道路場景中基于視頻的多目標檢測

李明明，雷菊陽*，趙從健

摘 ?要： 針對復雜道路場景的目標檢測難以實現在移動設備上的實時目標檢測問題，采用了MobileNet-SSD的目標檢測框架，設計了一種用于視頻的多目標檢測組合網絡框架LSTM-SSD。利用視頻連續幀的信息時序關聯，有效的提高檢測的置信度，減少單一圖像檢測中存在的不穩定問題。通過與VGG-SSD＼MobileNet-SSD兩種檢測網絡模型的對比，實驗表明，設計的檢測網絡模型在應對多目標、模糊、遮擋等干擾狀況下，均能獲得較好的檢測效果。該模型的設計，可對無人駕駛實現實時目標檢測提供依據和參考。

關鍵詞： 視頻多目標檢測;SSD;時間維度特征;道路場景

中圖分類號： TP391.41 ? ?文獻標識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.12.031

本文著錄格式：李明明，雷菊陽，趙從健. 道路場景中基于視頻的多目標檢測[J]. 軟件，2019，40（12）：140145

Multi-target Detection Under Road Scenes Based on Video

LI Ming-ming， LEI Ju-yang*， ZHAO Cong-jian

（College of Mechanical and Automotive Engineering， Shanghai University of Engineering Science， Shanghai 201620， China）

【Abstract】： Aiming at the problem that it is difficult for mobile devices to realize real-time target detection of complex road scenes. based on MobileNet-SSD target detection framework， an LSTM-SSD combined model algorithm for multi-target detection of video is designed. The algorithm takes advantage of the temporal feature of the video to effectively improve the confidence of detection and reduce the instability problem in image detection. Compared with the two detection network models of VGG-SSD＼MobileNet-SSD， the results show that the designed detection network model can obtain better detection results under multi-objective， fuzzy， occlusion and other interference conditions. The construction of the model can provide basis and reference for real-time target detection by driverless vehicles.

【Key words】： Video multi-target detection; SSD; Temporal feature; Road scenes

0 ?引言

無人駕駛是未來發展的重要方向，基于視覺的道路場景的目標檢測是無人駕駛的主要研究課題[1]。在車輛行駛過程中，如何快速、準確的檢測到車輛前方的行人、車輛、車道線、紅綠燈、提示牌等目標物體，對無人駕駛系統提前制定駕駛方案具有重要的研究意義。

近幾年來，將深度學習應用到目標檢測方面取得了非常好的檢測效果。各專家學者提出了許多模型來解決視頻目標檢測速度慢、精確度低的問題。Chen X[2]等提出了一種用于實時檢測的時間單發檢測器，開發的TSSD-OTA在檢測和跟蹤方面實現了快速和整體競爭性能。Liu[3]等具有時間感知特征映射的移動視頻目標檢測，快速的單圖像目標檢測模型與卷積長短期記憶（LSTM）層相結合，創造了混合的循環卷積體系結構。華夏[4]等提出了采用自適應感知SSD框架來實現多目標檢測，將單圖像檢測框架與卷積長短時記憶網絡結合起來，實現了網絡幀級間的時序信息關聯，可專用于復雜大交通場景的多目標檢測。Chen K[5]等通過尺度時間格子優化視頻目標檢測，提出了一個集成檢測的統一框架，將對象檢測器應用于基于對象運動和比例稀疏且自適應的選擇關鍵幀，依賴于時間和空間連接來生成中間幀的檢測結果。盡管SSD目標檢測算法在圖片的檢測方面取得了高的準確度，也具有較好的實時性，但是在小目標、遮擋、拍攝模糊的場景檢測效果不佳。因此，該檢測算法仍需不斷改進，來滿足道路交通中目標檢測的實時性要求。

本文主要針對城市道路場景下的車輛、行人檢測的特點，將傳統的SSD算法進行改進：（1）將單框檢測的結果與長短時神經網絡（LSTM）預測的結果融合，生成了混合網絡體系結構，實現了視頻幀間的信息時序關聯，提高檢測準確度。（2）SSD基礎網絡特征提取部分采用輕量級網絡模型MobileNet，降低計算量，提高檢測速度。（3）將最終的檢測識別結果反饋到預測網絡模型中，作為下一幀圖像的輸入數據，提高檢測精度。實驗結果表明，改進后的組合模型在面對多目標、光照變化、模糊、遮擋等不利于檢測的條件下，能夠取得較結果。該模型的設計，可對無人駕駛實現實時目標檢測提供依據

