車輛姿態(tài)檢測是智能駕駛感知領域的重要研究內容,車輛姿態(tài)信息是駕駛決策的重要依據(jù)之一。語義地圖是指包含智能駕駛系統(tǒng)所需語義信息的地圖,語義信息指可被智能駕駛系統(tǒng)直接利用的信息,與傳統(tǒng)地圖中供人類使用的信息不同。本文提出了新的卷積方式——柵格卷積,實現(xiàn)精確而快速的車輛姿態(tài)檢測,并將車輛位姿作為動態(tài)語義信息在語義地圖系統(tǒng)中進行了應用。針對車輛姿態(tài)檢測問題,本文利用深度學習方法,采用部分連接網(wǎng)絡改進了傳統(tǒng)的姿態(tài)檢測網(wǎng)絡,解決了透視效應對車輛朝向檢測帶來的困難,使得姿態(tài)檢測效果得到了提升。為解決車輛姿態(tài)檢測訓練數(shù)據(jù)不足地問題,本文搭建了一套深度學習訓練數(shù)據(jù)生成系統(tǒng),用于自動生成帶車輛姿態(tài)標簽的訓練數(shù)據(jù)以便實現(xiàn)網(wǎng)絡訓練�；诓糠诌B接結構提出了部分連接姿態(tài)檢測網(wǎng)絡(LC-Pose)并在生成的數(shù)據(jù)集上進行訓練、參數(shù)調優(yōu)和測試,相比傳統(tǒng)的姿態(tài)檢測網(wǎng)絡在平均角度相似度(AOS)指標獲得了超過10%的提升。本文繼續(xù)對部分連接姿態(tài)檢測網(wǎng)絡(LC-Pose)的優(yōu)缺點進行了分析,提出了合作網(wǎng)絡的形式來減輕檢測部分和姿態(tài)估計部分之間的性能犧牲。為改進部分連接網(wǎng)絡的性能,本文創(chuàng)新性地提出了柵格卷積(Grille Convolution),即能滿足對透視歧義問題的處理能力,又降低了模型過擬合的可能性�；跂鸥窬矸e設計了柵格卷積網(wǎng)絡(Grille Net)使車輛姿態(tài)檢測效果進一步得到提升。在世界最大的智能駕駛數(shù)據(jù)集KITTI上進行測試并與世界上當前效果排名前十的方法進行對比,獲得了86.46%的平均精確度(AP)和88.59%的平均角度相似度(AOS)。在系統(tǒng)方面,本文設計了一套輕量級易擴展的智能駕駛語義地圖軟件框架,可滿足各種智能駕駛場合下的應用。針對語義地圖中的語義信息表達方式以及語義信息存儲方式進行分析研究,采用分層地圖表達方式對語義地圖中的語義信息進行表達和存儲,設計了適合智能駕駛場合的獨特結構。最后結合前文的Grille Net車輛姿態(tài)檢測網(wǎng)絡以及長春駕駛數(shù)據(jù)集,創(chuàng)建了帶有車輛姿態(tài)語義信息的語義地圖,實現(xiàn)語義地圖應用。本文研究的車輛姿態(tài)檢測網(wǎng)絡為智能駕駛決策和目標車輛行為預測提供有力的信息依據(jù)。語義地圖系統(tǒng)為智能駕駛提供了全面而高效的信息獲取平臺,結合如車輛姿態(tài)語義信息等動態(tài)語義信息可實現(xiàn)高效的智能駕駛決策以及宏觀的全局交通行為規(guī)劃預測等工作。
【學位單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：U463.6
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國內外研究歷史與現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要貢獻與創(chuàng)新
    1.4 本論文的結構安排
第二章 車輛位姿語義提取算法綜述
    2.1 車輛檢測算法綜述
    2.2 車輛姿態(tài)估計算法綜述
    2.3 本章小結
第三章 部分連接車輛姿態(tài)檢測網(wǎng)絡
    3.1 車輛姿態(tài)檢測網(wǎng)絡描述
        3.1.1 SSD結構
        3.1.2 基于部分連接層的姿態(tài)估計
        3.1.3 部分連接姿態(tài)檢測網(wǎng)絡
    3.2 訓練數(shù)據(jù)的獲取
        3.2.1 Unity3D與訓練數(shù)據(jù)生成場景
        3.2.2 智能駕駛環(huán)境訓練數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)
    3.3 網(wǎng)絡訓練與測試
        3.3.1 姿態(tài)估計評價指標
        3.3.2 網(wǎng)絡的訓練
        3.3.3 測試與評價
    3.4 本章小結
第四章 柵格卷積車輛姿態(tài)檢測網(wǎng)絡
    4.1 車輛姿態(tài)檢測網(wǎng)絡的分析與探索
        4.1.1 檢測與姿態(tài)估計的關系
        4.1.2 合作網(wǎng)絡
        4.1.3 姿態(tài)估計部分的設計缺陷
    4.2 柵格卷積網(wǎng)絡
        4.2.1 柵格卷積(GrilleConvolution)
        4.2.2 按位置區(qū)別卷積的必要性
        4.2.3 柵格卷積網(wǎng)絡(GrilleNet)測試效果與分析
    4.3 真實場景數(shù)據(jù)測試
        4.3.1 KITTI數(shù)據(jù)集簡介
        4.3.2 網(wǎng)絡的訓練
        4.3.3 實驗結果與對比
    4.4 本章小結
第五章 車輛位姿在語義地圖中的應用
    5.1 語義地圖的表達
        5.1.1 層級語義地圖模型
        5.1.2 語義信息的表達
    5.2 語義地圖信息的存儲
        5.2.1 空間數(shù)據(jù)庫
        5.2.2 語義信息存儲方式
    5.3 語義地圖的軟件架構及應用
        5.3.1 語義地圖的軟件架構設計
        5.3.2 語義地圖的應用
    5.4 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 全文總結
    6.2 未來工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的成果

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本文編號：2829691