基于深度屬性學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志檢測(cè)

王方石，王 堅(jiān)，李 兵，王 博

(1.北京交通大學(xué) 軟件學(xué)院,北京 100044；2.中國(guó)科學(xué)院 自動(dòng)化研究所，北京 100190；3.中國(guó)科學(xué)院 模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100190)

0 引 言

近年來，高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(Advanced driver assistance systems)和無(wú)人駕駛技術(shù)發(fā)展迅速，其中，交通標(biāo)志的檢測(cè)和識(shí)別是其重要組成部分[1]。常見的交通標(biāo)志有速度限制、減速、停止、人行橫道和車道限制等。無(wú)人駕駛車輛需要通過檢測(cè)交通標(biāo)志以獲取前方道路狀況信息，才能減少事故發(fā)生的可能性，增加駕駛的安全性。在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，交通標(biāo)志的檢測(cè)是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。人類駕駛員可以很容易地找出并識(shí)別交通標(biāo)志，是因?yàn)榻煌?biāo)志的設(shè)計(jì)使用了顏色、形狀和文本等語(yǔ)義性強(qiáng)、適合人類理解的元素的組合。但對(duì)于機(jī)器而言，由于交通標(biāo)志的種類多、類間區(qū)分度不大，各個(gè)國(guó)家地區(qū)的交通標(biāo)志不盡相同，以及因光照、模糊、部分遮擋和背景復(fù)雜等因素，使得難以從復(fù)雜場(chǎng)景中定位、準(zhǔn)確識(shí)別交通標(biāo)志區(qū)域[2-5]。

本文利用交通標(biāo)志中不受客觀條件影響的共同特性，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單、通用和準(zhǔn)確的交通標(biāo)志的檢測(cè)方法，對(duì)于提高輔助駕駛和無(wú)人駕駛安全性具有重要意義。在充分挖掘交通標(biāo)志牌表面特性和考慮交通標(biāo)志圖案視覺屬性的基礎(chǔ)上，本文提出了一種在HSV顏色空間上提取最大穩(wěn)定極值區(qū)域(MSER)以提取交通標(biāo)志候選區(qū)域[1,4-8]、利用加入了屬性學(xué)習(xí)約束的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9-11]識(shí)別交通標(biāo)志區(qū)域的交通標(biāo)志檢測(cè)方法，簡(jiǎn)記為MH-CAL(MSER on HSV & CNN with attribute learning)。

1 交通標(biāo)志檢測(cè)方法

1.1 整體結(jié)構(gòu)框架

本文提出的MH-CAL方法的整體結(jié)構(gòu)框架如圖1所示。該方法主要流程如下：

(1)提取交通標(biāo)志候選區(qū)域。在圖像的HSV顏色空間的三個(gè)分量形成的灰度圖上，分別使用MSER提取交通標(biāo)志候選區(qū)域；

(2)交通標(biāo)志候選區(qū)域分類。使用加入了屬性學(xué)習(xí)約束的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取候選區(qū)域特征，然后通過分類網(wǎng)絡(luò)(共N+1個(gè)輸出類，包括交通標(biāo)志N個(gè)類及非交通標(biāo)志類)以判斷候選區(qū)域是否是交通標(biāo)志區(qū)域，以及交通標(biāo)志的類別。

(3)交通標(biāo)志區(qū)域確定。在對(duì)交通標(biāo)志區(qū)域分類后，使用非極大抑制算法(Non-maximum suppression，NMS)從重疊候選區(qū)域中選出一個(gè)最合適的候選區(qū)域確定為最終交通標(biāo)志區(qū)域。

需要說明的是，屬性約束網(wǎng)絡(luò)旨在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)，其損失(Loss)與分類網(wǎng)絡(luò)損失共同作用于反向傳播過程以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。而在測(cè)試時(shí)，屬性約束網(wǎng)絡(luò)將被移除。

