[發(fā)明專(zhuān)利]構(gòu)建城市道路車(chē)輛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710160993.2
• 申請(qǐng)日: 2017-03-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106846813A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-06-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 石光明;廖泉;何志海;謝雪梅;李佳楠;翁昕;馬麗華;趙至夫
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G08G1/01
• 分類(lèi)號(hào): G08G1/01;G08G1/015
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專(zhuān)利中心61205
• 代理人: 王品華

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種構(gòu)建城市道路車(chē)輛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的方法，可用于智能交通系統(tǒng)中的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

背景技術(shù)

我國(guó)城市道路交通管理工作正面臨著相當(dāng)嚴(yán)峻的形勢(shì)。近年來(lái)，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展和城市化的快速推廣，各類(lèi)交通出行工具均在不斷增加,且呈現(xiàn)出多元化快速增長(zhǎng)趨勢(shì)。現(xiàn)有道路資源正在逐漸趨于飽和,不僅制約了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而且?guī)?lái)了一系列的交通事故，如交通擁堵、車(chē)禍等，嚴(yán)重影響了市民的交通出行。因此，改善交通管理方法，提高管理水平，最大限度緩解現(xiàn)有交通狀況已經(jīng)刻不容緩。

車(chē)輛種類(lèi)以及數(shù)量的統(tǒng)計(jì)，是城市交通管理工作的一項(xiàng)基本而重要的任務(wù)。如果沒(méi)有正確的車(chē)輛統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，就不可能對(duì)道路車(chē)流量分布規(guī)律進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，更不能為城市道路規(guī)劃做出正確的指導(dǎo)。因此，防治交通事故，提高國(guó)民出行質(zhì)量的前提是正確地識(shí)別與計(jì)數(shù)各類(lèi)道路車(chē)輛，從而進(jìn)一步掌握交通事故的發(fā)生動(dòng)態(tài)，為實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)提供理論依據(jù)。

傳統(tǒng)交通管理方法一般依靠人力或者基礎(chǔ)交通設(shè)施，但單純的人力管理勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低。因此，通過(guò)開(kāi)發(fā)智能交通系統(tǒng)遠(yuǎn)程自動(dòng)監(jiān)測(cè)道路狀況，將有助于提高車(chē)輛的檢測(cè)與計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確率和效率，減少交通事故帶來(lái)的損失，進(jìn)而促進(jìn)城市道路規(guī)劃的實(shí)施，提高市民生活質(zhì)量。

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前圖像識(shí)別領(lǐng)域的前沿技術(shù)，能夠滿(mǎn)足智能交通系統(tǒng)車(chē)輛檢測(cè)與計(jì)數(shù)的要求。其本質(zhì)上是一種特征學(xué)習(xí)算法，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取不同類(lèi)型車(chē)輛的判別性特征來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的檢測(cè)和分類(lèi)。因此，訓(xùn)練適用于智能交通系統(tǒng)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要提供一個(gè)包含城市道路各種情況的車(chē)輛數(shù)據(jù)庫(kù)。目前，國(guó)內(nèi)外已存在一些車(chē)輛圖像數(shù)據(jù)庫(kù),如德國(guó)卡爾斯魯厄技術(shù)學(xué)院團(tuán)隊(duì)于2013年公布的KITTI數(shù)據(jù)庫(kù)、2012年中國(guó)科學(xué)院建立的拍攝于蘇州高速公路的數(shù)據(jù)庫(kù)，但是這些數(shù)據(jù)庫(kù)均是針對(duì)特定問(wèn)題而構(gòu)建的，所覆蓋車(chē)輛類(lèi)別、道路狀況、天氣情況和拍攝角度存在不足，無(wú)法有效的描述中國(guó)城市交通，極易導(dǎo)致所建模型出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，檢測(cè)和分類(lèi)的魯棒性以及泛化能力不足。因此，對(duì)于國(guó)內(nèi)的車(chē)輛檢測(cè)領(lǐng)域，亟需建立一個(gè)具有全天候、復(fù)雜場(chǎng)景、交通擁堵、多種車(chē)型等特點(diǎn)的數(shù)據(jù)庫(kù)。

同時(shí)，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程需要大量大小一致的圖像樣本，且每張輸入圖像均需要對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽文件來(lái)說(shuō)明圖像中目標(biāo)信息的類(lèi)別和位置。因此，需要一種樣本標(biāo)定方法，來(lái)準(zhǔn)確的獲取車(chē)輛在圖像中的位置和類(lèi)別信息，建立完善的數(shù)據(jù)庫(kù)用于網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提出一種構(gòu)建城市道路車(chē)輛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的方法，以有效的描述車(chē)輛圖像，準(zhǔn)確的給出車(chē)輛的位置和類(lèi)別信息，為智能交通系統(tǒng)中訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供數(shù)據(jù)支撐。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

(1)根據(jù)車(chē)型種類(lèi)、不同場(chǎng)景、拍攝角度、光照變化和天氣情況這些因素，確定數(shù)據(jù)采集方案并采集道路車(chē)輛原始視頻；

(2)將原始視頻分解為原始圖像，使用梯形框標(biāo)定原始圖像中的感興趣區(qū)域，并對(duì)梯形框外非感興趣區(qū)域進(jìn)行模糊化處理；

(3)標(biāo)注感興趣區(qū)域內(nèi)車(chē)輛的類(lèi)型和位置，生成標(biāo)簽文件；

(4)將標(biāo)簽文件轉(zhuǎn)換為xml格式文件進(jìn)行存儲(chǔ)，得到車(chē)輛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。

本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1.能準(zhǔn)確的給出訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的車(chē)輛位置和類(lèi)別信息

現(xiàn)有城市交通車(chē)輛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)由于使用全圖訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，遠(yuǎn)處道路上車(chē)輛過(guò)小的情況以及道路兩側(cè)背景信息會(huì)為訓(xùn)練智能交通系統(tǒng)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了不必要的計(jì)算量。因此，本發(fā)明提出的城市道路車(chē)輛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建方法，由于只標(biāo)記感興趣區(qū)域內(nèi)的車(chē)輛，因而能準(zhǔn)確的給出訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)所需的車(chē)輛位置和類(lèi)別信息。

2.為訓(xùn)練性能良好的車(chē)輛檢測(cè)與計(jì)數(shù)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供數(shù)據(jù)支撐

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)特征提取能力不僅僅取決于其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，還依賴(lài)于所使用的數(shù)據(jù)庫(kù)，其本質(zhì)上是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法。現(xiàn)有城市交通車(chē)輛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)由于樣本數(shù)量不足，場(chǎng)景不夠豐富，其泛化能力不足，極易導(dǎo)致所訓(xùn)練的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，因此本發(fā)明建立了一個(gè)多種類(lèi)、多天氣和多場(chǎng)景的車(chē)輛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，為訓(xùn)練適用于多種交通狀況的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供數(shù)據(jù)支撐。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖2為本發(fā)明中采集的原始圖像樣本圖；

圖3為本發(fā)明中模糊化后的圖像樣本圖；

圖4為本發(fā)明中標(biāo)注感興趣區(qū)域內(nèi)的車(chē)輛示意圖。

具體實(shí)施方式：