基于多目標(biāo)檢測的交通監(jiān)測反饋系統(tǒng)

袁瑋含 胡立夫 李宏宇 夏進(jìn)虎 李緒鵬

摘要：針對城市交通現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)了基于多目標(biāo)檢測的交通監(jiān)測反饋系統(tǒng)。該系統(tǒng)能對道路車流量、車速、車輛異常姿態(tài)等情況進(jìn)行跟蹤監(jiān)測，并對于可疑情況進(jìn)行預(yù)警，使工作人員及時(shí)做出相應(yīng)措施。本系統(tǒng)采用獨(dú)立開發(fā)的模式，主要通過Keras、Open CV庫等，使用Python語言開發(fā)，應(yīng)用LSTM-AdaBoost對可疑車輛軌跡進(jìn)行追蹤預(yù)測，并利用YOLO-V3算法對可疑車輛進(jìn)行框選監(jiān)測，該系統(tǒng)還可以對道路車流量、車輛行駛速度、異常駕駛行為等情況進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警，從而緩解城市交通現(xiàn)狀，進(jìn)一步保障道路交通安全。

關(guān)鍵詞：多目標(biāo)檢測；YOLO-V3算法；交通監(jiān)測

1研究背景及意義

中國經(jīng)濟(jì)實(shí)力的快速發(fā)展使中國汽車持有量大幅增加，但伴隨而來的是交通擁堵、交通事故等一系列交通安全問題，其中事故產(chǎn)生的大部分原因是由于車輛的異常駕駛行為導(dǎo)致的。在龐大的交通監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集中，車輛的異常駕駛行為是隨機(jī)偶發(fā)的小概率事件，所以對于車輛異常行為的監(jiān)控調(diào)查不可能僅僅只由人工來完成，必須要依靠現(xiàn)代的自動化算法實(shí)現(xiàn)智能實(shí)時(shí)監(jiān)測。

目前道路視頻監(jiān)控的功能主要是幫助管理人員對事故原因進(jìn)行調(diào)查，在事故發(fā)生之后才發(fā)揮作用。這種人工搜索既耗費(fèi)大量人力，又難以滿足對事故實(shí)時(shí)性、精準(zhǔn)性的分析，無法做到對交通事故的早期預(yù)防。

針對現(xiàn)代城市交通現(xiàn)狀，本文設(shè)計(jì)了一套基于多目標(biāo)檢測的交通監(jiān)測反饋系統(tǒng)。該系統(tǒng)可對車流量、車速等指標(biāo)進(jìn)行智能監(jiān)測，依次判斷是否存在交通擁堵等異常狀況，并對車輛異常軌跡進(jìn)行預(yù)測。該系統(tǒng)的應(yīng)用能降低交通負(fù)荷，有助于交通安全，改善城市交通現(xiàn)況。

2研究現(xiàn)狀

2.1目標(biāo)檢測算法

目標(biāo)檢測算法大致分傳統(tǒng)和基于深度學(xué)習(xí)兩個(gè)主要階段。

第一階段在2000年前后，這期間所提出的方法大多基于滑動窗口和人工特征提取，存在計(jì)算復(fù)雜度高以及復(fù)雜場景下魯棒性差的缺陷[1]。

第二階段是2014年至今，以2014年提出的 R-CNN 算法為開端。這些算法利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)自動的抽取輸入圖像中的隱藏特征，對樣本進(jìn)行更高精度的分類和預(yù)測。

2.2目標(biāo)跟蹤算法

初始目標(biāo)跟蹤算法專注于目標(biāo)特征點(diǎn)的變化。例如光流法，光流是一種經(jīng)典的初始跟蹤算法，獲得與相鄰幀中的特征點(diǎn)一致的光流，并最終使用像素特征點(diǎn)進(jìn)行跟蹤，并將其獨(dú)特變化用于估計(jì)目標(biāo)的移動狀態(tài)。通過這種辦法以跟蹤目標(biāo)。然而，使用光流方法的目標(biāo)跟蹤有很多局限性。因此，在光流方法中，使用harris特征點(diǎn)代替像素特征點(diǎn)的算法出現(xiàn)，考慮到減少算法的計(jì)算負(fù)荷和引入前景約束等條件下，khan 等[1]人對此進(jìn)行了改進(jìn)，提高了匹配精度和成功率。雖然基于光流方法的改進(jìn)算法達(dá)到了較好的效果，但是這種算法仍然具有許多缺點(diǎn)和較高的計(jì)算量。之后jumani等[2]人提出了一種在 c-cot （用于視覺跟蹤的連續(xù)卷積算子）中訓(xùn)練連續(xù)卷積濾波器的方法。為了解決不同卷積層的不同分辨率問題，使用頻域隱式插值模型來綜合特征圖。對連續(xù)區(qū)域進(jìn)行插值有助于多分辨率簽名的集成，使得不同的分辨率簽名可以被輸入到濾波器以估計(jì)目標(biāo)位置。

