霍桂利

摘 ?要： 針對(duì)傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別模塊易受到周?chē)h(huán)境的影響而使得系統(tǒng)在準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性存在不足等問(wèn)題，文中在分析傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上，利用智能化控制算法中的SVM方法對(duì)現(xiàn)有的車(chē)輛自動(dòng)化駕駛系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。該優(yōu)化算法通過(guò)對(duì)輸入圖像特征的提取與訓(xùn)練得到相應(yīng)的分類(lèi)器模型，然后利用該模型進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)與識(shí)別。測(cè)試結(jié)果表明，該優(yōu)化系統(tǒng)對(duì)于車(chē)道線、車(chē)輛及行人等目標(biāo)的檢測(cè)效率與準(zhǔn)確率等方面均優(yōu)于基于特征的傳統(tǒng)算法，驗(yàn)證了該方法的可行性。

關(guān)鍵詞： 系統(tǒng)優(yōu)化; 智能控制算法; 自動(dòng)駕駛系統(tǒng); 目標(biāo)識(shí)別; 邊緣檢測(cè); 系統(tǒng)測(cè)試

中圖分類(lèi)號(hào)： TN876?34; TP391.99 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2019）20?0177?04

Optimization of automatic driving system based on intelligent control algorithm

HUO Guili1， 2

（1. Shanxi University， Taiyuan 030006， China; 2. Shanxi Architectural College， Jinzhong 030060， China）

Abstract： Since the target detection and recognition module of traditional automatic driving system is vulnerable to the influence of the surrounding environment， which makes the system have some shortages such as insufficient accuracy and poor real?time performance， on the basis of the analysis of the traditional algorithm， the SVM method of intelligent control algorithm is used to optimize the existing vehicle automatic driving system. The optimization algorithm can obtain the corresponding classifier model by extracting and training the features of the input image， and then the model can be used to detect and recognize the targets. The feasibility of this method was verified in the system testing. The test results show that the optimized system is superior to the traditional feature?based algorithm in the aspects of detection efficiency and accuracy of lane lines， vehicles， pedestrians， etc.

Keywords： system optimization; intelligent control algorithm; automatic driving system; target recognition; edge detection; system testing

0 ?引 ?言

近年來(lái)，人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，傳統(tǒng)汽車(chē)工業(yè)與智能化技術(shù)相結(jié)合的自動(dòng)駕駛汽車(chē)應(yīng)運(yùn)而生。國(guó)內(nèi)外眾多機(jī)構(gòu)也早已開(kāi)始對(duì)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域展開(kāi)研究，如谷歌、特斯拉、豐田、百度、比亞迪、大眾等均已推出自動(dòng)駕駛汽車(chē)[1]。對(duì)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的目標(biāo)檢測(cè)模塊，目前使用較多的是基于特征的檢測(cè)識(shí)別算法，其算法利用目標(biāo)的陰影、輪廓、顏色及方向梯度直方圖等特征值來(lái)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景中的目標(biāo)識(shí)別[2]。但這種方法在復(fù)雜路況或惡劣天氣時(shí)，適用性大幅度降低，嚴(yán)重影響自動(dòng)駕駛汽車(chē)的正常工作。因此，本文在傳統(tǒng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上利用SVM技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到基于智能控制算法的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果表明，優(yōu)化后的自動(dòng)駕駛目標(biāo)檢測(cè)模塊，對(duì)于目標(biāo)的識(shí)別速度、準(zhǔn)確度等方面相較于傳統(tǒng)系統(tǒng)均有較大提升。

1 ?傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛算法

在傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)與算法當(dāng)中，主要是利用人工提取的特征，如HOG（方向梯度直方圖）、SIFT（尺度不變特征變換）及CSS（顏色自相似）等，與計(jì)算機(jī)視覺(jué)、視頻分析等技術(shù)相結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自動(dòng)駕駛[3]。在車(chē)輛行進(jìn)的過(guò)程中，所捕捉到的實(shí)時(shí)場(chǎng)景視頻序列中，通常包含各種影響車(chē)輛自動(dòng)駕駛的目標(biāo)，如行人、車(chē)輛、車(chē)道、障礙物及場(chǎng)景中的其他物體。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要在獲取的視頻中快速、準(zhǔn)確地標(biāo)識(shí)出場(chǎng)景中感興趣的目標(biāo)對(duì)象，從而為車(chē)輛控制系統(tǒng)提供重要的判斷依據(jù)。在傳統(tǒng)方法中，特征的檢測(cè)與表示是自動(dòng)駕駛算法中的核心部分，這涉及到如何對(duì)目標(biāo)圖像信息進(jìn)行合理編碼的問(wèn)題[4]。選擇合適特征并進(jìn)行優(yōu)化，能夠使自動(dòng)駕駛系統(tǒng)具有較強(qiáng)的抗干擾能力。如在存在遮擋或復(fù)雜背景的條件下，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自動(dòng)駕駛。

