基于视频流检测的无人驾驶车辆行驶范围生成研究

发布时间：2020-06-02 23:21

【摘要】：无人驾驶车辆行驶范围生成,是无人驾驶技术的重要研究内容之一。通过检测道路前方车辆的位置信息,作为生成本车行驶范围的一个依据,为安全驾驶提供数据支持。本文主要研究如何准确实时地检测车辆、如何融合所检测的信息生成行驶范围。深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。本文将深度学习应用于无人驾驶中的车辆检测技术。本文主要研究的内容与成果如下:(1)利用FasterR-CNN训练网络建立无人驾驶前方车辆检测方法。首先通过采集真实的车辆视频数据,构建车辆检测训练数据集,构建FasterR-CNN训练网络,设置合理的训练参数,训练Faster R-CNN检测模型,利用大量测试数据集检测系统的可行性。再将基于视频流的车辆检测问题转化为序列图像的目标检测问题,利用训练生成的检测模型对图像中的目标车辆进行检测。该检测系统是一个端到端的检测系统,输入为无人驾驶汽车视觉系统的视频流数据,输出为图像中的车辆检测精度及特征点的像素坐标。(2)利用数据回归思想和小孔成像原理建立基于数据回归的单目测距模型和方法。根据车辆检测系统获取车辆在视频中的像素坐标信息,在得到车辆的运动信息后,利用测距模型建立一种基于车载视频流的无人驾驶车辆行驶范围生成方法。(3)搭建实验环境,设计实验验证所设计系统的有效性。实验结果表明,所建立的基于视频流检测的无人驾驶车辆行驶范围生成系统,能够准确地通过视频流数据检测出目标车辆,经过测距模型的计算,得出无人驾驶车辆的行驶范围,进而,对保障无人驾驶车辆安全行驶提供一种决策支持。
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汽车保有量,年份

其中汽车驾驶人３．４２亿人。在汽车保有量方面，目前全国有５３个城市的汽逡逑车保有量超过百万辆，２４个城市超２００万辆，其中有７个城市超３００万辆，这７逡逑个城市分别是北京、成都、重庆、上海、苏州、深圳和郑州，如图１－１为中国各年逡逑份的汽车保有量。诚然，机动车给人们带来了生活上的便利、带动了相关产业繁荣逡逑发展、拉动了国家经济突飞猛进，但是，与此同时带来的交通拥堵、空气环境污染、逡逑交通事故数量高居不下一系列问题也不容忽视。逡逑中国汽车保有量逡逑２５０００邋｜逦逡逑２００００邋逦｜ＴＴ逡逑１５０００邋逦＾ｒ邋｜邋１１逡逑姦０逦．ＴｒｉＴｉ邋ｉ邋Ｉ逡逑５０００邋ｊ邋Ｉｔｔ邋ｒｌｉｌ逡逑0邋，邋．１邋，邋■邋；邋Ｉ邋，，邋１，１．邋，邋．１邋，邋Ｉ邋；邋１邋，邋Ｉ邋，邋Ｉ邋，逡逑＾邋＾邋＾邋＾逦＾邋＾邋＾逡逑图１－１中国各年份汽车保有量逦，逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－１邋Ｎｕｍｂｅｒ邋ｏｆ邋ｃａｒｓ邋ｉｎ邋Ｃｈｉｎａ邋ｉｎ邋ｅａｃｈ邋ｙｅａｒ逡逑行驶车辆数量的急剧增加导致道路路况变得更加复杂，以及恶劣的天气环境、逡逑驾驶人员的不合理操作等因素导致交通事故的频频发生，对社会经济的发展、人民逡逑生活的安全感都带来了不良影响。寻找一种能够减缓交通拥堵状况、减少交通事故逡逑的发生的有效途径迫在眉睫，这也是社会稳定发展、提升人民安全感的必要途径，逡逑更是国家文明发张的重要体现。智能交通的理念在此背景下应运而生

网络结构图,过拟合,噪音,增强模型

要是约束每一层中的节点中大部分都要为０，其实就是限制每次得到的表达编码尽逡逑量稀疏，因为研究证明稀疏的表达往往比其它的表达要有效。稀疏自动编码器网络逡逑结构图如图２－１所示。逡逑＿逡逑Ｌａｙｅｒｌ逡逑图２－１稀疏自动编码器网络结构图逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｓｐａｒｓｅ邋ａｕｔｏｍａｔｉｃ邋ｅｎｃｏｄｅｒ邋ｎｅｔｗｏｒｋ逡逑一般的自动编码器受模型复杂度、训练集数据量以及数据噪音等问题的影响，逡逑通过训练得到的初始模型往往存在过拟合的风险。降噪自动编码器就是在自动编逡逑码器的基础之上，为了防止过拟合问题而对输入的数据（网络的输入层）加入噪音，逡逑使学习得到的编码器具有较强的鲁棒性，从而增强模型的泛化能力。逡逑（２）
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.6;TP391.41

【参考文献】