曹世龍

摘 要：為了提高駕駛的安全性，維護(hù)交通秩序，文章應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和抬頭顯示技術(shù)（HUD）提出了一種提醒駕駛員交通標(biāo)志的系統(tǒng)。首先通過紅外攝像頭做成的視覺采集器收集車輛周圍交通標(biāo)志牌信息，再傳遞給訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)捕捉到的圖像進(jìn)行識(shí)別并生成提示信息，然后通過抬頭顯示技術(shù)將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的提示信息顯示到車輛的前擋風(fēng)玻璃上，從而起到提示駕駛員輔助駕駛的作用。

關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);抬頭顯示技術(shù);交通標(biāo)志;輔助駕駛

中圖分類號(hào)：U471.15 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ?文章編號(hào)：1671-7988（2020）09-45-02

Design of Traffic Sign Reminder Assisted Driving System Based on CNNand HUD Technology

Cao Shilong

（ College of Mechanical and Electrical Engineering， Hebei Agricultural University， Heibei Baoding 071000 ）

Abstract：?In order to improve driving safety and maintain traffic order， this paper proposes a system to remind drivers of traffic signs using convolutional neural networks （CNN） and head-up display technology （HUD）. First collect the information about the traffic signs around the vehicle through a visual collector made by an infrared camera， and then pass it to the trained convolutional neural network. The convolutional neural network will recognize the captured image and generate prompt information. The display technology displays the prompt information generated by the convolutional neural network on the front windshield of the vehicle， so as to prompt the driver to assist the driving.

Keywords：?Convolutional neural network;?Head-up display technology; Traffic signs; Driver assistance

CLC NO.： U471.15 ?Document Code： A ?Article ID：?1671-7988（2020）09-45-02

1 引言

在當(dāng)今駕駛員駕車過程中忽略交通標(biāo)志提醒而擾亂交通秩序甚至發(fā)生交通事故的現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，特別在駕駛員分神、疲勞等狀態(tài)下對(duì)駕駛員進(jìn)行路旁交通標(biāo)志的提醒十分必要。隨著計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展以及在汽車上的應(yīng)用，汽車對(duì)圖像的處理不斷進(jìn)步，應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺提醒駕駛員，輔助駕駛員駕駛會(huì)起到很好的效果。

2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks）是計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它能夠?qū)D像、視頻、音頻等進(jìn)行識(shí)別。因?yàn)榫矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了池化處理，所以圖像發(fā)生平移并不影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像信息的識(shí)別，因此卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也被成為“平移不變?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)”^[1]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過不斷進(jìn)行卷積、池化操作最終實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入圖像的準(zhǔn)確識(shí)別。

2 抬頭顯示技術(shù)

抬頭顯示技術(shù)（Head Up Display）是利用光學(xué)反射原理將投影儀上的信息顯示在擋風(fēng)玻璃上，避免了駕駛員在駕車過程中低頭看儀表盤的過程，提高了駕駛的安全性^[2]。抬頭顯示技術(shù)現(xiàn)已應(yīng)用于汽車，輔助駕駛員駕駛，為駕駛員了解車輛信息和路況信息提供了便捷的條件。

3?工作原理分析

車輛在行駛過程中通過安裝在后視鏡的視覺采集器將車輛前方圖像信息傳遞給卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把一幀一幀的圖像信息進(jìn)行卷積-池化-全連接處理，識(shí)別出交通標(biāo)志所表示的信息，生成對(duì)應(yīng)的提示信息再利用抬頭顯示技術(shù)將提示信息顯示到擋風(fēng)玻璃上，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛員的提醒作用。

3.1?信息源獲取

本系統(tǒng)采用紅外攝像頭作為視覺采集器，分別安裝在兩后視鏡處。使汽車能夠全面檢測(cè)到道路兩旁的交通標(biāo)志牌，并且不受惡略天氣的影響。采集的數(shù)據(jù)傳遞給汽車的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行下一步對(duì)信息的處理。

3.2?信息處理

將視覺采集器采集的圖像轉(zhuǎn)化為二維的像素矩陣，通過大量的交通標(biāo)志圖片訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從而得到合適的卷積核。使用得到的卷積核與采集圖像信息轉(zhuǎn)化的二維像素矩陣在Convolution Layers上進(jìn)行卷積運(yùn)算。

將卷積運(yùn)算得到的Feature map在Pooling Layers上進(jìn)行最大池化處理（max pooling）。經(jīng)過數(shù)次卷積-池化操作處理將最后的Feature map進(jìn)行全連接處理，從而得到最后的結(jié)果。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的交通標(biāo)志信息進(jìn)行處理，針對(duì)不同的交通標(biāo)志生成對(duì)應(yīng)的提示信息，并通過顯示裝置顯示出來。最后通過抬頭顯示技術(shù)把提示信息顯示到車輛的前擋風(fēng)玻璃上。當(dāng)路況信息發(fā)生變化，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新對(duì)視覺采集器采集的圖像信息進(jìn)行卷積-池化-全連接處理，得到新的提示信息，并更新前擋風(fēng)玻璃上提示的信息。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)道路旁的交通標(biāo)志并顯示到車輛的前擋風(fēng)玻璃上來實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛員的提醒作用。

4 結(jié)語

本系統(tǒng)應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)將路況信息及時(shí)反應(yīng)給車輛的駕駛員，對(duì)提高駕駛車輛過程中的安全性有一定的作用。隨著人工智能的發(fā)展越來越多的先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將應(yīng)用到汽車上，實(shí)現(xiàn)車輛的智能化。未來的汽車除了滿足人類出行的要求外，還將提供給人類更多的娛樂、人機(jī)交互、智能化的體驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)

[1] 徐冰冰，岑科廷，黃俊杰，沈華偉，程學(xué)旗.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述[J/OL].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2019：1-31[2020-02-23].http：//kns.cnki.net/?kcms/detail/11.1826.tp.20191104.1632.006.html.

[2] 儲(chǔ)亞婷.基于汽車安全性的抬頭顯示技術(shù)的應(yīng)用[J].河北農(nóng)機(jī)，?2017（09）：56.