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    基于FFA-Net與YOLOv5的霧天行車(chē)障礙檢測(cè)技術(shù)研究

    2022-09-29 14:13:50趙世吉張金釗林立飛燕偉杰
    中阿科技論壇(中英文) 2022年9期
    關(guān)鍵詞:霧天障礙物行車(chē)

    趙世吉 張金釗 林立飛 燕偉杰

    (山東科技大學(xué)交通學(xué)院,山東 青島 266590)

    為了提高霧天天氣下行車(chē)安全感知的識(shí)別精度,保障無(wú)人駕駛的安全性。國(guó)內(nèi)外在圖像去霧算法、目標(biāo)檢測(cè)算法等方面進(jìn)行了相關(guān)研究。

    He等(2011)提出了一種利用暗通道先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行去霧的方法,但該方法容易過(guò)度去霧,去霧后會(huì)造成大量信息丟失[1];基于Retinex理論,Jobson等(1997)提出了一種多尺度去霧算法,可以將失真圖像的色彩恢復(fù),但復(fù)雜度較高[2];Li等(2017)提出了AOD-Net算法,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合估計(jì)全局大氣光值和透射率來(lái)恢復(fù)無(wú)霧圖像,使重建誤差進(jìn)一步縮小[3]。綜上所述,大多數(shù)圖像去霧算法在去霧時(shí),去霧網(wǎng)絡(luò)平等地處理圖像像素和通道特征,不能區(qū)別處理霧濃度不同和通道加權(quán)的圖像,所以本文選用FFA-Net(Feature Fusion Attention Network)算法[4],它可以具體對(duì)待不同的特征和像素,并基于注意力融合不同層次的特征,從而直接恢復(fù)無(wú)霧圖像。

    在目標(biāo)檢測(cè)方面,Girshick等(2015)提出了Fast-RCNN算法,大大地提高了訓(xùn)練和檢測(cè)的速度,但存在候選區(qū)域建議速度較慢的問(wèn)題[5];隨后,Ren等(2017)提出了Faster-RCNN算法,具有較高的檢測(cè)精度,但容易漏檢小目標(biāo)物體[6];2020年,Wu等提出YOLOv4算法,提出了CSPDarknet53特征提取結(jié)構(gòu),大大提高了檢測(cè)精度和速度[7]。隨后,在YOLOv4的基礎(chǔ)上人們又提出了YOLOv5,在保證檢測(cè)效率的同時(shí)進(jìn)一步提升了檢測(cè)精度。因此,本文選用YOLOv5網(wǎng)絡(luò)模型作為行車(chē)障礙檢測(cè)的基本模型,將YOLOv5與FFA-Net去霧算法相結(jié)合來(lái)對(duì)霧天障礙物進(jìn)行檢測(cè)。

    1 FFA-Net去霧算法

    如圖1所示,F(xiàn)FA-Net由3個(gè)群結(jié)構(gòu)(G-X)、通道注意力機(jī)制(CA)、像素注意力機(jī)制(PA)、卷積塊四部分構(gòu)成,每個(gè)群結(jié)構(gòu)由19個(gè)基本塊結(jié)構(gòu)組成,每個(gè)基本塊又包含卷積層、激活函數(shù)ReLU層、通道注意力機(jī)制(CA)和像素注意力機(jī)制(PA)四部分。

    圖1 FFA-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    FFA-Net的去霧過(guò)程就是給定一幅霧天圖像,然后經(jīng)過(guò)一個(gè)卷積層進(jìn)行淺層特征提取,接著被輸入到3個(gè)具有多跳連接的群結(jié)構(gòu)中,之后通過(guò)特征注意模塊(CA和PA)融合3個(gè)群結(jié)構(gòu)輸出的特征。最后,融合后的特征會(huì)被傳遞到重構(gòu)部分和全局殘差學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu),從而實(shí)現(xiàn)去霧。

    2 霧天行車(chē)障礙檢測(cè)模型

    本文選用YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)作為行車(chē)障礙檢測(cè)的基本框架,其模型架構(gòu)如圖2所示,整體結(jié)構(gòu)主要包括Backbone、Neck和Head三部分。首先,Backbone是整個(gè)YOLOv5框架結(jié)構(gòu)的主體,主要包括Focus、Conv、C3、SPP等基本模塊。Focus模塊可以對(duì)輸入的圖像進(jìn)行切片。Conv模塊是YOLOv5基本的卷積操作單元,負(fù)責(zé)對(duì)輸入的圖像進(jìn)行卷積、正則化、激活等一系列操作。C3模塊由一種經(jīng)典的殘差結(jié)構(gòu)Bottleneck組成,輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)兩個(gè)卷積層提取特征后,再與原始特征進(jìn)行Add操作,在維持原有輸出深度的基礎(chǔ)上,對(duì)殘差特征進(jìn)行傳遞。SPP模塊負(fù)責(zé)對(duì)特征圖進(jìn)行最大池化操作,特征圖利用Concat進(jìn)行特征拼接,保持輸出深度與原始輸入深度相同。

