性的方法。通過分析幾何結(jié)構(gòu)和顏色特征識別陰影，如顏色、紋理、亮度、梯度。代表性方法有Kar A等提出的結(jié)合陰影特征和HSV顏色空間的陰影去除算法，利用投影機(jī)特征梯度投影分離陰影和車輛特征，提高陰影消除效率，但無法快速檢測海量視頻圖像目標(biāo)[3]。

針對大量視頻車輛檢測中需快速檢測并去除陰影問題，本文提出基于Fast RCNN目標(biāo)檢測模型，采用Hessenberg分解法和PCA分析法實時快速檢測運動車輛并去除陰影，采用深度學(xué)習(xí)思想自主學(xué)習(xí)運動車輛特征和陰影區(qū)域特征。

1 理論思想介紹

1.1 Fast RCNN目標(biāo)檢測模型

基于RCNN和SPP Net思想，Girshick提出Fast RCNN算法。Fast RCNN模型亮點在于[4]：①訓(xùn)練過程運用多任務(wù)損失，實現(xiàn)單步驟完成；②訓(xùn)練過程中所有層都可以得到更新；③不再需要磁盤存儲器作為特征緩存；④比RCNN的訓(xùn)練、測試時間快。對比VOC 2007數(shù)據(jù)可知在PASCAL VOC 2012上獲得mAP也更高，見表1。

表1 Fast RCNN等算法mAP效率比較

Fast RCNN模型原理[5]如圖1所示：通過深度卷積網(wǎng)絡(luò)(deep ConvNet)得到特征圖(feature map)，在特征圖上以感興趣區(qū)域ROI(region of interesting)投影方式找出原圖候選目標(biāo)區(qū)域的對應(yīng)區(qū)域，用ROI池化方式獲得統(tǒng)一尺寸的候選目標(biāo)區(qū)域特征圖(ROI feature vector)，經(jīng)過全連接層(FC)得到特征向量后，分別得到一個分類器(softmax)和一個回歸器(bbox)兩個輸出向量。

圖1 Fast RCNN目標(biāo)檢測模型

1.2 陰影產(chǎn)生原理

陰影由兩部分組成：自身和投射陰影。投影是由對象投影在場景上的區(qū)域，并且可進(jìn)一步分類為umbra(本影)和penumbra(半影)[6]。umbra對應(yīng)于直接光被對象完全阻擋的區(qū)域，而penumbra帶被部分阻擋，如圖2所示。

圖2 本影，半影的幾何關(guān)系

1.3 Hessenberg分解法(Hessenberg Decomposition)

Hessenberg分解(HD)是一種特殊的方形矩陣，即上部Hessenberg分解在第一子對角線下方具有零條目，并且較低的Hessenberg分解在第一超對角線上方具有零條目。該矩陣具有與原始矩陣相同特征值。在特征值算法中，Hessenberg分解可通過與縮減步驟結(jié)合Shifted QR因式分解進(jìn)一步簡化為三角矩陣[7]。Hessenberg矩陣的形式可通過計算QTAQ獲得。

2 原有算法

在監(jiān)控視頻中提取的前景分量包括車輛及其陰影(檢測到的陰影作為移動物體)，這種現(xiàn)象可能導(dǎo)致對象合并，對象形狀畸變，甚至對象損失這些問題。因而基于移動陰影的檢測去除問題Moghimi M K等提出一種解決運動陰影存在的算法，首先，檢測通過背景減除方法的運動像素，這些移動像素包括車輛及其陰影[8]。然后，識別由Hessenberg分解的可能的陰影區(qū)域。關(guān)于檢測車輛的一些部分作為陰影，需要通過另一種方法檢測車輛區(qū)域，可使用PCA主成分分析法。因此，在通過PCA分析法進(jìn)行陰影細(xì)化之后，陰影將被正確檢測[9]。流程如圖3所示。

圖3 原有算法框架

3 改進(jìn)算法

3.1 算法流程

移動陰影會導(dǎo)致運動對象檢測中的混亂和錯誤，前文提出的陰影檢測去除方法解決在前景提取中移動陰影被誤認(rèn)為移動車輛的一部分問題，但不能快速有效的檢測并去除，當(dāng)車輛較多，環(huán)境比較復(fù)雜的情況下(照明情況不同)，上述人工特征提取算法已經(jīng)不能很好地檢測并去除陰影，因此本文提出基于Fast RCNN目標(biāo)檢測模型下的運動車輛陰影檢測去除的方法[10],算法實現(xiàn)過程如圖4所示。

