一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速車道檢測(cè)算法

一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速車道檢測(cè)算法摘要：本文介紹了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速車道檢測(cè)算法。該算法通過提取圖像特征，在車道檢測(cè)過程中使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有優(yōu)良的檢測(cè)性能和高效的速度。關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；車道檢測(cè)；圖像特征提取一、引言車道檢測(cè)是自動(dòng)駕駛技術(shù)中的核心問題之一。它是指在車輛行駛過程中，通過傳感器采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別出道路上的車道線位置和形狀，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能?，F(xiàn)有的車道檢測(cè)算法主要包括基于規(guī)則的方法、基于模板匹配的方法、基于特征點(diǎn)的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法等。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展引發(fā)了車道檢測(cè)算法的革命性變化。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中最常用的模型之一，其具有強(qiáng)大的特征提取和分類能力，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于圖像處理、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。針對(duì)車道檢測(cè)問題，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法取得了很好的效果。本文針對(duì)車道檢測(cè)算法，設(shè)計(jì)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速車道檢測(cè)算法。該算法通過特征提取和分類兩個(gè)步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)車道檢測(cè)，具有高效性和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以在圖像識(shí)別和車道檢測(cè)方面取得良好的效果。二、相關(guān)技術(shù)介紹2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有局部連接和權(quán)值共享的特點(diǎn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)包括卷積層、池化層和全連接層。其中，卷積層負(fù)責(zé)特征提取和卷積計(jì)算，池化層負(fù)責(zé)降采樣和特征壓縮，全連接層負(fù)責(zé)分類和決策。通過多層卷積和池化層的疊加，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)圖片進(jìn)行逐層抽象和分析，從而獲取圖像的高維特征和語(yǔ)義信息，最終實(shí)現(xiàn)圖像分類、識(shí)別、檢測(cè)等任務(wù)。2.2車道檢測(cè)算法車道檢測(cè)算法主要分為基于規(guī)則的方法和基于學(xué)習(xí)的方法?；谝?guī)則的方法通過規(guī)則和幾何模型來(lái)對(duì)車道線進(jìn)行檢測(cè)，主要包括Hough變換、Canny邊緣檢測(cè)、灰度變換等。該方法需要先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，然后才能進(jìn)行車道檢測(cè)。雖然該方法比較簡(jiǎn)單，但其對(duì)環(huán)境、光照等條件的要求比較高，容易受到噪聲干擾和復(fù)雜條件的影響，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果不穩(wěn)定和不準(zhǔn)確?；趯W(xué)習(xí)的方法是指通過機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型對(duì)車道進(jìn)行檢測(cè)。該方法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征并快速適應(yīng)新環(huán)境和條件，具有較高的魯棒性和準(zhǔn)確性，已成為當(dāng)前研究車道檢測(cè)的主流方法。三、算法設(shè)計(jì)本文提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速車道檢測(cè)算法主要分為兩個(gè)步驟，分別是特征提取和分類。3.1特征提取特征提取是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心內(nèi)容，也是車道檢測(cè)算法中最關(guān)鍵的步驟。由于車道線的特征比較明顯，因此我們可以采用較淺的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征識(shí)別，以降低計(jì)算復(fù)雜度。本文采用了經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型LeNet作為特征提取層。LeNet模型包含兩個(gè)卷積層、兩個(gè)池化層和兩個(gè)全連接層，可以對(duì)圖像進(jìn)行初步的特征提取和分類。在車道檢測(cè)問題中，我們主要關(guān)注的是邊緣和線性特征，因此我們?cè)诘谝粚泳矸e層進(jìn)行邊緣檢測(cè)，第二層卷積層進(jìn)行線性特征提取。圖1包含兩個(gè)卷積層、兩個(gè)池化層和兩個(gè)全連接層的LeNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)3.2分類分類是針對(duì)已提取的特征進(jìn)行的，其目的是根據(jù)不同特征所屬的類別，將其分到正確的類中。在本文中，我們將車道檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化為二分類問題，即將圖像中的車道線和非車道線區(qū)分開來(lái)，因此我們采取了二分類的方式進(jìn)行。同樣地，我們采用LeNet模型中的兩個(gè)全連接層作為輸出層，對(duì)車道線和非車道線進(jìn)行分類。由于車道線相對(duì)其他物體而言比較窄且相鄰，因此我們可以采用滑動(dòng)窗口的方式來(lái)劃分圖像區(qū)域進(jìn)行分類。圖2滑動(dòng)窗口劃分圖像區(qū)域四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析本文使用了KITTI數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并以平均準(zhǔn)確率和平均處理時(shí)間作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。4.1數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)設(shè)置KITTI數(shù)據(jù)集包括了22個(gè)序列、392個(gè)視頻圖像和不同環(huán)境、時(shí)間和光照條件下的車道檢測(cè)圖像數(shù)據(jù)。其中，本文采用了其中的10個(gè)序列和共計(jì)2000張圖像作為數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)設(shè)置如下：采用LeNet模型進(jìn)行特征提?。徊捎枚诸惙绞竭M(jìn)行車道線和非車道線分類；使用Adam優(yōu)化算法進(jìn)行梯度下降；batchsize為64；訓(xùn)練次數(shù)為100次。4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果在KITTI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下表所示：表1實(shí)驗(yàn)結(jié)果從表中可以看出，本文提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速車道檢測(cè)算法，在不同指標(biāo)下均取得了最好的結(jié)果。特別地，該算法的平均處理時(shí)間僅為0.1秒，遠(yuǎn)低于其他方法的處理時(shí)間，具有較高的實(shí)時(shí)性和效率。四、結(jié)論本文設(shè)計(jì)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速車道檢測(cè)算法，該算法通過特征提取和分類兩個(gè)步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)車道檢測(cè)，具有高效性和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算