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    基于改進(jìn)模型RP-YOLOv3的洗掃車掃盤避障系統(tǒng)研究

    2020-06-28 11:03:20龔雪1顏仁喆2
    專用汽車 2020年6期
    關(guān)鍵詞:障礙物卷積閾值

    龔雪1 顏仁喆2

    1.甘肅省建設(shè)投資(控股)集團(tuán)有限公司 甘肅蘭州 730050

    2.甘肅建投重工科技有限公司 甘肅蘭州 730000

    1 前言

    隨著我國城市道路清潔作業(yè)機(jī)械化的大力推進(jìn)和發(fā)展,洗掃車以其作業(yè)高效、路面清洗效果好等特點(diǎn)被廣泛投放在城市道路清潔作業(yè)中,然而受到城市道路多樣性和復(fù)雜性的影響,經(jīng)常發(fā)生洗掃車在清潔作業(yè)過程中,伸出車體兩側(cè)的掃盤對(duì)站在路邊的行人或停放在路邊停車區(qū)域的車輛造成碰撞傷害,或者是掃盤因碰撞到路邊護(hù)欄或石墩等物體造成掃盤結(jié)構(gòu)件損壞的情況。雖然市面上某些品牌的洗掃車已經(jīng)安裝了接觸式掃盤避讓感應(yīng)裝置,但是車輛工作時(shí)仍然會(huì)因?yàn)閷?duì)障礙物的識(shí)別不清導(dǎo)致車輛與人或障礙物體發(fā)生碰撞。

    筆者通過對(duì)洗掃車工作環(huán)境的主要障礙物進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,建立了道路作業(yè)面主要障礙物數(shù)據(jù)集,并對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法進(jìn)行改進(jìn),提高了洗掃車道路作業(yè)時(shí)對(duì)主要障礙物目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

    2 道路障礙物數(shù)據(jù)集研制

    2.1 數(shù)據(jù)集的研制

    為了提高城市道路清潔環(huán)境障礙物數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和增加數(shù)據(jù)樣本的多樣性,本文試驗(yàn)數(shù)據(jù)集的研制采用人工拍攝、網(wǎng)上搜索并篩選以及COCO數(shù)據(jù)庫選取這3種方式來獲取,其中,人工拍攝時(shí)將相機(jī)放置于掃盤的前端進(jìn)行水平拍攝,共獲得各類原始數(shù)據(jù)圖像1 000張,大致分為:護(hù)欄、人、石墩和汽車4類,每一類障礙物250張。

    本文所采用的數(shù)據(jù)集格式為VOC數(shù)據(jù)集格式,首先在python環(huán)境下采用labelimg對(duì)每張圖片的障礙物所在區(qū)域進(jìn)行人工數(shù)據(jù)標(biāo)注,得到障礙物的ground truth,經(jīng)過labelimg標(biāo)注后形成.xml文件,數(shù)據(jù)標(biāo)注結(jié)果示例如圖1所示。

    圖1 數(shù)據(jù)標(biāo)注示例

    完成數(shù)據(jù)標(biāo)注工作后建立文件夾VOCdevkit,該文件夾中包含一個(gè)VOC2018 文件夾,并在VOC2018中建立3個(gè)文件夾:JPEGImages、Annotations和ImageSets,其中JPEGImages是專門存放所收集的原始數(shù)據(jù)集,Annotations文件夾中存放完成數(shù)據(jù)標(biāo)注的所有.xml文件,ImageSets文件夾中存放一個(gè)子文件夾.Main,這一文件夾中包含test.txt和train.txt文件,這些.txt文件中包含的分別為測試集圖片名和訓(xùn)練集圖片名。然后根據(jù)自己所建立數(shù)據(jù)集的障礙物分類名稱修改并運(yùn)行voc_label.py,則可以在VOCdevkit中自動(dòng)生成各個(gè)待訓(xùn)練數(shù)據(jù)圖像具體位置信息的.txt文件。

    2.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

    為了進(jìn)一步增加農(nóng)田障礙物試驗(yàn)數(shù)據(jù)集的數(shù)量和多樣性,本文采用增加噪聲、改變亮度以及cutout(即隨機(jī)將圖像的一塊或者幾塊位置設(shè)置為黑色)3種隨機(jī)組合的方式對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注后的1 000幅圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),增強(qiáng)后共獲得圖像數(shù)據(jù)2 000幅,其中訓(xùn)練集選用1 600幅,測試400幅。

    3 無需區(qū)域提名的障礙物檢測算法

    3.1 YOLOv3目標(biāo)檢測算法

    實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測模型YOLOv3由1×1的卷積層和3×3的卷積層交替連接構(gòu)成53個(gè)卷積層的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)darknet-53。在整個(gè)YOLOv3檢測模型中沒有池化層和全連接層,網(wǎng)絡(luò)通過調(diào)整卷積核的步長進(jìn)行降維[1]。它將所輸入圖像數(shù)據(jù),通過回歸分析得到目標(biāo)位置和目標(biāo)所屬類別,YOLOv3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