在基于傳統(tǒng)特征的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，目標(biāo)檢測(cè)是其中最重要的模塊，主要包括：道路車(chē)道線識(shí)別、車(chē)輛檢測(cè)、行人識(shí)別及其他障礙物檢測(cè)等。以下將詳細(xì)介紹傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中目標(biāo)檢測(cè)的具體方法并進(jìn)行分析，進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行合理優(yōu)化。

1.1 ?道路車(chē)道線識(shí)別

道路車(chē)道線的檢測(cè)與識(shí)別，是車(chē)輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的基本內(nèi)容。在傳統(tǒng)方法中，對(duì)車(chē)道線的檢測(cè)大體可分為兩種：基于特征的識(shí)別與基于模板的識(shí)別[5]。下面將對(duì)使用廣泛基于特征的檢測(cè)識(shí)別方法進(jìn)行詳細(xì)介紹。

在基于特征的檢測(cè)方法中，需從實(shí)時(shí)獲取到的視頻圖像中提取感興趣的特征，比如：顏色、輪廓（邊緣）、對(duì)稱(chēng)性及陰影等。在這些特征中，輪廓是最為重要也是最常使用的特征之一。一般車(chē)道線與周?chē)能?chē)道存在較明顯的邊緣，其之間會(huì)產(chǎn)生明顯的亮度變化梯度。在該方法中，通常使用Canny邊緣檢測(cè)算子對(duì)輸入的視頻圖像進(jìn)行處理，得到圖像場(chǎng)景的邊緣。再利用Hough變換，在處理得到的邊緣圖像中尋找可能的車(chē)道線。

Hough變換的基本思想是[6]：利用點(diǎn)與線的對(duì)偶性，將原始圖像空間中的特定曲線通過(guò)曲線表達(dá)形式變?yōu)閰?shù)空間的一個(gè)點(diǎn)。因此，把原始圖像中給定曲線的檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為尋找參數(shù)空間中的峰值問(wèn)題。一般采用的轉(zhuǎn)換方程形式為：

圖1 ?Hough變換算法流程

這種基于邊緣提取與Hough變換的車(chē)道線識(shí)別方法相較于其他傳統(tǒng)檢測(cè)方法具有一定的優(yōu)越性，但同時(shí)也存在部分問(wèn)題。比如，利用該方法對(duì)車(chē)道線進(jìn)行擬合時(shí)，不能確定所求得的參數(shù)值是實(shí)際參數(shù)值。尤其是存在陰影或遮擋的條件下，經(jīng)常出現(xiàn)擬合結(jié)果偏差較大的情況。同時(shí)，該方法對(duì)于曲率較大的車(chē)道線檢測(cè)準(zhǔn)確度較低。

1.2 ?車(chē)輛檢測(cè)

車(chē)輛檢測(cè)是保障自動(dòng)駕駛汽車(chē)安全行進(jìn)中的關(guān)鍵部分，傳統(tǒng)方法對(duì)于車(chē)輛的檢測(cè)一般利用車(chē)輛的陰影特征來(lái)進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別。通常車(chē)輛在正常行駛中，其對(duì)底部產(chǎn)生明顯的陰影區(qū)域，可認(rèn)為是一種魯棒性的特征[7]?；陉幱疤卣鞯能?chē)輛檢測(cè)算法流程如圖2所示。

圖2 ?傳統(tǒng)車(chē)輛檢測(cè)算法流程

基于陰影特征的車(chē)輛檢測(cè)算法在閾值的選擇上較容易受到周?chē)h(huán)境光照的影響，常采用大小閾值的處理方法。大閾值由周?chē)h(huán)境確定，小閾值則以陰影特征來(lái)確定。但在復(fù)雜環(huán)境下，該方法的準(zhǔn)確性仍會(huì)受到較大的影響。

1.3 ?行人識(shí)別與防碰撞

行人識(shí)別與防碰撞模塊是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的研究熱點(diǎn)、關(guān)鍵內(nèi)容。傳統(tǒng)技術(shù)主要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)中，特征提取與分類(lèi)的檢測(cè)識(shí)別算法。在特征的選擇上，通常選用方向梯度直方圖HOG。HOG是圖像的一個(gè)基本特征，在行人檢測(cè)與識(shí)別上具有較強(qiáng)的魯棒性，可將視頻圖像中的行人準(zhǔn)確識(shí)別與定位。HOG特征提取需先將視頻圖像按照一定的規(guī)則劃分為多個(gè)單元塊（Block），再將各Block單元細(xì)化分為若干細(xì)胞單元（Cell），并分別計(jì)算、提取其相應(yīng)的直方圖向量。隨后將各單元的直方圖向量進(jìn)行合成，得到該單元塊的梯度直方圖向量。最后，與單元塊對(duì)應(yīng)的向量進(jìn)行合成得到視頻當(dāng)前幀的梯度直方圖向量[8]。其提取過(guò)程如圖3所示。

