基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞研究

2023-09-19邓彦波刘钊希

农机使用与维修 2023年9期

邓彦波,刘钊希

(永州职业技术学院,湖南永州 425100)

0 引言

随着人工智能和无人驾驶技术的不断发展,无人车的应用越来越广泛。但是,在特殊气候条件下,例如雾霾天气,无人车的行驶安全性和防碰撞能力受到了严峻挑战。由于雾霾天气下能见度低、光线暗等特点,无人车的视野容易受限,从而导致无法准确识别和判断前方障碍物,加大了无人车行驶风险[1-2]。

目前在雾霾天气下汽车防碰撞方面的研究已经涉及多种模型和方法,一些研究采用了基于深度学习的神经网络模型,如ResNet、MobileNet等,来提高无人车在雾霾天气下的感知能力和防碰撞能力,此外,相关研究人员还使用传感器数据融合、图像增强技术、多模态感知等技术以增强无人车的环境感知和决策能力。尽管这些研究取得了一定进展,但仍存在一些问题亟待解决。

针对以上问题,本文提出了一种基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞研究方法,通过收集雾霾天气下的图像和相关数据进行训练和优化,以提高无人车在特殊气候条件下的防碰撞能力。研究结果旨在探究一种可行的无人车防碰撞技术,并对无人车在特殊气候条件下的行驶安全性进行提升,具有一定的理论和实践意义。

1 国内外研究进展

1.1 国外研究进展

在国外,无人车防碰撞方面的研究非常活跃。例如,美国的特斯拉公司、Google旗下的Waymo公司等都在这一领域进行了深入研究[3-5]。

特斯拉公司利用高精度地图、毫米波雷达、激光雷达、摄像头等多种传感器对行驶环境进行感知,同时采用基于深度学习的算法对障碍物进行识别和分类,并根据车辆速度、距离等多个因素进行路径规划和决策,从而实现了高效的防碰撞能力[6-7]。特斯拉公司的无人驾驶技术已经实现了在不同道路条件下的高效防碰撞和自动驾驶,受到了广泛关注。

另外,Google旗下的Waymo公司也采用了多种传感器和深度学习算法进行无人车防碰撞研究。Waymo公司使用了毫米波雷达、激光雷达、摄像头等多种传感器对行驶环境进行感知,并采用了基于深度学习的算法对障碍物进行识别和分类。在行驶决策方面,Waymo公司使用了基于机器学习的方法,对车辆的路径进行规划和优化,实现了高效、安全的自动驾驶[8-10]。

总体而言,国外在无人车防碰撞领域的研究较为深入,应用的技术手段和防碰撞效果都比较先进。这些研究成果为国内相关领域的研究提供了借鉴和参考,有助于国内无人车防碰撞技术的不断提升和发展。

1.2 国内研究进展

在国内,无人车防碰撞领域的研究也取得了一定进展。以深度学习为代表的人工智能技术在无人车防碰撞中得到了广泛应用。

中国科学院自动化研究所开发了一种基于深度学习的无人车防碰撞系统,通过利用多传感器获取的数据对道路环境和车辆周围的障碍物进行识别和分类,进而实现自主导航和防碰撞。该系统在实际测试中表现良好,可有效避免无人车与障碍物的碰撞。

此外,国内一些汽车制造商也在无人车防碰撞技术方面进行了研究和开发。例如,吉利汽车旗下的领克品牌推出了一款基于深度学习的智能防碰撞系统,该系统通过前视摄像头和雷达等多种传感器对前方障碍物进行感知和识别,从而实现了对车辆的自动刹车和避让。

国内在无人车防碰撞领域的研究和开发还处于起步阶段,但近年来取得了不小的进展。随着人工智能技术的不断发展和应用,相信国内无人车防碰撞技术水平将会不断提高,为智能交通和智慧城市建设做出更大贡献。

2 VGGNet网络的深度卷积神经网络模型

2.1 基本结构

VGGNet是一种经典的深度卷积神经网络模型,其基本结构主要包括卷积层、池化层和全连接层三部分(图1)。

图1 VGGNet模型基本结构

卷积层是VGGNet网络的基本构建块,其作用是通过卷积运算对输入图像进行特征提取。VGGNet网络中的卷积层均采用3×3大小的卷积核,并使用SAME填充方式,保证了特征图的尺寸不会发生变化。VGGNet网络中的卷积层数量较多,这也是其相比于其他深度卷积神经网络模型具有更好性能的重要原因之一。

池化层的作用是对卷积层提取的特征图进行下采样,从而减少特征图的尺寸和计算量,并增强特征的不变性。VGGNet网络中的池化层采用的是2×2大小的最大池化,通过选择最大值的方式实现了特征图的降维和保留重要特征的目的。