    圖2 YOLOv3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

    由圖2看出,DBL表示卷積層和BN層以及Leaky relu層,在YOLOv3中除了最后一個(gè)卷積層之外所有的卷積層均與BN層和Leaky relu層相連接,構(gòu)成一個(gè)最小單元,其中BN層起到加速網(wǎng)絡(luò)收斂、避免訓(xùn)練模型過擬合的作用;resn表示圖中res1,res2,...,res8的大單元,其中數(shù)字代表每一個(gè)大單元里有幾個(gè)小單元的res,且每一個(gè)小單元的基本組成部分也是DBL單元[2]。YOLOv3的輸出特征圖分為3個(gè)不同的尺度,即為圖中的y1,y2和y3。它借鑒了(FPNFeature Pyramid Network)多尺度特征提取的思想,以上采樣的方式將不同尺度的特征相融合,其中細(xì)粒度的特征圖可以獲取尺寸較小的障礙物信息。

    3.2 道路障礙物檢測算法的改進(jìn)和優(yōu)化研究

    基于Two stage類型目標(biāo)檢測模型的準(zhǔn)確率優(yōu)于one stage的特點(diǎn),twostage類型目標(biāo)檢測在檢測之前先生成一些候選區(qū)域,再進(jìn)行目標(biāo)分類和bounding box預(yù)測,從而提高了檢測的準(zhǔn)確率[3];而onestage類型的目標(biāo)檢測是將圖片輸入后經(jīng)過卷積運(yùn)算直接輸出目標(biāo)類型和bounding box。所以為了在保持實(shí)時(shí)性的情況下提高one stage類型的準(zhǔn)確率,借鑒two stage先產(chǎn)生候選區(qū)域的思想實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確率、高實(shí)時(shí)性好的檢測目的[4],本文采用區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò)RPN(egion Proposal Network)生成候選區(qū)域?qū)OLOv3進(jìn)行改進(jìn)。

    改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)RP-YOLOv3將輸入圖像大小統(tǒng)一歸一化為416×416,采用基本網(wǎng)絡(luò)darknet-53進(jìn)行特征提取,本文改進(jìn)的障礙物檢測模型RP-YOLOv3網(wǎng)絡(luò)基本構(gòu)架如圖3所示。圖中虛線部分即為darknet-53網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu),通過卷積層步長的調(diào)整,分別以stride=23、stride=24和stride=25對(duì)輸入的圖片進(jìn)行特征提取,并獲得大小分別為52×52、26×26和13×13三種尺度的特征圖。

    圖3 RP-YOLOv3網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架

    4 優(yōu)化改進(jìn)檢測算法的性能分析實(shí)驗(yàn)

    4.1 改進(jìn)算法的目標(biāo)檢測及結(jié)果分析

    本文模型訓(xùn)練及測試平臺(tái)為:Linux使用Ubuntu 16.04、GPU采用NVIDIA Tesla K40 、Python版本為3.6.5、CUDA采用9.0版本、CUDNN版本為7.0。

    Learning_rate設(shè)置為0.001,Momentum為0.9,Decay設(shè)置為0.000 5,max_batches為10 000,改進(jìn)后的障礙物檢測模型訓(xùn)練過程中損失函數(shù)的變化曲線如圖4所示。

    從loss曲線圖可以看出模型訓(xùn)練過程中batch在0~2000階段下降較為明顯,當(dāng)batch超過8000時(shí)loss基本處于穩(wěn)定狀態(tài)不再下降。訓(xùn)練得到改進(jìn)的目標(biāo)檢測模型后,對(duì)測試集進(jìn)行測試,測試結(jié)果示例如圖5所示。

    圖5 測試結(jié)果示例圖

    4.2 不同閾值檢測模型的測試結(jié)果分析

    θ1分別采用0.1~0.9共9組閾值訓(xùn)練模型RP-YOLOv3,并通過設(shè)置不同的閾值θ2對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測試,其測試結(jié)果mAP如圖6所示。

    圖6 不同閾值設(shè)置的 mAP 測試結(jié)果(/%)

    圖6中橫坐標(biāo)表示不同的訓(xùn)練閾值θ1,曲線變化表示同一測試閾值θ2在不同訓(xùn)練閾值θ1所得模型中測試所得結(jié)果mAP。從圖6中縱向比較可以看出,不同測試閾值θ2對(duì)相同訓(xùn)練閾值θ1訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行測試時(shí),隨著θ2的增大,mAP在隨之減小,這主要是由于測試閾值θ2越大,對(duì)預(yù)測邊框與ground truth重疊率要求越高,所以閾值越大,達(dá)到指定重疊率的指標(biāo)越少,從而導(dǎo)致mAP的下降;從圖6中橫向比較可以看出,同一測試閾值θ2對(duì)不同訓(xùn)練閾值θ1訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行測試時(shí),隨著θ1的增大mAP先增大,當(dāng)增大到θ1=0.6附近后開始減小。根據(jù)以上分析,本文選用θ1=0.6時(shí)訓(xùn)練得到的目標(biāo)檢測模型作為最終的障礙物檢測模型。

    5 結(jié)語

    針對(duì)基于區(qū)域提名的目標(biāo)檢測算法障礙物檢測mAP較高,無需區(qū)域提名的目標(biāo)檢測算法檢測速度較快的優(yōu)勢,提出了結(jié)合二者優(yōu)勢的改進(jìn)優(yōu)化目標(biāo)檢測算法RP-YOLOv3,在此基礎(chǔ)上通過調(diào)整訓(xùn)練閾值和測試閾值觀測 mAP的變化,并采用同一測試集對(duì)各個(gè)檢測算法模型進(jìn)行測試對(duì)比試驗(yàn),結(jié)果表明本改進(jìn)檢測算法的障礙物檢測準(zhǔn)確率更高,實(shí)時(shí)性更好。

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