1.2 候選區(qū)域提取

由于交通標(biāo)志牌的色調(diào)一致、飽和度更高和比周圍區(qū)域更亮[12,13]，導(dǎo)致在HSV顏色空間的三個(gè)分量(色調(diào)Hue, 飽和度Saturation，亮度Value)分別形成的三個(gè)灰度圖上，組成交通標(biāo)志的圖案內(nèi)部灰度值相近，且相較于其周圍灰度值更高或更低，而這正是連通域的特點(diǎn)。因此，可以檢測(cè)連通域以提取候選區(qū)域。為了增加魯棒性，本文提出同時(shí)在該三個(gè)灰度圖上檢測(cè)連通域以提取交通標(biāo)志候選區(qū)域。

圖1本方法整體結(jié)構(gòu)框架

Fig.1Overviewoftheproposedmethod

最大穩(wěn)定極值區(qū)域(MSER)[14]算法旨在檢測(cè)灰度圖中內(nèi)部具有相近的灰度值、形狀任意的區(qū)域。通過使用多個(gè)閾值將灰度圖像二值化后，提取每幅二值化圖像中的連通域，那些在多個(gè)二值化圖像中形狀基本保持不變的連通域即為MSER。因此，本文提出在HSV顏色空間的三個(gè)分量形成的三個(gè)灰度圖上，利用MSER算法檢測(cè)連通域以定位交通標(biāo)志候選區(qū)域。

本文提出的候選區(qū)域提取算法如算法1所示。首先，將圖像IRGB從RBG顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間得到圖像IHSV；接著，為了得到圖像IHSV的三個(gè)通道形成的灰度圖IH、IS、IV，需要對(duì)其三個(gè)通道分別使用線性對(duì)比度拉伸(Linear contrast stretching)，使三個(gè)通道像素值的取值范圍處于相同的區(qū)間[0,1]；然后，分別在灰度圖IH、IS、IV上利用MSER檢測(cè)連通域；最后，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，交通標(biāo)志長(zhǎng)寬比通常不會(huì)過大或過小，所以過濾掉長(zhǎng)寬比過大或者過小的連通域，剩下的連通域?qū)?yīng)原圖中的區(qū)域作為交通標(biāo)志候選區(qū)域，由分類器識(shí)別這些候選區(qū)域。

可以看出，上述方法在HSV顏色空間的三個(gè)分量上利用MSER檢測(cè)連通域以提取交通標(biāo)志候選區(qū)域。該方法并沒有考慮標(biāo)志的具體顏色種類和形狀對(duì)稱等先驗(yàn)信息，因此方法簡(jiǎn)單且通用性強(qiáng)。

算法1 候選區(qū)域提取算法

Input:RGB圖像IRGB，長(zhǎng)寬比閾值t1，t2，滿足t1>t2.

Output:交通標(biāo)志候選區(qū)域框BboxROI.

1 begin

2 將圖像IRGB由RBG顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間得到圖像IHSV,設(shè)IHSV三個(gè)通道形成的圖像分別為IH,IS,IV;

3 I1=IH/360;I2=IS/100;I3=IV/100;

4 ROI=?;

5 for i=1,2,3 do

6 ROI=ROI∪在灰度圖Ii上使用MSER檢測(cè)到的連通域;

7 end

8 for each roi∈ROI do

9 if Widthroi/Heightroi>t1or

Widthroi/Heightroi

then ROI=ROI oi;

10 end

11 獲取ROI中的候選區(qū)域的位置信息，保存至BboxROI;

