【摘 要】
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近年来,随着我国经济的快速发展,道路建设体系的不断完善,出行的车辆也越来越多,给人们生活带来便捷的同时也带来了一些不利的影响,交通道路变的更加拥堵、交通事故更加频发、因车辆尾气导致的空气污染也越来越严重,传统的交通技术不能良好的解决这些问题。自动驾驶技术可以辅助人们驾驶车辆甚至不需要人为参与控制车辆,可以有效的减少因人为因素产生的交通事故;智能网联技术可以使车辆提前获得道路信息,V2X技术可以使车
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近年来,随着我国经济的快速发展,道路建设体系的不断完善,出行的车辆也越来越多,给人们生活带来便捷的同时也带来了一些不利的影响,交通道路变的更加拥堵、交通事故更加频发、因车辆尾气导致的空气污染也越来越严重,传统的交通技术不能良好的解决这些问题。自动驾驶技术可以辅助人们驾驶车辆甚至不需要人为参与控制车辆,可以有效的减少因人为因素产生的交通事故;智能网联技术可以使车辆提前获得道路信息,V2X技术可以使车辆与交通灯交互从而有效的缓解了交通拥堵;5G技术和深度学习的发展也为自动驾驶的落地扫清了很多障碍,人们对智能出行的向往和人工智能的发展推进了自动驾驶技术的迅速发展,其中以目标检测为主的车路环境感知技术是自动驾驶中的核心技术。本文基于图像信息量过大导致目标检测的时间过长、现有的自动驾驶目标检测模型训练参数多、Lidar直接采集的点云数据量过大等问题,设计出一种基于深度学习的车路环境感知系统,该系统基于提取图像的有效信息,配合SVM分类器实现对车辆的实时检测;基于深度学习目标检测网络实现多目标的检测;基于图像特征和深度学习输出的目标检测框筛选Lidar数据实现点云融合的碰撞检测,本文的主要的工作内容总结如下:（1）针对于图像信息量过大导致目标检测时间过长的问题,本文研究了图像的特征提取方法。首先基于不同的算子提取图像的梯度空间特征,基于RGB、HSV、HLS等不同的颜色通道提取图像的颜色空间特征,将提取的图像颜色空间特征和图像梯度空间特征进行特征融合,基于Harris、Fast等不同的算子对融合的图像进行角点特征提取,将提取到的角点特征传入到改进的HOG算法中,最后基于提取到的HOG特征和其他有效的图像特征配合SVM分类器进行车辆的目标检测。（2）针对现有的目标检测模型复杂问题,本文基于现有的Yolo系列目标检测算法,提出了轻量级Yolov4-Mobilenetv3目标检测算法,极大的降低了模型的训练参数。首先搭建了Pytorch-Yolov4网络,训练Pytorch-Yolov4目标检测模型,输出目标检测图。将Pytorch-Yolov4的主干特征提取网络替换成Mobilenetv3网络,得到新的网络Pytorch-Yolov4-Mobilenetv3,训练PytorchYolov4-Mobilenetv3目标检测模型,输出目标检测图并且对比Pytorch-Yolov4-Mobilenetv3网络和Pytorch-Yolov4网络的训练参数和检测效果。基于本文的数据集,两种目标检测模型m AP相差0.25%,Pytorch-Yolov4-Mobilenet目标检测模型相较于Pytorch-Yolov4目标检测模型整体参数量下降41.3%。（3）针对于车辆行驶过程中道路车辆等信息的Lidar数据量庞大,本文基于KITTI数据集,获取Lidar数据,进行点云融合,依据SVM和PytorchYolov4-Mobilenetv3输出的预测框,确定ROI区域,减少无效的Lidar数据。基于SIFT和SURF算子提取ROI内的图像旋转不变性特征和进行图像特征的匹配,采用加速度不变模型,计算车辆碰撞时间。城市道路环境复杂,目前自动驾驶技术中的环境感知技术不够成熟,无人驾驶很难大规模落地。目标检测是自动驾驶感知技术中的关键技术,车辆和行人是道路中两种常见的目标,本文主要研究基于深度学习的几种车辆和交通信号的检测,在现有的深度模型上改进网络,减少模型的训练参数,因此该研究具有一定的理论和现实意义。
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