3.2 改進(jìn)的算法步驟

(1)候選區(qū)域生成：一張圖像生成1 K～2 K個候選區(qū)域(采用Selective Search法)?？刹捎肏essenberg分解估計候選陰影區(qū)域，通過計算前景圖像的HD并確定陰影和對象區(qū)域，將前景圖像分解為陰影和對象兩個部分。

Hessenberg特征用于從物體分離陰影區(qū)域，必須計算前景區(qū)域并且決定前景部分中的哪一個是陰影。因此，可在圖像的第一點提供m×m塊，向下滾動該塊大約1個像素的整個圖像，以保留任何區(qū)域，然后計算其中心像素在前景中的整個塊的Hessenberg分解

HESSENBERG=Hessenberg(blocks)

(1)

圖4 Fast RCNN+HD+PCA算法陰影檢測過程

其中，塊指示在前景中的可用塊，并且HESSENBERG是對這些塊計算Hessenberg分解的結(jié)果。在下一級中，整個Hessenberg分解元素的絕對值之和被計算為

(2)

其中，SAV是Hessenberg矩陣的絕對值之和，用于將運動像素分類為運動陰影和運動對象。經(jīng)驗證，移動陰影的SAV具有不同分布特征,可以通過對SAV設(shè)置合適閾值來檢測可能的陰影區(qū)域，如圖5所示。

圖5 HD法得到可能的陰影區(qū)域

(2)特征提?。簩γ總€候選區(qū)域，使用深度網(wǎng)絡(luò)(VGG16)進(jìn)行特征提取。

在(1)過程中，類似于陰影的暗區(qū)和擋風(fēng)的車輛的一些部分被檢測為運動陰影。因此，可采用PCA技術(shù)降維提取部分特征識別運動陰影和車輛區(qū)域,采用深度網(wǎng)絡(luò)計算特征圖。對于通過PCA的車輛檢測，需要各種種類車輛的數(shù)據(jù)庫，然后，計算數(shù)據(jù)庫中所有圖像的以下平均值，用于刪除不當(dāng)?shù)恼彰餍Ч?/p>

(3)

其中，si是每個數(shù)據(jù)庫圖像的列矩陣，其大小為：η是數(shù)據(jù)庫中所有可用圖像的平均值，n是數(shù)據(jù)庫中等于576的可用圖像的數(shù)量。計算的η從所有數(shù)據(jù)庫圖像中減去

(4)

其中，M是尺寸矩陣。該矩陣包括所有數(shù)據(jù)庫圖像減去方程式中計算的η。然后，計算數(shù)據(jù)庫的協(xié)方差矩陣

(5)

I是在用于檢測形狀像列矩陣的車輛的前景圖像中應(yīng)用的窗口，為了歸一化輸入圖像,前景中的窗口I減去等式(3)中獲得的η所得到的(具有與剩余數(shù)據(jù)庫相同的照明條件)圖像到PC中的投影由下式給出

P=PCT·(I-η)

(6)

其中，PC是主成分矩陣，其總能量是計算方差協(xié)方差矩陣(式(5))特征值的總能量的99%，并且P是應(yīng)用窗口在PC矩陣上的前景圖像中的投影。重建圖像I′由下式給出

I′=PC·P+η

(7)

其中，I′是數(shù)據(jù)庫的PC的新窗口的重建圖像?？梢酝ㄟ^比較重建圖像和主圖像來分類這個新窗口。重建誤差由下式給出

(8)

其中，重建誤差是重建圖像和主圖像之間的誤差率。然后，可以將此窗口視為車輛類，否則應(yīng)將其視為非車輛類

(9)

可以通過確定合適的值Th，將前景圖像中的應(yīng)用窗口的可用圖像分為兩類作為車輛和非車輛。為了合并一個車輛周圍所有窗口，需要計算點(x,y)的平均值；指出它們之間的距離應(yīng)小于兩輛車之間的距離。最后，獲得的坐標(biāo)被認(rèn)為是候選車窗(依次為轎車、卡車、巴士、皮卡)如圖6所示。