12 end

1.3 候選區(qū)域分類

在提取候選區(qū)域后，需要對(duì)候選區(qū)域分類以判斷候選區(qū)域是否是交通標(biāo)志區(qū)域，以及交通標(biāo)志的類別。候選區(qū)域中通常包含了真實(shí)交通標(biāo)志區(qū)域和非交通標(biāo)志區(qū)域。真實(shí)交通標(biāo)志區(qū)域通常會(huì)有一定的遮擋或形變；非交通標(biāo)志區(qū)域通常數(shù)量較多并且與真實(shí)的交通標(biāo)志區(qū)域具有相似的表觀特征。因此需要泛化能力強(qiáng)(Strong generalization ability)和容量大(Higher capacity)的分類器，在準(zhǔn)確識(shí)別真實(shí)交通標(biāo)志區(qū)域的同時(shí)，過濾非交通標(biāo)志區(qū)域。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于能夠進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，且泛化能力強(qiáng)、容量大，已經(jīng)被證實(shí)是能夠理解圖片內(nèi)容、在圖像識(shí)別、分割、檢測(cè)、檢索上達(dá)到最好效果的一類有效的模型[15-20]。其中，作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)典型，AlexNet在ImageNet 1000類目標(biāo)分類任務(wù)上取得了當(dāng)時(shí)最好的效果[15]。

本文設(shè)計(jì)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。該網(wǎng)絡(luò)由特征提取網(wǎng)絡(luò)(AlexNet網(wǎng)絡(luò)前五層，包括卷積層、下采樣層等)、分類網(wǎng)絡(luò)、屬性約束網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。其中，分類網(wǎng)絡(luò)和屬性約束網(wǎng)絡(luò)各由三層全連接層組成，兩者共享特征提取網(wǎng)絡(luò)的輸出(即圖像的高層特征pool5)。該網(wǎng)絡(luò)擁有兩個(gè)損失，一個(gè)是分類網(wǎng)絡(luò)損失，另一個(gè)是屬性約束網(wǎng)絡(luò)損失。在訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，屬性約束網(wǎng)絡(luò)的損失將和分類網(wǎng)絡(luò)的損失共同作用于反向傳播過程以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)各層參數(shù)，通過參數(shù)共享的方式同時(shí)進(jìn)行屬性學(xué)習(xí)和分類學(xué)習(xí)。

圖2本文設(shè)計(jì)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

Fig.2TheproposedCNNstructurefortraining

minL=min(Lcls+λLattr)

(1)

(2)

(3)

從該目標(biāo)函數(shù)中可以看出，在訓(xùn)練時(shí)，該網(wǎng)絡(luò)不僅考慮了交通標(biāo)志類別信息，同時(shí)也考慮了交通標(biāo)志的形狀、顏色、圖案內(nèi)容三種視覺屬性信息，如此訓(xùn)練后得到的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將具有屬性約束特性，能夠有效彌補(bǔ)交通標(biāo)識(shí)底層圖像到高層語(yǔ)義之間的鴻溝。需要注意的是，在測(cè)試時(shí)，屬性約束網(wǎng)絡(luò)將被移除，保留特征提取網(wǎng)絡(luò)和分類網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而直接得出輸入圖像的分類結(jié)果。

1.4 交通標(biāo)志區(qū)域確定

在提取交通標(biāo)志候選區(qū)域過程中，會(huì)出現(xiàn)同一個(gè)交通標(biāo)志被檢測(cè)出多個(gè)候選區(qū)域的情況，且這些候選區(qū)域高度重疊。因此，在對(duì)每個(gè)候選區(qū)域分類后，需要從重疊的候選區(qū)域中，選出一個(gè)最合適的候選區(qū)域確定為最終的交通標(biāo)志區(qū)域，去除其他的候選區(qū)域。

算法2 針對(duì)交通標(biāo)志的NMS算法

Input:已分類的候選區(qū)域R, n是R中區(qū)域的數(shù)量, op是覆蓋率閾值。

Output: 交通標(biāo)志區(qū)域 Rpr。

Initialization: keep[1…n]=true, 表示R中的區(qū)域是否被保留。

1 begin

2 將R中區(qū)域按照區(qū)域面積降序排列。

3 將R中區(qū)域按照區(qū)域分類得分降序排列。

4 for i=1,…,n do

5 for j=i+1,…,n do

6 if overlap(R[i],R[j]) >op

then keep[j]=false;

