0  引言

近年來(lái)，基于視頻的車輛檢測(cè)在自動(dòng)駕駛和交通視頻監(jiān)控領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。另一方面，基于深度學(xué)習(xí)的靜態(tài)圖像目標(biāo)檢測(cè)也取得了重要的進(jìn)展和突破?；谏疃葘W(xué)習(xí)的圖像目標(biāo)檢測(cè)算法可以分為兩類：基于單階段的算法^［1-3］和兩階段的算法^［4-6］。相比于兩階段算法，單階段算法具有更快的處理速度，因此更適合實(shí)時(shí)的應(yīng)用，比如視頻車輛檢測(cè)。但是，將這些基于靜態(tài)圖像的目標(biāo)檢測(cè)算法直接應(yīng)用于視頻目標(biāo)檢測(cè)，即將視頻幀進(jìn)行獨(dú)立的處理時(shí)，并不能取得好的檢測(cè)結(jié)果。因?yàn)獒槍?duì)視頻進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，總會(huì)遇到運(yùn)動(dòng)模糊、視頻失焦等問(wèn)題，而基于靜態(tài)圖像的目標(biāo)檢測(cè)算法容易受這些問(wèn)題的影響，得到比較差的檢測(cè)結(jié)果。

視頻中通常包含著目標(biāo)的時(shí)間維度的信息，這些信息對(duì)視頻目標(biāo)檢測(cè)具有非常重要的作用，而基于靜態(tài)圖像目標(biāo)的檢測(cè)算法忽略了這些信息。如果能夠有效利用視頻包含的時(shí)間維度的信息，則可以有效解決運(yùn)動(dòng)模糊與視頻失焦等問(wèn)題。比如，如果當(dāng)前視頻幀中的目標(biāo)出現(xiàn)模糊，那么就可以利用其鄰近幀的目標(biāo)信息幫助對(duì)當(dāng)前幀的檢測(cè)。因此，如何提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息則是最關(guān)鍵的。最近，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM^［7］由于其強(qiáng)大的記憶能力以及可以有效克服訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)出現(xiàn)的梯度消失問(wèn)題的優(yōu)點(diǎn)，被大量應(yīng)用于解決時(shí)間序列問(wèn)題，比如機(jī)器翻譯^［8］，并且取得了比較好的效果。

本文提出一種基于LSTM的單階段視頻車輛檢測(cè)算法，稱為M-DETNet。該算法將視頻看做一系列視頻幀的時(shí)間序列，通過(guò)LSTM去提取視頻中目標(biāo)的時(shí)間維度信息。該模型可以直接進(jìn)行端到端的訓(xùn)練，不需要進(jìn)行多階段的訓(xùn)練方式^［4-5］。利用DETRAC車輛檢測(cè)數(shù)據(jù)集^［9］訓(xùn)練該算法并進(jìn)行驗(yàn)證和測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以有效提升視頻車輛檢測(cè)的準(zhǔn)確率。同時(shí)，將M-DETNet與其他典型的目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明M-DETNet 具有更好的檢測(cè)準(zhǔn)確率。

1  LSTM網(wǎng)絡(luò)

LSTM(Long Short-Term Memory)^［7］屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network， RNN)，其最大特點(diǎn)是引入了門控單元(Gated Unit)和記憶單元（Memory Cell)。LSTM網(wǎng)絡(luò)單元如圖1所示。

LSTM循環(huán)網(wǎng)絡(luò)除了外部的RNN循環(huán)外，其內(nèi)部也有自循環(huán)單元，即記憶單元。由圖1可以看出，LSTM具有3個(gè)門控單元，分別是輸入門g、忘記門f和輸出門q。門控單元和記憶單元s的更新公式如下：

其中, x（t）是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)輸入向量,h（t）是當(dāng)前隱藏層向量,b是偏置向量，U、W是權(quán)重向量，⊙表示逐元素相乘。