和參考。

1 ?目標檢測模型

1.1 ?SSD快速目標檢測

SSD[6]（single shot multibox detector）算法是一種端到端的模型，目標的檢測和定位過程由一個網絡解決，直接預測目標類別和邊界框的多目標檢測算法。SSD采用不同尺度的特征圖來預測每個位置上的目標，保證了目標的檢測精度。對低分辨的圖像也能達到較高的檢測識別精度，用淺層分辨率大的特征圖檢測小目標，用深層大感受域的特征圖檢測大目標，保證不同尺度大小的目標都能得到檢測。SSD檢測性能更好，具有實時性好、檢測精度高等優點。

圖1 ?SSD算法框架

Fig.1 ?SSD algorithm framework

SSD網絡結構[7]如圖1所示，將VGG16網絡的最后兩個全連接層改成卷積層，去除VGG-16[8]中的dropout 層和分類層，后面添加了4個不同尺度的卷積層來構造網絡結構，每個卷積層首先使用1×1的卷積核降通道，再采用3×3的卷積核來降尺度增通道，方便對圖像進行做多尺度特征提取。檢測所用特征圖的卷積層為 conv4_3、Conv7、Conv8_2、Conv9_2、Conv10_2、Conv11_2;每層的特征圖分別為 （38，38），（19，19），（10，10），（5，5），（3，3），（1，1）;每層特征圖中每個單元格的先驗框個數分別為4、6、6、6、4、4，故SSD一共可預測8732個邊界框。每個先驗框輸出為4個坐標值（x， y， w， h）和每個分類的信息值。

當SSD模型輸入整張圖片時，其主要過程： ?（a）通過深度神經網絡提取整個圖片的深度特征;（b）針對不同的尺度特征設計不同的大小的特征抓

取盒（這些盒與真實的目標邊框相匹配用來訓練）;（c）不同層的特征圖分別用于不同尺度目標的邊框偏移和不同類別得分的預測;（d）通過NMS（非極大值抑制）來篩選最佳預測結果。

1.2 ?MobileNet-SSD網絡模型

MobileNet是一種輕量級的卷積網絡[9]，采用可分解卷積網絡模型，在滿足一定精準度下，可大幅度減少計算量，加快計算速度，減輕過度擬合引起的訓練問題。MobileNet將傳統的3D卷積分為3×3深度卷積（Depthwise Conv）和1×1逐點卷積（Pointwise Conv），并添加了批量歸一化單元BN和非線性激活單元ReLU。假設將維度為的輸入層轉化為維度為，為feature map的長和寬，M為輸入的通道數（channels），是輸出feature map的長和寬，N是輸出的通道數，設卷積核filter的大小是。傳統的3D卷積計算量為。

（1）

MobileNet卷積神經網絡的計算量：

（2）

通過比較上式可得，MobileNet網絡計算量僅為傳統卷積網絡的倍，計算成本大幅度降低。

MobileNet-SSD網絡結構如圖2所示。該模型主要由2部分組成，前端是MobileNet網絡，主要用于提取被檢測圖像的初步特征;后端為多尺度特征檢測網絡，主要對前端網絡提取的初步特征再進

行不同尺度的特征提取。檢測網絡中有6個尺度的信息指向檢測模塊，該結構可以更快的預測目標位置及分類，最后再通過非極大值抑制模塊去掉重復預測的目標。該網絡模型采用卷積分離的操作，對各通道單獨卷積計算，最后統一采用1×1卷積核進行特征融合，再傳輸到下一層卷積網絡模型，進行特征篩選與輸出特征圖。卷積分離保證了圖像特征提取信息的完整，改善結構參數冗余，減少參數規模，降低計算量，可快速、高效的提取待檢測目標的信息，對變化目標具有較好的魯棒性。

圖2 ?MobileNet-SSD網絡結構

Fig.2 ?MobileNet-SSD network structure

1.3 ?LSTM網絡模型

在人類觀看目標物體時，會產生視覺暫留現象和重點注意力機制，對目標的檢測具有連貫性。而視頻的目標檢測中含有大量與時間相關的信息，與單個圖像相比，可以通過上下文來提高檢測的精度和速度，由于視頻中相鄰兩幀目標位置變化在時間上具有規律性，過可以使用較早幀的檢測結果來對當前幀的檢測結果進行預測。通過網絡跨幀間的檢測，可以有效的提高檢測的置信度，減少單一圖像檢測中存在的不穩定問題。LSTM[10，11]（Long-short term memory）可適用于提取時間序列中的隱含信息特征，能夠長時間的記憶歷史數據的狀態及自動匹配最佳的時間間隔。

LSTM的基本儲存單元架構如圖3所示。

注：、分別為輸入序列和輸出序列，，，分別是t時刻的輸入門，輸出門和遺忘門，∫為激活函數。其整個存儲單元計算過程可以用如下公式表示：

（3）

（4）

（5）

（6）

（7）

式中： ?分別是時刻t的輸入門，輸出門和遺忘門，是t時刻的存儲單元的計算公式，是t時刻LSTM單元的所有輸出。tanh和σ分別代表雙曲線正切函數和sigmoid函數。和表示相應的權重系數矩陣和偏置。