3基于多目標(biāo)檢測的交通監(jiān)測反饋系統(tǒng)方案

本系統(tǒng)在 WebStorm 和 PyCharm 環(huán)境中開發(fā)完成，通過 Python 語言編寫，通過改進(jìn)的YOLO-V3算法對多目標(biāo)進(jìn)行檢測和精確追蹤，獲得車流量、車速與一定范圍內(nèi)行車輛軌跡數(shù)據(jù)；并利用計(jì)算機(jī)視覺庫將最終結(jié)果顯示出來，使用軌跡跟蹤模型預(yù)測控制（ MPC ）對車輛行跡進(jìn)行監(jiān)測繪制與評估；對危險(xiǎn)駕駛行為能夠較為準(zhǔn)確預(yù)測，并向終端傳遞警示信息。整體方案設(shè)計(jì)如圖1。

3.1硬件功能說明

監(jiān)控?cái)z像頭模塊是本系統(tǒng)的硬件部分。監(jiān)控?cái)z像頭在本設(shè)計(jì)中起到系統(tǒng)“眼睛”的角色。監(jiān)控?cái)z像頭在道路上的裝備率很高，可以對路面的狀況實(shí)時(shí)監(jiān)控，能夠很好地滿足本系統(tǒng)對交通路段圖像采集的要求。

3.2軟件功能說明

3.2.1 YOLO-V3算法

YOLO 是一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練的對象檢測器，它使用 Darknet-53作為特征提取的骨干網(wǎng)絡(luò)，并使用三種規(guī)模預(yù)測。DarkNet-53再次成為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有53層。DarkNet-53是一個(gè)完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。池化層被步幅為2的卷積運(yùn)算所取代。此外，使用殘余單位以避免梯度色散。

YOLO V3被設(shè)計(jì)為多尺度探測器，而不是圖像分類器[3]。因此，對于對象檢測，分類頭通過向此體系結(jié)構(gòu)附加檢測頭來替換。此后，輸出是具有邊界框坐標(biāo)和概率類的向量。YOLO V3繼承了 Darknet-53作為其骨干，這是一個(gè)訓(xùn)練具有53層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架。此外，對于對象檢測任務(wù)，在其上堆疊了另外53層，總共累積為106層全卷積架構(gòu)。由于其多尺度特征融合層，YOLO V3使用3個(gè)不同尺度的特征圖進(jìn)行目標(biāo)檢測。改進(jìn)的 YOLO-V3算法能夠完成本系統(tǒng)對多目標(biāo)車輛進(jìn)行檢測和精確追蹤的要求。

3.2.2車流量監(jiān)測模塊

在城市里，小型汽車是主要的交通工具。該系統(tǒng)在不同時(shí)間段對不同道路上的小型汽車交通進(jìn)行監(jiān)控，并對城市道路上的實(shí)時(shí)交通情況進(jìn)行分析和預(yù)測[4]，為監(jiān)管人員提供實(shí)時(shí)的道路交通數(shù)據(jù)。交通流監(jiān)控模塊改進(jìn)了 YOLO-V3算法模型，使用訓(xùn)練好的多目標(biāo)檢測視頻每幀中的目標(biāo)車輛。采用多目標(biāo)跟蹤監(jiān)測算法對存在交通風(fēng)險(xiǎn)的車輛進(jìn)行標(biāo)記和跟蹤。通過劃分固定檢測區(qū)域，統(tǒng)計(jì)視頻時(shí)段內(nèi)路段的交通量和多車道進(jìn)出車輛的數(shù)量。

改進(jìn)的 YOLO-V3算法在視頻圖像中框選并檢測車輛目標(biāo)，本時(shí)段進(jìn)出檢測區(qū)域的車輛數(shù)量為道路交通流量。通過比較檢測盒中心與檢測紅線之間的位置關(guān)系，可以判斷車輛是離開還是進(jìn)入該區(qū)域，并統(tǒng)計(jì)多車道交通流數(shù)據(jù)。監(jiān)控過程如圖4所示。

3.2.3車速監(jiān)測模塊

本系統(tǒng)的車速監(jiān)控模塊計(jì)算車輛通過固定視頻幀中的平均位移除以幀差，以獲得車輛在當(dāng)前時(shí)間段的移動速度。當(dāng)車速低于或高于安全閾值時(shí)，判斷車輛處于異常狀態(tài)；當(dāng)異常時(shí)間大于設(shè)定的最大閾值時(shí)，將判斷車輛已處于危險(xiǎn)駕駛狀態(tài)，系統(tǒng)將異常信息發(fā)送給相關(guān)管理人員，交由專人進(jìn)行處理。

