基于深度學習的駕駛場景數據應用

文/溫泉 衣麗君 李敏

基于深度學習的駕駛場景數據應用

文/溫泉 衣麗君 李敏

真實駕駛場景是智能網聯汽車開發、測試及相關技術發展的基礎條件及關鍵支撐，可為相關研究的開展提供重要理論依據，而目前，我國有關真實道路場景數據的相關研究比較匱乏。本文首先研究搭建Tensorflow框架用以處理視覺感知任務的深度學習平臺，然后基于真實駕駛場景數據，研究智能車輛視覺感知駕駛環境所依賴的核心算法與網絡模型，采用卷積神經網絡MultiNet實現真實交通環境中行駛車道的分割和目標物的檢測。

駕駛場景 智能網聯汽車 深度學習道路分割 目標物檢測

就汽車行業而言，無人駕駛迅速發展，已經成為汽車行業未來的發展方向。深度學習算法憑借其強大學習能力和處理復雜環境的能力，正逐漸被用于無人駕駛中的環境感知和行駛決策過程，并成為汽車大腦的主流選擇。本文首先基于專業的深度學習庫Tensorflow搭建處理深度感知任務的深度學習平臺，研究真實駕駛場景道路分割、目標車輛識別等卷積神經網絡模型，實現真實駕駛場景的智能感知。

1 Tensorflow深度學習平臺

深度學習目前在業界已經得到了廣泛的應用。至今也已有數種深度學習框架，如 TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架都能夠支持深度神經網絡模型。TensorFlow最初由Google Brain團隊的研究員和工程師研發，目前已成為GitHub上最受歡迎的機器學習項目。TensorFlow主要特性有以下幾點：

1.1 使用靈活

采用圖計算模型，支持High-Level的API，支持Python、C++、Go、Java接口。

1.2 跨平臺

支持CPU和GPU的運算，支持臺式機、服務器、移動平臺的計算。

1.3 產品化

支持從研究團隊快速遷移學習模型到生產團隊。

1.4 高性能

采用了多線程，隊列技術以及分布式訓練模型，實現了在多CPU、多GPU的環境下分布式訓練模型。

通過對Tensorflow框架的特點、架構、常用接口、網絡模型的層次結構和軟硬件部署等多個方面的研究，基于ubuntu16.0操作系統，部署cuda 8.0并行計算平臺和cuDNN 5.0 GPU計算加速庫，搭建Tensorflow 1.1深度學習平臺。

2 卷積神經網絡介紹

深度學習在無人駕駛中的應用涉及到多個環節，其中卷積神經網絡算法在圖像識別領域應用成熟，可用于提高環境感知中的圖像識別的準確度，已經成為無人駕駛感知部分必不可少的技術研究點。

本文基于開源的MultiNet卷積網絡，對真實的駕駛場景數據進行道路分割與目標檢測研究。該模型被設計為encoder-decoder架構，在每項任務中使用一個VGG編碼器和幾個獨立解碼器。權重初始化通過ImageNet上預先訓練的VGG權重對編碼器進行初始化。使用單位分布隨機初始化檢測和分類解碼器權重。道路分割解碼器的卷積層也使用VGG權重進行初始化，并且轉置卷積層被初始化以執行雙線性上采樣。目標識別解碼器在推理速度和檢測性能上基于Faster-RCNN改進得到。MultiNet的實時存檔速度和分割性能都處于最先進水平。

3 車道線分割和目標識別

道路分割和目標檢測都可以轉換為圖像分類相關的語義任務，自從AlexNet網絡模型出現后，大多數現代圖像分類方法都開始利用深度學習算法。深度學習實現的目標檢測首先圈定目標區域，然后對目標區域進行評估。而卷積神經網絡則在圖像分割中應用更為廣泛。MultiNet聯合圖像分割和目標檢測語義任務，建立聯合的深度架構，實現端到端的訓練，多重任務共享編碼器，獨享解碼器。編碼器由VGG16網絡模型的前13層組成。目標檢測解碼器由一個卷積層、一個全連接層和softmax層構成，形成基于回歸的檢測系統。分割解碼器在VGG網絡模型基礎上加以改進，將VGG的全連接層轉換為卷積層，最后三個轉換卷積層進行上采樣得到。MultiNet模型通過KITTI數據集訓練，在測試集中分割和識別表現都非常好，實現了不同任務類似語義之間的遷移學習。

圖1

圖2：可視化分割輸出

4 展望

無人駕駛的環境感知包括車道線、車輛、行人、交通標志等目標的自動檢測。卷進神經網絡應用于真實駕駛場景的道路分割和目標識別研究，可加深駕駛場景環境要素的理解，助力無人駕駛技術的進一步完善。

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作者單位中國汽車技術研究中心 天津市 300000