圖3 ?LSTM儲存單元基本架構

Fig.3 ?LSTM storage unit basic architecture

2 ?針對視頻目標檢測改進方法

復雜的道路交通場景中的遮擋、陰影、光照變化等干擾現象，在目標檢測過程中容易出現目標信息損失，造成檢測目標漏檢，錯檢。智能駕駛中的目標檢測要求具有更加快速的檢測速度和更準確的檢測精度，以便于在當前環境狀態下，給駕駛人員或者汽車內部系統提供及時有效的外界信息，從而做到準確的判斷。

現階段，目標檢測算法對于圖像檢測具有很高的檢測精度，也可以應對一定程度的干擾信息，但

是對于大面積的目標遮擋等強干擾情況，難以準確檢測到目標。另一方面，車載攝像頭拍攝的視頻具有信息高度冗余，包含了上下幀的時序性和檢測場景、目標的相似性，如果充分利用好視頻上下幀之間的信息冗余，可以達到提高檢測精度，計算速度及解決拍攝中運動目標存在運動模糊、失焦、遮擋、變形等問題。本文利用視頻幀間的信息時序關聯，從視頻前面的檢測結果中獲取有用的先驗信息來預測少量的候選區域，再與當前幀的目標檢測結果相融合，實現了利用視頻中上下文信息，提高檢測精度，降低計算成本。

圖4 ?算法改進后的整體框架

Fig.4 ?Improved detection algorithm overall framework

將采集到的視頻數據視為由多幀圖像組成的序列，，檢測結果為 ，式中表示視頻中對應圖像幀的檢測結果，中為檢測到的各個目標的識別置信度和檢測框的位置信息。考慮到視頻檢測在時域上的連續性，通過構造m層具有時序預測能力的LSTM網絡模型來實現預測檢測功能，得到。即當前對應幀的檢測結果可以由初步檢測結果和預測結果進行融合得到。

算法流程具體如下：

（a）將要檢測的視頻輸入網絡模型，對視頻進行單幀分解，每幀圖像輸入到SSD模型進行檢測，得到初步的檢測結果;

（b）采用LSTM網絡獲得當前幀的預測檢測結果，采用信息融合，將初步的檢測結果和預測結果結合起來，得到最終的檢測識別結果;

（c）得到的最終測結果產生的特征圖及檢測結果輸入到LSTM網絡，對下一幀的圖像進行預測，再傳入SSD的檢測指導。

3 ?實驗與分析

3.1 ?數據準備

文中主要采用實驗室構建的KITTI[12]（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute）數據集，該數據集包含從城市，鄉村和高速路等場景采集的真實圖像數據，并標記，如車輛類型，是否截斷，遮擋，位置和旋轉角度等重要信息。本文主要實現道路場景的目標檢測，數據集構建方式為從車載攝像頭拍攝采樣的行人檢測標準數據集及車輛檢測標準數據集中KITTI 挑選主要包含行人以及車輛的圖像樣本，同時采集了部分騎行電動車和交通燈的圖像對樣本進行擴充。將圖像尺寸統一并進行人工標記，數據庫包括訓練集中有

4000張正樣本圖（即包含檢測目標的圖像），2000張負樣本圖（即不包含檢測目標的背景圖像）;測試集中有800張正樣本圖像和400張負樣本圖像。絕大部分正樣本圖像中都包括多個檢測目標，而行人目標部分存在遮擋較大的情況，稱為困難樣本。

由于采集到的視頻背景單一，相鄰幀圖片差異性小，在進行訓練目標檢測模型時，數據多樣性較差，存在大量的冗余，需對數據進行擴充。數據增強使用的手段有水平翻轉、隨機縮放、隨機裁剪，及兩者之間互相組合使用。本文對自行采集的圖像數據進行水平翻轉、縮放以及隨機裁剪來補充數據。經過數據增強后可加大訓練樣本數，提升網絡的訓練性能，增加算法網絡的魯棒性。

3.2 ?性能評價指標

在檢測單一目標時，對于目標的判別遵循著兩種結果的四種可能[13-14]。以檢測到汽車為例，檢測到的結果有True Car、True N?car、False Car、False N?car 4 種。（1）True Car：待檢測目標是汽車，且模型正確地檢測為汽車;（2）True N?car：待檢測目標不是汽車，且模型檢測不是汽車;（3）False Car：把不是汽車的目標誤檢為汽車;（4）False N?car：把是汽車的目標沒有檢測為汽車。

