CN108545021A - 一种识别特殊目标的辅助驾驶方法及*** - Google Patents

一种识别特殊目标的辅助驾驶方法及*** Download PDF

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周玉山
段成德
于治楼
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Abstract

本发明提供一种识别特殊目标的辅助驾驶方法及***，属于智能驾驶技术领域，本发明基于深度学习的图像目标识别***可以识别在行车过程中特殊目标的存在，进而提醒驾驶员，引起驾驶员的注意，从而增强行车安全。

Description

一种识别特殊目标的辅助驾驶方法及***
技术领域
本发明涉及智能驾驶的技术领域，尤其涉及一种识别特殊目标的辅助驾驶方法及***。
背景技术
行车安全一直是社会普遍关注的问题，关系到驾驶员和行人的生命安全，如何有效地提高行车安全，降低车祸发生的概率一直是人们努力的方向。在行车过程中，出现在行车方向以及路边的一些特殊目标需要驾驶员特别关照，而由于人的关注度有限很可能会忽略一些特殊的目标，例如老人、动物、特殊指示牌等。老人过马路会行动比较慢，需要驾驶员特殊照顾，而一些行车指示牌会指示接下来的路况，这些目标都会影响行车安全。
深度学习的算法日趋成熟，尤其是在图像目标识别中表现优良，可以有效地识别出标定的目标，传统目标识别的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。分别如下：
a)区域选择：利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域。
b)特征提取：提取候选区域相关的视觉特征。比如人脸检测常用的Harr特征；行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等。由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易，然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。
c)分类器：利用分类器进行识别，比如常用的SVM模型。
目前可以实现图像目标识别的算法可以有效地实现特殊目标的识别人类，只需要根据不同目标重新训练一下即可。
发明内容
为了解决以上技术问题，本发明提出了一种识别特殊目标的辅助驾驶方法。可以有效识别标示牌、老人、动物等特殊目标，并通过语音播报的方式提醒驾驶员注意。
一种识别特殊目标的辅助驾驶方法， 基于深度学习的算法训练识别行车过程中特殊目标的模型，并将训练完成的深度学习模型应用于辅助驾驶***中，通过语音播报的方式提醒驾驶员注意。
具体操作步骤如下：
1）首先通过车载摄像头采集行车实际图像，选定图像识别的神经网络模型，设定特殊目标种类，并以此为根据标定数据集，在服务器端进行训练；
2）将已经训练好的用于特殊目标识别的深度学习模型通过车载***的特殊目标识别模块来实现；
3）行车过程中实时采集图像，通过特殊目标识别模块来识别出特殊目标种类，传递给车载处理器；
4）车载处理器根据识别出的目标类型，控制车载音响播放语音提醒，指明特殊目标种类，并建议驾驶员采取适当的操作。
本发明还提出了一种识别特殊目标的辅助驾驶***，主要包括安装在车顶的摄像头、特殊目标识别模块、车载处理器以及音响；其中，
摄像头：采集行车图像；
特殊目标识别模块：实现已经训练好的用于特殊目标识别的深度学习模型；
车载处理器：选定图像识别的神经网络模型，设定特殊目标种类，并以此为根据标定数据集，进行训练；根据识别出的目标类型，控制车载音响播放语音提醒，指明特殊目标种类，并建议驾驶员采取适当的操作。
本发明的有益效果是
根据深度学习的算法设计实现了行车过程中的图像目标识别，有效地识别出出现在行车方向的特殊目标，并通过语音的方式提醒监视员，起到增强行车安全的作用。
附图说明
附图1本发明的***结构图；
附图2 本发明的训练流程图。
具体实施方式
下面对本发明的内容进行更加详细的阐述：
整个***包括安装在车顶的摄像头、特殊目标识别模块、车载处理器以及音响，如附图1所示。深度学习目标识别模块支持当前常见的图像目标识别模型来训练得到，例如SSD，R-CNN等神经网络模型，训练到应用的过程如附图2所示，神经网络模型只需要识别出人工设定的特殊目标即可，包括：动物、小学生、标示牌、红灯、老人、服务区、加油站；根据需要识别的特殊目标数量，需要调整神经网络最后分类层的类别数。
具体工作流程为：
1）首先通过车载摄像头采集行车实际图像，选定图像识别的神经网络模型，设定特殊目标种类，并以此为根据标定数据集，在服务器端进行训练；
2）将已经训练好的用于特殊目标识别的深度学习模型通过车载***的特殊目标识别模块来实现；
3）行车过程中实时采集图像，通过特殊目标识别模块来识别出特殊目标种类，传递给车载处理器；
4）车载处理器根据识别出的目标类型，控制车载音响播放语音提醒，指明特殊目标种类，并建议驾驶员采取适当的操作，例如慢性、停车等。

Claims (3)

1.一种识别特殊目标的辅助驾驶方法，其特征在于，
基于深度学习的算法训练识别行车过程中特殊目标的模型，并将训练完成的深度学习模型应用于辅助驾驶方法中，通过语音播报的方式提醒驾驶员注意。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
具体操作步骤如下：
1）首先通过车载摄像头采集行车实际图像，选定图像识别的神经网络模型，设定特殊目标种类，并以此为根据标定数据集，在服务器端进行训练；
2）将已经训练好的用于特殊目标识别的深度学习模型通过车载***的特殊目标识别模块来实现；
3）行车过程中实时采集图像，通过特殊目标识别模块来识别出特殊目标种类，传递给车载处理器；
4）车载处理器根据识别出的目标类型，控制车载音响播放语音提醒，指明特殊目标种类，并建议驾驶员采取适当的操作。
3.一种识别特殊目标的辅助驾驶***，其特征在于，主要包括安装在车顶的摄像头、特殊目标识别模块、车载处理器以及音响；其中，
摄像头：采集行车图像；
特殊目标识别模块：实现已经训练好的用于特殊目标识别的深度学习模型；
车载处理器：选定图像识别的神经网络模型，设定特殊目标种类，并以此为根据标定数据集，进行训练；根据识别出的目标类型，控制车载音响播放语音提醒，指明特殊目标种类，并建议驾驶员采取适当的操作。
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