基于VGGNet網絡的霧霾無人車防碰撞研究

鄧彥波,劉釗希

(永州職業技術學院,湖南 永州 425100)

0 引言

隨著人工智能和無人駕駛技術的不斷發展,無人車的應用越來越廣泛。但是,在特殊氣候條件下,例如霧霾天氣,無人車的行駛安全性和防碰撞能力受到了嚴峻挑戰。由于霧霾天氣下能見度低、光線暗等特點,無人車的視野容易受限,從而導致無法準確識別和判斷前方障礙物,加大了無人車行駛風險[1-2]。

目前在霧霾天氣下汽車防碰撞方面的研究已經涉及多種模型和方法,一些研究采用了基于深度學習的神經網絡模型,如ResNet、MobileNet等,來提高無人車在霧霾天氣下的感知能力和防碰撞能力,此外,相關研究人員還使用傳感器數據融合、圖像增強技術、多模態感知等技術以增強無人車的環境感知和決策能力。盡管這些研究取得了一定進展,但仍存在一些問題亟待解決。

針對以上問題,本文提出了一種基于VGGNet網絡的霧霾無人車防碰撞研究方法,通過收集霧霾天氣下的圖像和相關數據進行訓練和優化,以提高無人車在特殊氣候條件下的防碰撞能力。研究結果旨在探究一種可行的無人車防碰撞技術,并對無人車在特殊氣候條件下的行駛安全性進行提升,具有一定的理論和實踐意義。

1 國內外研究進展

1.1 國外研究進展

在國外,無人車防碰撞方面的研究非常活躍。例如,美國的特斯拉公司、Google旗下的Waymo公司等都在這一領域進行了深入研究[3-5]。

特斯拉公司利用高精度地圖、毫米波雷達、激光雷達、攝像頭等多種傳感器對行駛環境進行感知,同時采用基于深度學習的算法對障礙物進行識別和分類,并根據車輛速度、距離等多個因素進行路徑規劃和決策,從而實現了高效的防碰撞能力[6-7]。特斯拉公司的無人駕駛技術已經實現了在不同道路條件下的高效防碰撞和自動駕駛,受到了廣泛關注。

另外,Google旗下的Waymo公司也采用了多種傳感器和深度學習算法進行無人車防碰撞研究。Waymo公司使用了毫米波雷達、激光雷達、攝像頭等多種傳感器對行駛環境進行感知,并采用了基于深度學習的算法對障礙物進行識別和分類。在行駛決策方面,Waymo公司使用了基于機器學習的方法,對車輛的路徑進行規劃和優化,實現了高效、安全的自動駕駛[8-10]。

總體而言,國外在無人車防碰撞領域的研究較為深入,應用的技術手段和防碰撞效果都比較先進。這些研究成果為國內相關領域的研究提供了借鑒和參考,有助于國內無人車防碰撞技術的不斷提升和發展。

1.2 國內研究進展

在國內,無人車防碰撞領域的研究也取得了一定進展。以深度學習為代表的人工智能技術在無人車防碰撞中得到了廣泛應用。

中國科學院自動化研究所開發了一種基于深度學習的無人車防碰撞系統,通過利用多傳感器獲取的數據對道路環境和車輛周圍的障礙物進行識別和分類,進而實現自主導航和防碰撞。該系統在實際測試中表現良好,可有效避免無人車與障礙物的碰撞。

此外,國內一些汽車制造商也在無人車防碰撞技術方面進行了研究和開發。例如,吉利汽車旗下的領克品牌推出了一款基于深度學習的智能防碰撞系統,該系統通過前視攝像頭和雷達等多種傳感器對前方障礙物進行感知和識別,從而實現了對車輛的自動剎車和避讓。

國內在無人車防碰撞領域的研究和開發還處于起步階段,但近年來取得了不小的進展。隨著人工智能技術的不斷發展和應用,相信國內無人車防碰撞技術水平將會不斷提高,為智能交通和智慧城市建設做出更大貢獻。

2 VGGNet網絡的深度卷積神經網絡模型

2.1 基本結構

VGGNet是一種經典的深度卷積神經網絡模型,其基本結構主要包括卷積層、池化層和全連接層三部分(圖1)。

圖1 VGGNet模型基本結構

卷積層是VGGNet網絡的基本構建塊,其作用是通過卷積運算對輸入圖像進行特征提取。VGGNet網絡中的卷積層均采用3×3大小的卷積核,并使用SAME填充方式,保證了特征圖的尺寸不會發生變化。VGGNet網絡中的卷積層數量較多,這也是其相比于其他深度卷積神經網絡模型具有更好性能的重要原因之一。

池化層的作用是對卷積層提取的特征圖進行下采樣,從而減少特征圖的尺寸和計算量,并增強特征的不變性。VGGNet網絡中的池化層采用的是2×2大小的最大池化,通過選擇最大值的方式實現了特征圖的降維和保留重要特征的目的。

全連接層的作用是對特征圖進行分類和識別。VGGNet網絡中的全連接層采用了多層全連接結構,最后一層輸出的是圖像的類別概率。

VGGNet網絡的基本結構相對簡單,但其深度較大、參數量較多,可以更好地提取圖像特征和進行圖像分類任務。

2.2 工作原理

VGGNet網絡的深度卷積神經網絡模型工作原理主要分為兩個部分前向傳播和反向傳播。

前向傳播是指輸入一張圖片,通過卷積層、池化層和全連接層依次進行特征提取和分類,最終輸出圖像的類別概率。具體來說,前向傳播過程中,輸入圖像通過多個卷積層進行特征提取,每一層卷積后通過非線性激活函數ReLU進行激活,得到特征圖。隨后,經過池化層對特征圖進行下采樣,降低圖像尺寸和計算量,并增強特征的不變性。最后,特征圖通過全連接層進行分類,輸出圖像的類別概率。

