[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的車輛停車檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011573540.0
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112597917B
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 丁潔;丁冰;劉晉峰
• 申請（專利權(quán)）人: 太原理工大學(xué)
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06V10/22;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06T3/40;G06T7/62;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 太原市科瑞達專利代理有限公司 14101
• 代理人: 李富元

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的車輛停車檢測方法，其特征在于：按如下步驟進行

步驟一、實時提取拍攝的交通運行圖像，并對圖像進行縮放預(yù)處理，縮放尺寸為320*320像素；

步驟二、使用改進后的RefineDet模型對實時拍攝的交通運行圖像中每間隔20幀的圖像進行車輛目標(biāo)檢測，并輸出相應(yīng)的車輛位置信息，目標(biāo)檢測模型所輸出的信息為：車輛目標(biāo)左上角坐標(biāo)(x₁,y₁)，右下角坐標(biāo)(x₂,y₂)；改進后的RefineDet模型是指，結(jié)合區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RCNN與目標(biāo)檢測算法SSD的優(yōu)勢，使用經(jīng)典分類模型VGG16作為基網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測模型RefineDet進行優(yōu)化，優(yōu)化實現(xiàn)方法為在RefineDet特征提取部分額外添加卷積層Conv7_1、Con7_2、Conv8_1和Conv8_2以加深網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；通過在RefineDet模型的分類損失上采用新的Focal Loss損失，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，使用隧道內(nèi)車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)集對目標(biāo)檢測模型RefineDet進行訓(xùn)練，得到改進后的RefineDet模型；

步驟三、分別計算前后兩個間隔幀中車輛位置之間的中心點距離，中心點距離閾值設(shè)置為20像素，若中心點距離小于中心點距離閾值，則進入下一步，否則舍棄；

步驟四、設(shè)置面積交并比閾值0.85，計算中心點距離小于中心點距離閾值的一對車輛位置的面積交并比，若大于面積交并比閾值，則認(rèn)為出現(xiàn)停車行為，否則舍棄；

步驟五、重復(fù)上述檢測，若在某一中心點存在中心點距離小于中心點距離閾值、面積交并比大于面積交并比閾值的檢測結(jié)果，則認(rèn)為出現(xiàn)了停車行為。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的車輛停車檢測方法，其特征在于：步驟二中，在經(jīng)過經(jīng)典分類模型VGG16后將320*320像素的圖片輸入到區(qū)域優(yōu)化模塊ARM中，ARM模塊能提取出大小不同的特征圖，并進行粗略預(yù)估車輛的位置，去掉無效的車輛位置框，減少輸入到目標(biāo)檢測模塊ODM中需要分類和回歸的車輛位置框數(shù)量，區(qū)域優(yōu)化模塊ARM的特征圖通過特征圖連接模塊TCB輸入到ODM模塊中，在特征圖連接模塊TCB中利用FPN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及上采樣的方式，將低層特征圖與高層特征圖語義相融合，保證了檢測層特征圖可以進行不同尺寸的車輛的檢測，在維持原來的結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，新增了Conv7_2、Conv8_2作為檢測層，Conv8_2通過反卷積操作進行上采樣，傳遞到Conv7_2中并進行相加，同樣的，Conv7_2進行上采樣后傳遞到上一層特征圖中，逐層完成信息融合；新的Focal Loss損失函數(shù)為

FL(p_t)＝-α_t(1-p_t)^γlog(p_t)

其中，p_t為不同類別的分類概率，α_t用于調(diào)節(jié)正負(fù)樣本比例，γ用于調(diào)節(jié)權(quán)重比例。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的車輛停車檢測方法，其特征在于：中心點計算公式如下：

(x₁,y₁)、(x₂,y₂)為目標(biāo)檢測模型的輸出結(jié)果，(x,y)為中心點坐標(biāo)，

中心點距離計算公式如上式，(x,y)、(X,Y)為間隔幀中兩個車輛位置坐標(biāo)的中心點，d為中心點距離。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的車輛停車檢測方法，其特征在于：面積交并比IoU的計算公式如下：

C、G分別為中心點距離滿足閾值時所對應(yīng)的兩個車輛位置框。