7 end

8 end

9 Rpr=R[index(keep==true)];

10 end

本文根據(jù)每個(gè)候選區(qū)域的分類得分采用NMS算法確定最終的交通標(biāo)志區(qū)域。即對(duì)于每個(gè)候選區(qū)域，找出與其重疊且IoU覆蓋率大于一定閾值的候選區(qū)域，保留分類得分最高的候選區(qū)域，去除其他候選區(qū)域。然而，當(dāng)兩個(gè)候選區(qū)域處于包含關(guān)系時(shí)，若兩者的分類得分相同，標(biāo)準(zhǔn)的NMS可能會(huì)保留被包含的區(qū)域，去除包含的那個(gè)區(qū)域。但是對(duì)于交通標(biāo)志來說，經(jīng)常出現(xiàn)同一個(gè)標(biāo)志內(nèi)，有多個(gè)圖案處于包含關(guān)系。限速標(biāo)志70內(nèi)部黃色區(qū)域外嵌套著紅色的區(qū)域，由于黃色區(qū)域和紅色區(qū)域都是連通域，因此兩者覆蓋的區(qū)域都會(huì)被選為交通標(biāo)志候選區(qū)域。顯然，若這兩個(gè)候選區(qū)域分類得分相同，由于面積較大者(紅色區(qū)域?qū)?yīng)的候選區(qū)域)定位更加準(zhǔn)確，此時(shí)算法應(yīng)該保留面積較大的候選區(qū)域，去除面積較小的候選區(qū)域(黃色區(qū)域?qū)?yīng)的候選區(qū)域)，然而，標(biāo)準(zhǔn)的NMS可能會(huì)保留面積較小的候選區(qū)域，去除面積較大的候選區(qū)域。為了解決該問題，本文針對(duì)交通標(biāo)志檢測(cè)改進(jìn)了NMS算法，如算法2所示，在標(biāo)準(zhǔn)的NMS的基礎(chǔ)上，對(duì)NMS的輸入做了按照候選區(qū)域的面積遞減排序的預(yù)處理。

2 實(shí) 驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

本文在兩個(gè)公開的數(shù)據(jù)集上對(duì)本文提出的交通標(biāo)志檢測(cè)方法進(jìn)行了評(píng)測(cè)：STSD(Sweden traffic sign detection dataset)[21],GTSD(German traffic sign detection dataset)[22]。STSD中交通標(biāo)志共有20個(gè)類別，有20 000多張圖片，其中20%被人工標(biāo)注，共3488個(gè)交通標(biāo)志；GTSD中交通標(biāo)志共有43個(gè)類別，有600張訓(xùn)練圖片，其中包含846個(gè)交通標(biāo)志，有300張測(cè)試圖片，其中包含了360個(gè)交通標(biāo)志。

對(duì)于STSD，本文按照文獻(xiàn)[21]中的評(píng)測(cè)方法，只考慮Pedestrian crossing、Designated lane right、No standing or parking、50 kph、Priority road和Give way 這6個(gè)類別。對(duì)于GTSD，本文跟其他文獻(xiàn)一樣，只評(píng)測(cè)43個(gè)類別所屬的三個(gè)超類(Superclass)，即Mandatory、Danger和Prohibitory。

2.2 候選區(qū)域提取分析

2.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

本小節(jié)設(shè)計(jì)了6種提取交通標(biāo)志候選區(qū)域的方法，并在公開數(shù)據(jù)集STSD和GTSD上進(jìn)行了評(píng)估。該實(shí)驗(yàn)旨在評(píng)估不同顏色空間對(duì)交通標(biāo)志候選區(qū)域提取效果的影響，該實(shí)驗(yàn)分別在6種顏色空間的分量形成的灰度圖上提取MSER作為交通標(biāo)志候選區(qū)域，6種顏色空間分別為Ycbcr, RGB, YUV, Lab和HSV(本文選擇的顏色空間)，以及文獻(xiàn)[1]中提出的Enhanced RGB顏色空間，該方法在RGB顏色空間中增強(qiáng)了R和B通道，使得交通標(biāo)志區(qū)域更加顯著。