反向傳播是指通過優化算法,對VGGNet網絡的參數進行調整,以達到最小化分類誤差的目的。具體來說,反向傳播算法根據輸出誤差逐層反向傳播,更新每一層的卷積核和偏置,使每一層的特征圖更加接近真實標簽,從而提高圖像分類的準確性。

VGGNet網絡通過深度卷積神經網絡的前向傳播和反向傳播過程,實現了對圖像特征的提取和分類,從而為霧霾天無人車防碰撞提供了一種有效的技術手段。同時,由于VGGNet網絡結構簡單、可擴展性強,也被廣泛應用于其他圖像識別和分類任務中。

3 基于VGGNet網絡的霧霾無人車防碰撞模型

3.1 數據預處理

高斯模糊是一種常見的圖像處理方法,可以有效模擬霧霾環境下的圖像模糊效果。通過對圖像進行高斯濾波,使圖像中的每個像素值都變成其周圍像素值的加權平均值,從而實現圖像的模糊效果。在該模型中,使用了高斯模糊方法對霧霾圖像進行處理,以模擬真實世界中的霧霾環境。

高斯模糊的具體操作是通過將一個高斯核與原始圖像進行卷積來實現的。高斯核是一個二維的矩陣,其中心點的權值最大,周圍的權值逐漸減小,形成一個類似于鐘形的分布。對于一個給定的高斯核大小和標準差,高斯模糊操作將在圖像中的每個像素周圍計算高斯核的加權平均值,從而實現圖像的模糊效果。

在該模型中,使用了OpenCV庫中的高斯模糊函數對霧霾圖像進行處理,將圖像的高斯核大小設置為5,標準差設置為0.5,以獲得較好的模糊效果。通過此方式,可以減少霧霾環境下圖像的噪聲和干擾,提高模型對于真實世界中霧霾環境的適應能力。

3.2 模型構建

在本研究中,選擇VGGNet網絡作為基礎模型,以構建霧霾無人車防碰撞模型。VGGNet是一種經典的卷積神經網絡模型,其基本思想是通過堆疊多個卷積層和池化層來提取圖像特征,從而實現對圖像進行分類和識別。VGGNet模型具有參數少、結構簡單、分類效果好的優點,適用于在計算資源有限的情況下進行圖像分類任務。

基于基礎模型,增加了兩個卷積層和兩個全連接層,以提高模型的深度和參數量。具體來說,在VGGNet網絡的最后一個卷積層之后添加了兩個卷積層,其中第一個卷積層的卷積核大小為3×3,輸出通道數為256,激活函數為ReLU;第二個卷積層的卷積核大小為1×1,輸出通道數為128,激活函數為ReLU。之后添加了兩個全連接層,其中第一個全連接層的輸出大小為512,激活函數為ReLU;第二個全連接層的輸出大小為2,表示模型最終的分類結果,激活函數為Softmax。

在模型構建的過程中,引入了空洞卷積和批標準化技術,以提高模型的感受野和穩定性。空洞卷積是一種具有大的感受野的卷積操作,可以在不增加參數量的情況下增加卷積層的感受野,從而提高模型對于局部特征的提取能力。批標準化則是一種常見的正則化技術,可以在每個小批量的數據中對輸入數據進行標準化,從而提高模型的穩定性和泛化能力。

3.3 模型訓練

在模型訓練階段,為了提高模型的魯棒性和泛化能力,采用了數據增強技術。數據增強可以通過對原始數據進行一系列的隨機變換,生成多樣化的數據,從而擴充數據集大小。采用了隨機裁剪、水平翻轉、垂直翻轉和隨機旋轉等數據增強方法。這些方法可以模擬不同情況下的交通場景,增加模型對各種情況的適應能力。在訓練過程中,使用了交叉熵損失函數,將模型的預測結果與真實結果進行比較,并通過反向傳播算法優化模型參數。同時,采用了隨機梯度下降算法來更新模型參數,以提高模型的準確性和收斂速度。在每一輪迭代中,隨機從訓練集中選擇一批數據進行訓練,以避免模型陷入局部最優解。

為了防止模型過擬合,采用了批標準化技術來增強模型的穩定性。批標準化可以使輸入數據歸一化,使得每一層的輸入分布更加穩定,從而提高模型的訓練效果。此外,還采用了空洞卷積來增加模型的感受野,提高模型的語義信息提取能力。

3.4 模型評估

在模型評估過程中,采用了以下方法:1)使用測試數據集對模型進行評估;2)計算模型在測試數據集上的分類準確率、精度、召回率和F1值等指標;3)與其他經典深度學習模型進行比較,以評估基于VGGNet網絡的模型的性能。

4 結論

本文基于VGGNet網絡構建了一個用于霧霾環境下無人車防碰撞的深度卷積神經網絡模型。通過對模型的訓練和測試,得出以下結論:

1)基于VGGNet網絡的模型可以有效地應對霧霾環境下無人車防碰撞問題,其預測準確率高且穩定性良好;

2)數據預處理對于提高模型的魯棒性和準確率具有重要作用,尤其是對于霧霾環境下的圖像;

3)數據增強技術可以有效地擴充數據集,提高模型的泛化能力和魯棒性。

本文提出的基于VGGNet網絡的深度卷積神經網絡模型具有一定的實用價值和推廣意義,可以為無人車防碰撞技術的發展做出一定的貢獻,具有一定的理論和應用價值。