HOG算法雖然能實(shí)現(xiàn)道路上行人的識(shí)別與檢測(cè)，但仍存在兩點(diǎn)不足：

1） 由于HOG特征提取計(jì)算量大需要消耗大量?jī)?nèi)存，導(dǎo)致實(shí)時(shí)性欠佳;

2） 當(dāng)車(chē)輛行進(jìn)到復(fù)雜背景路況時(shí)，該算法對(duì)于行人的識(shí)別度較低，抗干擾能力弱。

2 ?自動(dòng)駕駛系統(tǒng)優(yōu)化

通過(guò)分析基于特征的傳統(tǒng)車(chē)輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在車(chē)道線、車(chē)輛及行人等目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別過(guò)程中所存在的問(wèn)題，可發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛算法有較多需要優(yōu)化與改進(jìn)之處。本文利用智能控制算法中的SVM（支持向量機(jī)）技術(shù)，對(duì)傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛的目標(biāo)檢測(cè)模塊進(jìn)行優(yōu)化。其優(yōu)化算法流程如圖4所示。

圖3 ?HOG特征提取流程

圖4 ?傳統(tǒng)特征與SVM結(jié)合的檢測(cè)算法

SVM訓(xùn)練過(guò)程[9]主要可分為3步：

1） 提取訓(xùn)練圖像中目標(biāo)檢測(cè)所需要的特征，并保存在文本文件中方便調(diào)用。這里不需要特殊的格式，只保存每幀圖像相應(yīng)的特征向量即可。

2） 將提取的特征按照SVM給定的模板進(jìn)行格式化。

3） 格式化后，設(shè)定SVM的訓(xùn)練參數(shù)并進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練參數(shù)包括：訓(xùn)練所需內(nèi)存大小、訓(xùn)練停止標(biāo)準(zhǔn)、懲罰因子、權(quán)重以及是否做概率估計(jì)等。

此外，SVM在訓(xùn)練過(guò)程中，需要利用核函數(shù)進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，常用的核函數(shù)包括多項(xiàng)式核函數(shù)、高斯核函數(shù)[10]，其對(duì)應(yīng)的形式如下：

本文在選擇核函數(shù)時(shí)，利用車(chē)輛車(chē)載攝像頭拍攝的1 000幀圖像作為樣本進(jìn)行訓(xùn)練，并用300張相應(yīng)圖像作為檢測(cè)圖像，其檢測(cè)結(jié)果如表1所示。

由測(cè)試結(jié)果可看出，高斯核函數(shù)在檢測(cè)率與誤報(bào)率上均優(yōu)于多項(xiàng)式核函數(shù)。因此，本文選用高斯核函數(shù)作為SVM訓(xùn)練核函數(shù)。

3 ?系統(tǒng)測(cè)試

利用優(yōu)化后的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別算法，對(duì)車(chē)載攝像頭拍攝的某段實(shí)時(shí)視頻圖像進(jìn)行測(cè)試，分別進(jìn)行道路車(chē)道線識(shí)別、車(chē)輛檢測(cè)及行人識(shí)別3個(gè)主要內(nèi)容。測(cè)試的部分樣本圖像如圖5所示。

圖5 ?部分樣本圖像

測(cè)試結(jié)果包括檢測(cè)速度、檢測(cè)準(zhǔn)確率及誤報(bào)率，并與傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行對(duì)比，其結(jié)果如表2～表4所示。

通過(guò)3組實(shí)驗(yàn)結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，本文優(yōu)化后的算法相較于傳統(tǒng)基于特征的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法，在檢測(cè)速度與準(zhǔn)確率上均有較大提升。同時(shí)檢測(cè)的誤報(bào)率也有所下降，充分驗(yàn)證該優(yōu)化方法的可行性。

4 ?結(jié) ?語(yǔ)

本文首先介紹基于特征的傳統(tǒng)車(chē)輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，并利用輪廓特征與Hough變換的方法分析傳統(tǒng)系統(tǒng)對(duì)車(chē)道線的識(shí)別過(guò)程;基于陰影特征研究傳統(tǒng)的車(chē)輛識(shí)別算法;利用HOG特征分析行人識(shí)別與檢測(cè)技術(shù)。同時(shí)，分析傳統(tǒng)算法所存在的一些問(wèn)題。針對(duì)存在的問(wèn)題，本文將傳統(tǒng)算法與SVM技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計(jì)出基于智能化控制的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。最后，對(duì)優(yōu)化的系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，該優(yōu)化算法在準(zhǔn)確率等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)系統(tǒng)，具有較高的可靠性。

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