2.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

表1列出了在Ycbcr、RGB、YUV、Lab各自的三個(gè)通道上分別使用MSER提取候選區(qū)域、文獻(xiàn)[1] 在Enhanced RBG顏色空間中的R、B兩個(gè)通道上使用MSER提取候選區(qū)域和本文中提出的方法(HSV+MSER)的比較，其中，算法MSER中的參數(shù)Δ取值為2。本小節(jié)實(shí)驗(yàn)采用平均召回率(Mean recall, MR)和文獻(xiàn)[23]中提出的兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)：MABO(Mean average best overlap)和#win。其中MR和MABO被定義為：

表1 不同候選區(qū)域提取方法在STSD、GTSD數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 1 Experimental results on dataset STSD and GTSD using different methods to extract candidate regions

(4)

(5)

(6)

從表1中可以看出：

(1)在不同的顏色空間上候選區(qū)域提取的效果差距明顯。在指標(biāo)MABO和MR上，使用Ycbcr顏色空間提取候選區(qū)域效果最差，在最常見的RGB顏色空間上效果也不理想。

(2)在指標(biāo)MABO和MR上，使用YUV顏色空間的效果與本文較為接近，原因是都利用了顏色的色調(diào)、飽和度和亮度信息；在Lab顏色空間上的效果與本文的結(jié)果最近，原因是該顏色空間以數(shù)字化方式來描述人的視覺感應(yīng)，能夠表達(dá)的顏色更多，因此能夠更好地區(qū)分目標(biāo)區(qū)域和背景。

(3)在公開庫(kù)STSD上，在不利用對(duì)稱信息的情況下，在指標(biāo)MABO上，本文提出的方法比文獻(xiàn)[1]高出約0.15，比其他方法高出0.02～0.19；在指標(biāo)MR上，本文比文獻(xiàn)[1]上高出約0.22，比其他方法高出0.02～0.23。

(4)在公開庫(kù)GTSD上，使用文獻(xiàn)[1]中的方法提取候選區(qū)域具有最高的MR=1，略高于本文提出的方法，但是在指標(biāo)MABO上比本文低；在Lab顏色空間上的MABO和MR的值僅次于文獻(xiàn)[1]和文本提出的方法；相比較其他顏色空間，本文在指標(biāo)MABO上高出0.10～0.12，在指標(biāo)MR上高出0.14～0.22。

(5)在指標(biāo)#win上，本文提出的方法高于其他方法，這會(huì)導(dǎo)致在候選區(qū)域分類過程中在速度上不占優(yōu)勢(shì)。

從在兩個(gè)公開庫(kù)上的比較可以看出，使用HSV、Lab顏色空間提取交通標(biāo)志候選區(qū)域具有較好的效果。使用HSV顏色空間平均覆蓋率和平均召回率較高，使用Lab顏色空間由于#win較小，故檢測(cè)算法整體速度更快。因此，從實(shí)驗(yàn)對(duì)比可知，色調(diào)、對(duì)比度和亮度信息是提取交通標(biāo)志候選區(qū)域的重要信息。本文提出的方法正是利用了上述重要信息，即在HSV顏色空間的三個(gè)通道形成的灰度圖上使用MSER算法檢測(cè)標(biāo)志候選區(qū)域，才能具有較高的平均覆蓋率和平均召回率，即交通標(biāo)志定位更準(zhǔn)和找到的交通標(biāo)志更多。由在不同的庫(kù)上實(shí)驗(yàn)對(duì)比得出，本文提出的交通標(biāo)志候選區(qū)域的方法效果最好；然而，本文提出的方法在每張圖片平均候選區(qū)域數(shù)量上相比較其他方法略高。

2.3 交通標(biāo)志檢測(cè)實(shí)驗(yàn)