將普通RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元替換為L(zhǎng)STM單元，則構(gòu)成了LSTM網(wǎng)絡(luò)。

2  M-DETNet

本文提出的模型M-DETNet如圖2所示。從圖2可以看出，M-DETNet由3個(gè)子模塊組成，分別為ConvNet模塊、LSTMNet模塊和FCNet模塊。設(shè)算法輸入視頻幀個(gè)數(shù)為K。ConvNet模塊首先對(duì)K個(gè)視頻幀分別處理，提取空間特征；空間特征作為L(zhǎng)STMNet的輸入，得到時(shí)間維度的特征信息；FCNet預(yù)測(cè)輸出最終的結(jié)果。

2.1  ConvNet模塊

DarkNet-19^［2］是一個(gè)應(yīng)用廣泛的分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其包含有19個(gè)卷積層和5個(gè)池化層；相比于其他被廣泛應(yīng)用的卷積網(wǎng)絡(luò),如VGG-16^［10］, DarkNet-19的特點(diǎn)是需要學(xué)習(xí)的參數(shù)更少，并且執(zhí)行速度也更快。使用ImageNet數(shù)據(jù)集^［11］訓(xùn)練DarkNet-19，可以達(dá)到72.9%的top-1準(zhǔn)確率和93.3%的top-5準(zhǔn)確率。本文使用經(jīng)過(guò)在ImageNet上預(yù)訓(xùn)練的DarkNet-19網(wǎng)絡(luò)，并去掉最后一個(gè)卷積層，作為空間特征提取主干網(wǎng)絡(luò)，稱為ConvNet。ConvNet對(duì)K個(gè)輸入視頻幀分別處理，提取豐富的空間特征。

2.2  LSTMNet模塊

LSTM模塊的主要作用是接收ConvNet產(chǎn)生的空間特征作為輸入，得到連續(xù)幀之間包含的時(shí)間維度的特征信息。由圖2可以看到該模塊由兩層雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)組成，使用雙向LSTM的原因是便于使用當(dāng)前幀對(duì)應(yīng)的前序幀和后序幀的信息。普通的LSTM網(wǎng)絡(luò)的輸入通常為向量，而本文模型的LSTM網(wǎng)絡(luò)的輸入為特征圖。

2.3  FCNet模塊4

普通的卷積分類網(wǎng)絡(luò)使用全連接網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出，而本文模型的FCNet由全卷積網(wǎng)絡(luò)組成，即使用全卷積網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生最后的輸出，包括車輛的類別概率和矩形框的坐標(biāo)。FCNet由3個(gè)卷積層組成，前兩個(gè)卷積層包含1 024個(gè)特征圖，卷積核的大小為3×3;最后一個(gè)卷積層的卷積核大小為1×1。

仿照YOLO^［2］,網(wǎng)絡(luò)不直接預(yù)測(cè)輸出包含有車輛的真實(shí)矩形框的坐標(biāo)，而是預(yù)測(cè)真實(shí)矩形框相對(duì)于參考矩形框的偏移值，并參數(shù)化如下：

其中，（c_x,c_y）為參考矩形框所在特征圖單元（cell）的坐標(biāo)；（p_w,p_h）為參考矩形框的寬和高；σ(·)為激活函數(shù)，取值范圍為［0,1］；(b_x,b_y,b_w,b_h,b_c) 是最終的結(jié)果。

2.4  訓(xùn)練方法

使用帶動(dòng)量項(xiàng)(momentum)的隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent,SGD）優(yōu)化方法訓(xùn)練本文模型，動(dòng)量項(xiàng)設(shè)置為0.9,訓(xùn)練循環(huán)總次數(shù)(epoch)設(shè)置為80次。對(duì)于學(xué)習(xí)率，前60次循環(huán)時(shí)設(shè)置為0.001，之后將學(xué)習(xí)率降低為0.000 1。同時(shí)，為了增強(qiáng)模型的泛化能力，本文也做了數(shù)據(jù)增廣，包括隨機(jī)的裁剪和水平翻轉(zhuǎn)。訓(xùn)練的batch大小設(shè)置為32。