降低城市交通事故發(fā)生率的首要途徑是依據(jù)道路交通規(guī)章制度來限制車輛行駛速度。本系統(tǒng)采用多目標(biāo)跟蹤技術(shù)在監(jiān)控視頻中監(jiān)控車速。當(dāng)車速異常時(shí)，系統(tǒng)會及時(shí)報(bào)警，反饋給后端以便工作人員及時(shí)處理。車速監(jiān)測模塊是通過計(jì)算一段時(shí)間內(nèi)檢測框中心坐標(biāo)點(diǎn)的平均位移量求得車輛速度。設(shè)在 T1幀時(shí)檢測框中心坐標(biāo)為（ x1，y1 ），在 T2幀時(shí)檢測框中心坐標(biāo)為（ x2，y2 ），則根據(jù)下列式子求得 T1到 T2幀車輛運(yùn)動速度 V（ T1，T2 ）：

當(dāng) V（ T1，T2 ）小于設(shè)定閾值 Vs ，表示車輛處于停止?fàn)顟B(tài)；如果停車時(shí)間長于閾值時(shí)間 T，本系統(tǒng)將判定該車輛為異常停車狀態(tài)。我們在從俯瞰視角拍攝的真實(shí)道路場景中進(jìn)行了功能測試，測試結(jié)果如圖5所示。

3.2.4 LSTM-AdaBoost模型

LSTM-AdaBoost 集成軌跡預(yù)測模型與單一的 LSTM 模型相比精度有了顯著提高，并且預(yù)測結(jié)果中的異常數(shù)據(jù)更少，具有更好的穩(wěn)定性。預(yù)測對比結(jié)果也表明增加意圖預(yù)測模塊有助于提升換道軌跡預(yù)測的精度。

AdaBoost 是目前最常用的增強(qiáng)方法。Boosting 通過1次訓(xùn)練和添加1個(gè)組件分類器來創(chuàng)建分類器的集合。每個(gè)新的分類器都使用不同的示例子集進(jìn)行訓(xùn)練。新的訓(xùn)練子集包含按當(dāng)前融合錯(cuò)誤分類的示例。通過對困難的例子進(jìn)行這種迭代選擇，提升方法可以提高任何監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確性。盡管每個(gè)分量分類器的精度僅高于平均值，但融合的聯(lián)合決策規(guī)則對于所有先前選擇的訓(xùn)練示例都具有很高的精度

LSTM-AdaBoost 集成軌跡預(yù)測模型有助于本系統(tǒng)提高換道軌跡預(yù)測的精度。

3.2.5警報(bào)系統(tǒng)

本文的警報(bào)系統(tǒng)能夠展示從后端獲取到的交通視頻以及分析完成的交通監(jiān)測數(shù)據(jù)。當(dāng)分析識別到危險(xiǎn)交通行為或發(fā)現(xiàn)車流量及車速異常時(shí)，警報(bào)系統(tǒng)會及時(shí)反饋相關(guān)數(shù)據(jù)給管制人員和駕駛員，幫助其及時(shí)做出應(yīng)對措施，避免交通事故的發(fā)生。

4基于多目標(biāo)檢測的交通監(jiān)測反饋系統(tǒng)的性能測試

為了驗(yàn)證交通監(jiān)控和反饋系統(tǒng)的整體功能，測試人員在簡單背景的開闊場地中握住三角形角反射器，模擬單個(gè)目標(biāo)進(jìn)行 S 形曲線運(yùn)動，并測試交通監(jiān)控和反饋系統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤能力。通過該測試，還可以全面測試交通監(jiān)控和反饋系統(tǒng)的角度測量和距離測量能力。在測試過程中，測試儀在SecureCRT軟件中輸入指令，通過串口將系統(tǒng)檢測到的目標(biāo)距離、角度和速度信息上傳到上位機(jī)，將返回的信息以文本形式保存，返回實(shí)驗(yàn)室后對輸出結(jié)果進(jìn)行分析。測試曲線如圖7所示。

交通監(jiān)測反饋系統(tǒng)的檢測準(zhǔn)確性與實(shí)際檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性見表1所示。

由表1可知，交通監(jiān)測反饋系統(tǒng)的檢測距離與實(shí)際測量距離的誤差較小，滿足工業(yè)使用要求。

6結(jié)束語

本文針對現(xiàn)代城市交通現(xiàn)狀，針對城市車輛異常行為如駕駛員疲勞駕駛、車輛故障等異常進(jìn)行監(jiān)測，當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常時(shí)會及時(shí)報(bào)警進(jìn)行提醒，可以在一定程度上減少交通事故的發(fā)生。能夠預(yù)防因車輛異常而導(dǎo)致的交通擁堵和交通事故，具備很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用性。

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