2.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

在STSD數(shù)據(jù)集上，本文對(duì)比了4種檢測(cè)算法,分別為文獻(xiàn)[21]提出的使用傅里葉描述子描述交通標(biāo)志的輪廓并分類的方法、文獻(xiàn)[8]提出的方法、本文提出的MH-CAL方法和本文提出的去除屬性約束網(wǎng)絡(luò)的方法MH-CNN。

在GTSD數(shù)據(jù)集上，本文對(duì)比了6種檢測(cè)算法，分別為文獻(xiàn)[22]提出的HOG特征結(jié)合顏色直方圖(Color Histogram)特征描述交通標(biāo)志候選區(qū)域并用SVM對(duì)候選區(qū)域分類的方法、文獻(xiàn)[24]使用ChannelFeature檢測(cè)子的檢測(cè)方法、文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[8]提出的方法、本文提出的方法MH-CAL以及本文提出的方法去除屬性約束網(wǎng)絡(luò)的方法MH-CNN。

2.3.2 屬性標(biāo)簽設(shè)計(jì)

本文在充分觀察、總結(jié)數(shù)據(jù)集STSD和BTSD中交通標(biāo)志圖案的特點(diǎn)后，分別為STSD和BTSD設(shè)計(jì)了屬性標(biāo)簽，表2列出了在STSD數(shù)據(jù)集上需要評(píng)測(cè)的6個(gè)交通標(biāo)志類別和背景類別的屬性標(biāo)簽和屬性向量，表3列出了在GTSD數(shù)據(jù)集上需要評(píng)測(cè)的3個(gè)超類和背景類別的屬性標(biāo)簽和屬性向量。本文從標(biāo)志整體形狀、標(biāo)志顏色、標(biāo)志圖案內(nèi)容這三個(gè)方面對(duì)屬性進(jìn)行了劃分，各類交通標(biāo)志如果含有某項(xiàng)屬性，則該屬性標(biāo)簽值置為1，否則置為0。由于GTSD數(shù)據(jù)集上只需評(píng)測(cè)3個(gè)超類，而不是具體交通標(biāo)志類別，因此只需使用形狀和顏色這兩個(gè)方面設(shè)計(jì)屬性標(biāo)簽。最后，每個(gè)交通標(biāo)志類(或超類)會(huì)生成一個(gè)唯一的屬性向量，在訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，與類別信息共同作為訓(xùn)練目標(biāo)。

表2 數(shù)據(jù)集STSD的屬性標(biāo)簽和屬性向量Table 2 Attribute labels and attribute vectors for dataset STSD

表3 數(shù)據(jù)集GTSD的屬性標(biāo)簽和屬性向量Table 3 Attribute labels and attribute vectors fordataset GTSD

2.3.3 訓(xùn)練過程

由于兩個(gè)公開數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)量不足，因此本文中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采用基于歸納式遷移學(xué)習(xí)(Inductive transfer learning)的方法。本文使用在數(shù)據(jù)集ImageNet上訓(xùn)練好的Alex網(wǎng)絡(luò)模型作為預(yù)訓(xùn)練模型(Pre-trained model)，使用交通標(biāo)志樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有監(jiān)督的微調(diào)(Supervised fine-tuning)。在訓(xùn)練時(shí)，特征提取網(wǎng)絡(luò)和分類網(wǎng)絡(luò)使用預(yù)訓(xùn)練模型中的參數(shù)，屬性約束網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)使用隨機(jī)初始化參數(shù)。

由于現(xiàn)有的交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集訓(xùn)練樣本并不充足，為了獲取更多的訓(xùn)練樣本，本文采取以下方法。