由于內(nèi)存的限制，在訓(xùn)練時(shí)選擇3個(gè)視頻幀作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，即K=3。在相對(duì)于當(dāng)前幀的偏移為［-10,10］的范圍內(nèi),隨機(jī)選擇前序幀和后序幀。對(duì)于第一幀和最后一幀，簡(jiǎn)單地重復(fù)當(dāng)前幀代表其前序幀或后序幀。

3  實(shí)驗(yàn)及分析

使用DETRAC車輛檢測(cè)數(shù)據(jù)集^［9］驗(yàn)證本文模型。該數(shù)據(jù)集包含有4種天氣場(chǎng)景（晴天、陰天、雨天和夜晚）下的視頻數(shù)據(jù)，總計(jì)有14萬(wàn)視頻幀，包含的車輛總計(jì)為8 250輛。為了驗(yàn)證模型的有效性，設(shè)置了兩組實(shí)驗(yàn)。第一組實(shí)驗(yàn)在驗(yàn)證集上比較了本文模型與YOLO^［2］，以說(shuō)明本文提出的LSTM模塊的有效性；第二組實(shí)驗(yàn)在測(cè)試集上將本文模型與其他典型的方法進(jìn)行了比較。

3.1  M-DETNet的有效性驗(yàn)證

如果本文模型去除LSTM模塊，則網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與YOLO^［2］的結(jié)構(gòu)基本一致。為了驗(yàn)證本文模型中LSTM模塊的有效性，在驗(yàn)證集上對(duì)比了本文模型和YOLO。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

由表1可知，本文模型不管在4種天氣場(chǎng)景下的性能，還是平均性能均優(yōu)于YOLO。同時(shí)，在雨天和夜晚兩種場(chǎng)景下，本文算法性能相對(duì)于YOLO具有更大的提升，從數(shù)據(jù)集中可發(fā)現(xiàn)在雨天和夜晚,視頻幀更容易出現(xiàn)視頻模糊等問(wèn)題。這些結(jié)果表明本文提出的LSTM模塊具有獲取時(shí)間維度特征的能力，能夠提升車輛檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

3.2 M-DETNet與其他典型算法的比較

將M-DETNet與其他典型的算法在測(cè)試集上進(jìn)行了比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。由表2可知，相比于其他算法，本文模型在測(cè)試集上的平均準(zhǔn)確率最高，達(dá)到了52.28%；本文模型在不同難易程度下均具有更好的檢測(cè)準(zhǔn)確率。同時(shí)還可發(fā)現(xiàn)，在夜晚和雨天，本文算法相對(duì)于其他算法的準(zhǔn)確率提升比在晴天和陰天的提升更大。

在檢測(cè)速度方面，本文算法在GPU(1080Ti)上的檢測(cè)速度可以達(dá)到29 f/s，相比其他算法有很大的優(yōu)勢(shì)。

4  結(jié)論

本文提出一種基于LSTM的視頻車輛檢測(cè)算法，該算法通過(guò)LSTM模塊提取視頻幀序列中包含目標(biāo)的時(shí)間維度的信息，這些信息可以有助于克服視頻模糊等問(wèn)題，進(jìn)而提升檢測(cè)準(zhǔn)確率。將本文模型與其他典型的算法進(jìn)行了比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文模型不僅具有更好的檢測(cè)準(zhǔn)確率，而且有更快的檢測(cè)速度。為了更好地對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，未來(lái)工作將在實(shí)際的應(yīng)用中對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證。

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（收稿日期：2018-03-28）

作者簡(jiǎn)介：

李歲纏（1991-），通信作者，男，碩士，主要研究方向：模式識(shí)別，深度學(xué)習(xí)。E-mail:lsc1230@mail.ustc.edu.cn。

陳鋒（1966-），男，博士，副教授，主要研究方向：智能交通，人工智能。