隨著國家經(jīng)濟和社會的快速發(fā)展,我國機動車保有量也不斷增長。據(jù)統(tǒng)計,截至2020年6月,全國機動車保有量達(dá)3.6億輛。由于交通出行需求的增長,該數(shù)字仍在以每年10%的速度增長。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,在行車高峰期,車輛在道路上行駛,平均每輛車周圍可能有超過十輛汽車存在檢測需求,以保證安全行駛,高精度自動檢測需求十分強烈。因此,設(shè)計檢測精度高的車輛檢測系統(tǒng)以輔助駕駛員決策,是有巨大的市場需求的。
非公開數(shù)據(jù)表明,全球大部分交通事故發(fā)生在夜間和極端天氣狀況(如霧天、大雨天、雪天等)的比例超過六成。針對夜間場景設(shè)計檢測系統(tǒng),在危險情況出現(xiàn)前,警示并幫助駕駛員規(guī)避風(fēng)險甚至替代駕駛員作出決策,也是十分必要的。
眼控科技基于對道路交通行業(yè)的深度探索和深厚的技術(shù)積累,在夜間跨域車輛目標(biāo)檢測領(lǐng)域取得突破性進展。眼控科技人工智能研究院通過領(lǐng)先的計算機視覺識別技術(shù),憑借在圖像識別領(lǐng)域的超高準(zhǔn)確率和先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實現(xiàn)了良好的夜間跨域車輛目標(biāo)檢測任務(wù)。
構(gòu)建圖像生成網(wǎng)絡(luò),生成夜間車輛圖像
圖像生成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括生成模型和判別器兩個部分。在生成模型中,為了能更好地保留場景信息,眼控科技采用了U-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在判別器中,構(gòu)建多尺度判別器,基于最小二乘生成對抗網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)對生成的夜間圖像進行真?zhèn)舞b定,以保障生成圖像的質(zhì)量。此外還基于預(yù)訓(xùn)練的VGG網(wǎng)絡(luò)分別提取生成的夜晚圖像和相應(yīng)的白天圖像質(zhì)量的特征,在特征空間度量兩者的距離,以保證生成的夜晚圖像與真實圖像之間的語義相似性。

圖1 夜間圖像生成示意圖
目標(biāo)檢測
由于生成模型生成的夜晚圖像保留了輸入圖像的場景信息和局部的實例信息,因此生成圖像可以共享輸入圖像的標(biāo)注信息,將輸入白天圖像遷移至生成夜晚圖像結(jié)果如圖2所示。

圖2 標(biāo)注信息遷移
利用生成圖像和真實圖像的標(biāo)注信息作為訓(xùn)練樣本訓(xùn)練Faster-RCNN檢測模型,實現(xiàn)缺少真實夜晚圖像標(biāo)注信息的情況下對夜晚圖像檢測性能的提升,檢測結(jié)果如圖3所示。

圖3 夜間圖像車輛檢測
可以看出,眼控科技的車輛目標(biāo)檢測方法,利用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取卷積特征代替?zhèn)鹘y(tǒng)手工特征的提取過程,通過Faster-RCNN對由示例圖像組成定義的視覺任務(wù)訓(xùn)練得到了效果良好的夜間車輛目標(biāo)檢測模型,該模型可以對視覺任務(wù)強相關(guān)新場景圖像進行良好的車輛目標(biāo)檢測。
目前,眼控科技已在道路交通安全領(lǐng)域取得長足進展,利用計算機視覺識別與深度學(xué)習(xí)技術(shù),研發(fā)出一系列具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)品和服務(wù),并在車輛違法識別、車輛安全檢驗等領(lǐng)域為相關(guān)部門提供了成熟的綜合解決方案,目前已成為業(yè)內(nèi)公認(rèn)的獨角獸企業(yè)。
關(guān)于眼控科技:
上海眼控科技股份有限公司成立于2009年,是一家集計算機視覺識別與深度學(xué)習(xí)技術(shù)研發(fā)應(yīng)用于一體的全球性人工智能科技企業(yè)。眼控科技匯聚了來自美國斯坦福大學(xué)、紐約大學(xué)、香港科技大學(xué)等國內(nèi)外知名大學(xué)的頂尖AI人才200余名,先后在道路交通領(lǐng)域,聯(lián)合上海交大人工智能研究院建立全國首家 AI+ 道路安全監(jiān)管創(chuàng)新中心。同時,聯(lián)合華東空管局氣象中心、上海交大人工智能研究院建立全國首家航空智慧氣象創(chuàng)新中心。眼控科技在智慧道路交通、智慧航空氣象垂直領(lǐng)域的市場占有率已位居行業(yè)領(lǐng)先地位,產(chǎn)品覆蓋北京、上海、天津、河北、山東等30多個省市。
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