全连接层的作用是对特征图进行分类和识别。VGGNet网络中的全连接层采用了多层全连接结构,最后一层输出的是图像的类别概率。

VGGNet网络的基本结构相对简单,但其深度较大、参数量较多,可以更好地提取图像特征和进行图像分类任务。

2.2 工作原理

VGGNet网络的深度卷积神经网络模型工作原理主要分为两个部分前向传播和反向传播。

前向传播是指输入一张图片,通过卷积层、池化层和全连接层依次进行特征提取和分类,最终输出图像的类别概率。具体来说,前向传播过程中,输入图像通过多个卷积层进行特征提取,每一层卷积后通过非线性激活函数ReLU进行激活,得到特征图。随后,经过池化层对特征图进行下采样,降低图像尺寸和计算量,并增强特征的不变性。最后,特征图通过全连接层进行分类,输出图像的类别概率。

反向传播是指通过优化算法,对VGGNet网络的参数进行调整,以达到最小化分类误差的目的。具体来说,反向传播算法根据输出误差逐层反向传播,更新每一层的卷积核和偏置,使每一层的特征图更加接近真实标签,从而提高图像分类的准确性。

VGGNet网络通过深度卷积神经网络的前向传播和反向传播过程,实现了对图像特征的提取和分类,从而为雾霾天无人车防碰撞提供了一种有效的技术手段。同时,由于VGGNet网络结构简单、可扩展性强,也被广泛应用于其他图像识别和分类任务中。

3 基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞模型

3.1 数据预处理

高斯模糊是一种常见的图像处理方法,可以有效模拟雾霾环境下的图像模糊效果。通过对图像进行高斯滤波,使图像中的每个像素值都变成其周围像素值的加权平均值,从而实现图像的模糊效果。在该模型中,使用了高斯模糊方法对雾霾图像进行处理,以模拟真实世界中的雾霾环境。

高斯模糊的具体操作是通过将一个高斯核与原始图像进行卷积来实现的。高斯核是一个二维的矩阵,其中心点的权值最大,周围的权值逐渐减小,形成一个类似于钟形的分布。对于一个给定的高斯核大小和标准差,高斯模糊操作将在图像中的每个像素周围计算高斯核的加权平均值,从而实现图像的模糊效果。

在该模型中,使用了OpenCV库中的高斯模糊函数对雾霾图像进行处理,将图像的高斯核大小设置为5,标准差设置为0.5,以获得较好的模糊效果。通过此方式,可以减少雾霾环境下图像的噪声和干扰,提高模型对于真实世界中雾霾环境的适应能力。

3.2 模型构建

在本研究中,选择VGGNet网络作为基础模型,以构建雾霾无人车防碰撞模型。VGGNet是一种经典的卷积神经网络模型,其基本思想是通过堆叠多个卷积层和池化层来提取图像特征,从而实现对图像进行分类和识别。VGGNet模型具有参数少、结构简单、分类效果好的优点,适用于在计算资源有限的情况下进行图像分类任务。

基于基础模型,增加了两个卷积层和两个全连接层,以提高模型的深度和参数量。具体来说,在VGGNet网络的最后一个卷积层之后添加了两个卷积层,其中第一个卷积层的卷积核大小为3×3,输出通道数为256,激活函数为ReLU;第二个卷积层的卷积核大小为1×1,输出通道数为128,激活函数为ReLU。之后添加了两个全连接层,其中第一个全连接层的输出大小为512,激活函数为ReLU;第二个全连接层的输出大小为2,表示模型最终的分类结果,激活函数为Softmax。

在模型构建的过程中,引入了空洞卷积和批标准化技术,以提高模型的感受野和稳定性。空洞卷积是一种具有大的感受野的卷积操作,可以在不增加参数量的情况下增加卷积层的感受野,从而提高模型对于局部特征的提取能力。批标准化则是一种常见的正则化技术,可以在每个小批量的数据中对输入数据进行标准化,从而提高模型的稳定性和泛化能力。

3.3 模型训练

在模型训练阶段,为了提高模型的鲁棒性和泛化能力,采用了数据增强技术。数据增强可以通过对原始数据进行一系列的随机变换,生成多样化的数据,从而扩充数据集大小。采用了随机裁剪、水平翻转、垂直翻转和随机旋转等数据增强方法。这些方法可以模拟不同情况下的交通场景,增加模型对各种情况的适应能力。在训练过程中,使用了交叉熵损失函数,将模型的预测结果与真实结果进行比较,并通过反向传播算法优化模型参数。同时,采用了随机梯度下降算法来更新模型参数,以提高模型的准确性和收敛速度。在每一轮迭代中,随机从训练集中选择一批数据进行训练,以避免模型陷入局部最优解。

为了防止模型过拟合,采用了批标准化技术来增强模型的稳定性。批标准化可以使输入数据归一化,使得每一层的输入分布更加稳定,从而提高模型的训练效果。此外,还采用了空洞卷积来增加模型的感受野,提高模型的语义信息提取能力。