    圖2 YOLOv5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    如圖3所示,霧天行車(chē)障礙檢測(cè)模型主要包括FFANet去霧和YOLOv5模型訓(xùn)練兩部分,本文首先利用已有訓(xùn)練權(quán)重直接使用FFA-Net進(jìn)行去霧,去霧后輸入到利用KITTI圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練好的YOLOv5模型進(jìn)行檢測(cè)。本文設(shè)置了基于YOLOv5s檢測(cè)框架分別檢測(cè)FFA-Net去霧后的圖像和帶霧交通圖像來(lái)進(jìn)來(lái)行橫向?qū)Ρ葘?shí)驗(yàn),從而驗(yàn)證本文霧天行車(chē)障礙檢測(cè)方法的有效性。

    圖3 霧天行車(chē)障礙檢測(cè)模型構(gòu)建

    3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    3.1 構(gòu)建數(shù)據(jù)集

    霧天行車(chē)障礙檢測(cè)實(shí)驗(yàn)檢測(cè)的障礙物主要有“Car”“Pedestrian”和“Cyclist”三個(gè)類(lèi)別,實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練集選用KITTI [31]圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練,其中包括5 985張晴天交通圖片用于訓(xùn)練,749張晴天交通圖片用于驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)中霧天測(cè)試集由749張無(wú)霧圖像基于Koschmieder定律依據(jù)大氣散射模型添加不同程度的人工噪聲所獲得。

    3.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

    實(shí)驗(yàn)利用GPU進(jìn)行訓(xùn)練,顯卡為NVDIA RTX 2060s,顯存8 G,訓(xùn)練中batch size設(shè)置為16,共300個(gè)epoch,初始學(xué)習(xí)率為0.01,最終學(xué)習(xí)率為1,訓(xùn)練圖像尺寸為[640,640]?;谏鲜龇桨福ㄟ^(guò)PyTorch完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)的搭建。

    3.3 結(jié)果分析

    3.3.1 損失函數(shù)收斂性分析

    如圖4所示,從損失函數(shù)的收斂特性可以看到,隨著epoch的增加,網(wǎng)絡(luò)中的各項(xiàng)損失在訓(xùn)練過(guò)程及交叉驗(yàn)證集中基本實(shí)現(xiàn)了收斂,可以證明研究中的YOLOv5訓(xùn)練模型是有效的。

    圖4 損失函數(shù)收斂性

    3.3.2 檢測(cè)結(jié)果分析

    為了證實(shí)FFA-Net去霧算法與YOLOv5結(jié)合檢測(cè)方法的有效性,分別采用YOLOv5常規(guī)訓(xùn)練、FFA-Net+YOLOv5常規(guī)訓(xùn)練兩種方法對(duì)霧天障礙物進(jìn)行檢測(cè),對(duì)兩種方法用于行車(chē)障礙物檢測(cè)與分類(lèi)性能進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如表1所示。

    對(duì)于霧天障礙物的檢測(cè)任務(wù),由表1可知,使用YOLOv5常規(guī)訓(xùn)練模型直接檢測(cè)霧天圖片,Precision值、Recall值和mAP值均較低,分別為62.5%、48.3%、47.4%,由此可見(jiàn),霧天天氣因素會(huì)直接影響行車(chē)障礙物的檢測(cè)精度。與YOLOv5常規(guī)訓(xùn)練模型相比,利用FFA-Net+YOLOv5常規(guī)訓(xùn)練模型對(duì)目標(biāo)檢測(cè)性能有了較大的提升,Precision值提升了30.2%,Recall值提升了34.4%,mAP值提升了41.8%。綜上所述,F(xiàn)FA-Net+YOLOv5常規(guī)訓(xùn)練模型在霧天行車(chē)障礙檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中具有較好的魯棒性。

    表1 兩種檢測(cè)方法在霧天圖像測(cè)試集中障礙物檢測(cè)性能對(duì)比

    分別采用兩種檢測(cè)方法對(duì)霧天圖像測(cè)試集進(jìn)行檢測(cè),部分結(jié)果可視化如圖5所示。直接使用YOLOv5常規(guī)訓(xùn)練模型進(jìn)行檢測(cè),檢測(cè)精度較低,大部分障礙物不能被識(shí)別出。相反,使用FFA-Net對(duì)大霧圖像進(jìn)行去霧后,再通過(guò)YOLOv5常規(guī)訓(xùn)練模型進(jìn)行檢測(cè),行車(chē)障礙檢測(cè)精度有了較大的提升。

    圖5 檢測(cè)結(jié)果可視化

    4 結(jié)論

    本文將FFA-Net去霧算法和YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行結(jié)合,針對(duì)霧天天氣下交通場(chǎng)景中的車(chē)輛、行人和非機(jī)動(dòng)車(chē)等障礙物進(jìn)行檢測(cè)。與直接使用YOLOv5算法進(jìn)行檢測(cè)相比,該方法在霧天行車(chē)障礙檢測(cè)中,Precision提高了30.2%,Recall值提升了34.4%,mAP值提高了41.8%。FFA-Net的特征注意機(jī)制,使得圖像中的霧濃度分布不均時(shí),仍然能很好地對(duì)車(chē)輛和行人進(jìn)行檢測(cè),具有較好的魯棒性。由于本文的行車(chē)障礙檢測(cè)方法包括去霧和障礙檢測(cè)兩部分,所以在實(shí)時(shí)性上仍需提高,在后續(xù)的研究中會(huì)對(duì)FFA-Net進(jìn)行改進(jìn)以縮短單幅圖像去霧時(shí)間,從而提升霧天障礙物檢測(cè)的實(shí)時(shí)性,進(jìn)一步提高無(wú)人駕駛環(huán)境下的感知性能。

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