首先，將樣本庫(kù)中的所有圖像按順時(shí)針和逆時(shí)針方向各旋轉(zhuǎn)5度形成新的訓(xùn)練集；然后，在新的訓(xùn)練集上提取交通標(biāo)志候選區(qū)域，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，交通標(biāo)志的長(zhǎng)寬比不會(huì)過大，因此，本文只保留長(zhǎng)寬比(w/h)滿足1/3.5≤w/h≤1.4的候選區(qū)域；最后，將與真實(shí)區(qū)域IoU覆蓋率大于0.7的候選區(qū)域作為交通標(biāo)志樣本，覆蓋率小于0.3的候選區(qū)域作為非交通標(biāo)志樣本，其他的候選區(qū)域不作為訓(xùn)練樣本。本文使用隨機(jī)梯度下降法以0.001的學(xué)習(xí)率(Learning rate)開始訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

在增加交通標(biāo)志樣本的同時(shí)，也增加了大量非交通標(biāo)志的樣本。非交通標(biāo)志樣本和交通標(biāo)志樣本的比例大約為400∶1。為了處理數(shù)據(jù)不均衡的問題， 在訓(xùn)練模型時(shí)，本文采用如下訓(xùn)練方法：首先，從非交通標(biāo)志樣本中隨機(jī)挑選4000個(gè)樣本和所有的交通標(biāo)志樣本作為訓(xùn)練集Strain，訓(xùn)練模型M；然后，用Strain訓(xùn)練好的模型M測(cè)試Strain中所有非交通標(biāo)志樣本，將分錯(cuò)的非交通標(biāo)志樣本隨機(jī)選取10%加入到Strain中，重新訓(xùn)練模型M；以此類推，重復(fù)幾次，直到非交通標(biāo)志樣本的誤檢率降低到目標(biāo)值。

2.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

在STSD數(shù)據(jù)集上，本文按照文獻(xiàn)[21]中要求，只考慮20個(gè)交通標(biāo)志類別中的6個(gè)類別：Pedestrian crossing、Designated lane right、No standing or parking、50 km/h、Priority road和Give way，使用準(zhǔn)確率(Precision)和召回率(Recall)評(píng)價(jià)方法。表4是在STSD公開數(shù)據(jù)集上與文獻(xiàn)[8,21]中的結(jié)果的對(duì)比，其中MH-CAL是本文提出的方法，MH-CNN指本文提出的方法去除屬性約束網(wǎng)絡(luò)后的方法。

表4 STSD數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)對(duì)比Table 4 Comparison of experiments on dataset STSD

注：MH-CAL是本文提出的方法，MH-CNN指的是MH-CAL去除屬性約束網(wǎng)絡(luò)后的方法

(1)在準(zhǔn)確率方面，在每一個(gè)類別上，本文提出的檢測(cè)方法都優(yōu)于文獻(xiàn)[21]和文獻(xiàn)[8]中提出的方法，尤其是在類別Give way上，較文獻(xiàn)[8]提升了25.92%，較文獻(xiàn)[21]提升了38.16%，這有賴于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的有效特征；

(2)在召回率方面，對(duì)于類別No standing or parking、50 km/h、Priority road、Give way，本文提出的方法超過了文獻(xiàn)[8]4%～34%，尤其是在50 km·h-1和具有挑戰(zhàn)性的Give way這兩個(gè)類別上有了大幅提升，說明本文提出的候選區(qū)域提取方法能夠更好地定位交通標(biāo)志區(qū)域。

(3)在類別Designated lane right上，本文在召回率上稍落后于文獻(xiàn)[8]的方法；對(duì)于類別Pedestrian crossing，本文的方法在召回率上較低，原因是其內(nèi)部圖案較為復(fù)雜，當(dāng)該標(biāo)志在圖片中較小時(shí)，標(biāo)志表面的連通域不夠大，導(dǎo)致在候選區(qū)域提取步驟中無(wú)法提取到該區(qū)域。如圖3所示，黑方框標(biāo)出的是本文提出的算法提取出的候選區(qū)域，可以看到，整個(gè)交通標(biāo)志區(qū)域沒有被提取出來。

圖3 未檢測(cè)到整個(gè)Pedestrian crossing區(qū)域Fig.3 Fail to detect the whole area of Pedestrian crossing