在目標檢測評價中;一般采用精確率P（Pre cision）、召回率R（Recall）、精度均值AP（Average Precision）來評價算法的優劣，精確率為模型對檢測目標正樣本的檢測能力，即檢測正確的汽車占檢測出汽車的比例;召回率是衡量模型對檢測目標正樣本的覆蓋能力，即從檢測正確的汽車占驗證集中所有汽車的比例。精度均值AP為模型對正樣本檢測準確程度對正樣本覆蓋能力的權衡能力，即PR曲線的面積，PR曲線橫軸為Recall，縱軸為Precision。計算公式如下所示：

（8）

（9）

（10）

在多目標檢測中，采用平均精度mAP（mean average precision）來評估目標檢測模型在數據集上的所有類別性能好壞，mAP為各個類別AP的平均值，mAP越高，表示模型在全部類別中的綜合檢測性能越高[15]。采用每秒幀檢測數（frames per second，FPS）來評估檢測效率。

3.3 ?參數訓練

將訓練數據集中的4000張圖片導入了MobileNet-SSD檢測網絡模型，實現端對端的訓練，訓練過程為：（1）把訓練數據集輸入網絡模型并向前傳播，提取圖像特征;（2）不同層級的特征圖在選取不同大小、不同縱橫比的默認框;（3）計算每個目標默認框的坐標位置偏移量和類別得分;（4）根據默認框和坐標位置偏移計算最終邊界框，根據類別得分計算默認框的損失函數，并將兩者結合得到損失函數;（5）損失函數反向傳播，進而調整網絡各層權值。對于LSTM網絡模型，采用隨機梯度下降（帶動量項）優化方法訓練模型，選擇10幀序列作為網絡的輸入，動量項參數為0.9，訓練中 batch 大小設置為32，學習率設置為0.003。

3.4 ?檢測性能對比

為驗證所設計的LSTM-SSD組合網絡模型的檢測精確度，與VGG-SSD模型和MobileNet-SSD[16]的檢測結果進行了比較，其中FPS代表算法運行的速度，幀率。

表1 ?不同檢測結果比較

Tab.1 ?Comparison of different test results

方法 精度均值AP/% mAP/% FPS/（frame?s–1）

Car Person Motorcycle Traffic_light

VGG-SSD 73.42 82.36 70.23 83.34 77.34 15.39

MobileNet-SSD 68.19 76.23 64.17 75.26 70.96 37.15

LSTM-SSD 76.28 84.54 75.68 81.65 79.54 21.46

由表1可知，MobileNet-SSD模型相比于VGG- SSD模型，在檢測速度上有了大幅度提升，單個目標的檢測準確度略有降低。本文模型與其他算法相比，各類目標識別的精度均值AP提高了1%～6%不等，平均精度mAP提高了約2%～8%不等;在目標檢測識別速率比不上MobileNet-SSD檢測算法，但是FPS也能達到21幀/s，基本能夠滿足實時性的要求。因此，本文模型在滿足檢測精度的基礎上，也能達到較快的檢測速度。

圖5為檢測到的視頻序列部分幀，第一、二行分別表示傳統的檢測方法和本文算法對應幀的部分檢測結果，結合圖5可知，當圖中的檢測目標數目

圖5 ?檢測結果示例

Fig.5 ?Example of model detection results

較少時，被檢測到的準確率較高; 當檢測目標數目較多時，較大的目標能夠被檢測出來，較小的檢測出來的準確率稍微低一些; 還有極少部分目標沒被檢測出來，當檢測目標加入時間維度特征，目標可以檢測出來，并且也會提高檢測目標的置信度。第三行表示本文算法檢測的視頻序列，隨著檢測時間的累積，提取到更多時間序列中的隱含信息特征，使得目標檢測結果的置信度在不斷提高，在多目標、小目標、模糊、遮擋等干擾狀況下，也能獲得較好的檢測效果。從實驗結果可以得出，本文采用的LSTM-SSD組合模型的檢測方法，在具有時間序列的數據集在目標檢測識別率上要優于傳統的檢測方法，具有較好的穩定性與精確性。

4 ?結論

（1）面對復雜道路場景中難以在移動設備上實現實時目標檢測的問題，采用了MobileNet-SSD檢測框架，設計了一種用于視頻的多目標檢測組合網絡框架LSTM-SSD， 利用視頻連續幀的信息時序關聯，有效的提高檢測的置信度，減少單一圖像檢測中存在的不穩定問題。

（2）通過不同檢測網絡模型的對比，設計的檢測網絡框架在應對多目標、模糊、遮擋等干擾狀況下，均能獲得較好的檢測效果。該模型的設計，可對無人駕駛實現實時目標檢測提供依據和參考。

（3）本文目標檢測算法的處理效率和精度與實際工程需求仍有差距，且對小目標檢測識別效果較差，會出現漏檢現象，后期要繼續研究如何降低計算機的運算量和檢測實時性，提高對低分辨率和小目標檢測識別效果，進而達到實際工程的要求。

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