圖6 PCA檢測結(jié)果

(3)類別判斷：將誤差率Error作為區(qū)分移動陰影與車輛特征送入具體的SVM分類器，判別是否屬于該類，也即將特征提取和分類融合到一個分類框架[11]。

(4)最后把得到的特征圖作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，測試。

4 實驗分析及結(jié)果

4.1 實驗條件

本實驗采用的視頻數(shù)據(jù)來源于Pascal VOC2012數(shù)據(jù)集，采用不同環(huán)境、不同車型如轎車、卡車、巴士等大量視頻圖像，實驗環(huán)境如下：Intel(R)Pentium(R)CPU G645 @2.90GHz，4.00GB內(nèi)存Windows7 64位操作系統(tǒng)。開發(fā)平臺CNTK，可從git-hub中獲取基于CNTK深度學(xué)習(xí)框架的實驗代碼和訓(xùn)練參數(shù)[12]。

4.2 評價指標(biāo)[13]

為了檢驗評價陰影消除的結(jié)果,需使用多目標(biāo)檢測準(zhǔn)確度MODA(multiple object detection accuracy)、多目標(biāo)檢測精度參數(shù)MODP(multiple object detection precision)，綜合指數(shù)F。精度參數(shù)意味著多少可用的移動陰影檢測和分辨率意味著移動物體，像影子不確定陰影。在本文中可以通過使用HD特征影響準(zhǔn)確度參數(shù)，并利用PCA提高精確度。準(zhǔn)確度、精度參數(shù)定義如下

(10)

(11)

(12)

4.3 實驗結(jié)果分析

該實驗是在訓(xùn)練樣本和測試樣本同等光照條件下進(jìn)行的，HD參數(shù)SAV一定，PCA參數(shù)Threshold為0～4，將傳統(tǒng)HSV顏色空間、統(tǒng)計參數(shù)SNP方法、原有算法及本文算法運用到視頻車輛圖像上，得到算法的陰影檢測準(zhǔn)確度MODA,檢測精度MODP,綜合指數(shù)F見表2。

表2 各種方法評價指標(biāo)分析

實驗采用由低到高三階段的光照強度，通過對不同運動車輛陰影檢測去除方法的應(yīng)用，對比MODA的結(jié)果，得出如圖7所示(圖中的白色區(qū)域表示檢測到的陰影)。

圖7 不同光照條件下的MODA比較

不同光照條件下傳統(tǒng)算法和改進(jìn)算法在MODA的結(jié)果比較見表3。

表3 不同光照條件下的MODA比較

本實驗在不同閾值Threshold基礎(chǔ)上將原有算法和改進(jìn)后加入的深度學(xué)習(xí)算法運用到視頻圖像數(shù)據(jù)庫中，運用CNTK工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練以及測試得到如下結(jié)果[14]，如圖8所示。

圖8 不同閾值Threshold下mAP比較

實驗結(jié)果表明：由表2知在加入深度學(xué)習(xí)思想基礎(chǔ)上，改進(jìn)后的算法在準(zhǔn)確度MODA、精度MODP方面都有所提升，由表3知在不同光照強度下改進(jìn)后的算法在MODA、mAP指標(biāo)方面也優(yōu)于原先算法。

5 結(jié)束語

移動對象的陰影通常會導(dǎo)致圖像分析中的嚴(yán)重錯誤，正確檢測目標(biāo)陰影并去除在智能交通系統(tǒng)應(yīng)用中至關(guān)重要。因此本文通過分析基于改進(jìn)的HD在監(jiān)控視頻中的車輛模型，引入一種移動陰影檢測算法。實驗過程引入深度學(xué)習(xí)思想，采用Fast RCNN模型對大量視頻車輛圖像進(jìn)行陰影檢測去除處理，將特征提取和分類結(jié)合，實現(xiàn)端到端的訓(xùn)練、測試。實驗結(jié)果表明，該方法在不同光照條件下可有效檢測運動陰影，比以往檢測算法MODA提高3.16%，mAP提高2.78%。

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