(4)較MH-CNN方法，在加入屬性學(xué)習(xí)約束后，準(zhǔn)確率和召回率都有所提升，說明本文提出的屬性學(xué)習(xí)約束方法確實(shí)有效。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MH-CNN方法在準(zhǔn)確率和召回率上普遍優(yōu)于使用傳統(tǒng)分類器的方法[8,21]，說明在交通標(biāo)志分類任務(wù)上，深度學(xué)習(xí)方法要優(yōu)于傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法。

(5)整體來看，在平均準(zhǔn)確率和平均召回率上，較文獻(xiàn)[8]分別提高了4.77%和9.88%，較文獻(xiàn)[21]分別提高了7.94%和13.73%。

同時(shí)，本文也在GTSD數(shù)據(jù)集上用了同樣的方法和參數(shù)對(duì)本文提出的檢測(cè)方法和其他文獻(xiàn)中的方法做了對(duì)比，在該庫(kù)上，本文和其他文章一樣，只評(píng)測(cè)43個(gè)類別所屬的三個(gè)超類：Mandatory、Danger、Prohibitory。在這個(gè)公開數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練時(shí)，也是采用歸納式遷移學(xué)習(xí)的方法，與STSD不同的是，在GTSD上用的預(yù)訓(xùn)練模型是在STSD數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型。表5使用了AUC(Area Under PR Curve)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)在GTSD上對(duì)比了不同的檢測(cè)方法。從表中可以看出，本文提出的算法在類別Danger、Prohibitory上優(yōu)于文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[22]中提出的方法，與文獻(xiàn)[24]和文獻(xiàn)[8]中提出的方法持平；在類別Mandatory上也取得了較高的結(jié)果。

表5 GTSD數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)對(duì)比Table 5 Comparison of experiments on dataset GTSD

從上述兩個(gè)實(shí)驗(yàn)可以看出，本文提出的交通標(biāo)志檢測(cè)方法都取得了較高的召回率，說明了在HSV顏色空間上提取交通標(biāo)志候選區(qū)域的有效性，由此可知，色調(diào)、對(duì)比度和亮度信息是提取交通標(biāo)志候選區(qū)域的重要信息；本文提出的方法也取得了較高的準(zhǔn)確率，說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比于傳統(tǒng)分類器，泛化能力更強(qiáng)、容量更大；在加入屬性學(xué)習(xí)約束后，準(zhǔn)確率和召回率都得到了提升，說明本文提出的屬性學(xué)習(xí)約束學(xué)習(xí)確實(shí)有效。然而，本文提出的方法有一定的不足，當(dāng)交通標(biāo)志表面圖案較為復(fù)雜、元素較多時(shí)，如圖4所示，候選區(qū)域提取的性能會(huì)有一定的損失。

圖4本文提出的交通標(biāo)志檢測(cè)方法檢測(cè)效果示例

Fig.4Samplesoftheproposedtrafficsigndetectionmethod

3 結(jié)束語(yǔ)

現(xiàn)有的大部分交通標(biāo)志檢測(cè)方法都沒有考慮交通標(biāo)志牌表面的特性和交通標(biāo)志圖案的視覺屬性。本文提出了一種基于深度屬性學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志檢測(cè)方法。該方法首先在HSV顏色空間上使用MSER提取交通標(biāo)志候選區(qū)域；然后使用加入了屬性學(xué)習(xí)約束的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取候選區(qū)域特征并識(shí)別。本文方法不但充分利用了交通標(biāo)志牌表面不同顏色的共同特性、制作材料的特殊性，而且將交通標(biāo)志的形狀、顏色、圖案內(nèi)容等一系列視覺屬性作為約束條件融入到了分類器中。通過在兩個(gè)公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)證明，本方法不但能夠在復(fù)雜環(huán)境下準(zhǔn)確定位交通標(biāo)志區(qū)域，而且能夠準(zhǔn)確地識(shí)別交通標(biāo)志區(qū)域和過濾非交通標(biāo)志區(qū)域。

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