徐 喆，馮長華

(北京工業(yè)大學(xué) 信息學(xué)部，北京 100124)

0 引言

在智能交通系統(tǒng)中，車輛通過攝像頭等傳感器獲取自然場景下的交通標(biāo)志，用于車輛的輔助駕駛。智能交通標(biāo)志識別系統(tǒng)需要在較遠(yuǎn)距離下完成對交通標(biāo)志的檢測與識別，以盡早地規(guī)避風(fēng)險、遵循提示，但是也導(dǎo)致獲取到的交通標(biāo)志尺寸較小、所含信息量不足，再加上背景復(fù)雜等原因，對交通標(biāo)志的檢測及識別帶來困難[1-3]，所以需要對小尺度交通圖像作有效地處理，以提高檢測識別的準(zhǔn)確率。

在小尺度目標(biāo)體的識別領(lǐng)域中，傳統(tǒng)的方法有貝葉斯估計[4]、Top-Hat算子[5]等，這類方法應(yīng)用范圍廣，能有效地抑制噪聲干擾，增強圖像的對比度，但不能直接映射輸出小目標(biāo)體的特征信息。還有一些研究者通過最鄰近插值算法、雙線性插值法等[6-7]對圖像進(jìn)行放大處理，但是放大的圖像存在邊緣模糊、鋸齒效應(yīng)明顯、圖像失真嚴(yán)重等缺點，導(dǎo)致最終的分類識別效果不佳。

近年來，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的圖像處理技術(shù)，在目標(biāo)識別、語義分割領(lǐng)域取得優(yōu)異的成績，也成為智能交通領(lǐng)域研究的重點。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層能對輸入圖像自適應(yīng)地提取所需特征，有效提高識別準(zhǔn)確率。基于此，許多學(xué)者探索有效的卷積層特征應(yīng)用于小尺度目標(biāo)的識別。Takeki等[8]將IMageNet[9]比賽中具有優(yōu)秀分類能力的深度學(xué)習(xí)模型直接應(yīng)用于小目標(biāo)體識別，但較深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在小目標(biāo)的處理中易因過多池化(Pooling)操作引發(fā)特征丟失問題。Long等[10]提出層間特征融合的思想用于解決小尺寸目標(biāo)分割問題，輸出結(jié)果對每一層進(jìn)行映射采樣易導(dǎo)致信息的過冗余，影響最終的分割效果。Yang等[11]提出尺度依賴池化(Scale Dependent Pooling, SDP)模型，實現(xiàn)了基于輸入圖片的尺度映射輸出不同卷積層的特征，對小尺度目標(biāo)體提取淺卷積層的特征。 這種對小尺度目標(biāo)體的處理方法，一定程度上避免了特征丟失問題，較多地保留了圖像細(xì)節(jié)，另一方面也不會造成輸出特征的過冗余，但是這種做法損失了深卷積層輪廓信息及類別特性。后續(xù)的學(xué)者在此方向上提出了改進(jìn)算法，Choi等[12]提出對各個卷積層使用級聯(lián)分類器，依據(jù)各卷積層的權(quán)重來決定最終的分類結(jié)果，雖然分類結(jié)果結(jié)合不同卷積層的特征的判定，但每一個分類器的提取特征都是單一特征。

將目前的小目標(biāo)識別算法應(yīng)用于小尺度交通圖像的識別中，應(yīng)根據(jù)交通圖像的特點有針對性地改進(jìn)。交通圖像用特定的字符向駕駛者傳達(dá)特定的信息，交通圖像有著顯著的輪廓信息及形狀特性[13-14]。Ruta等[15]通過提取方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradients, HOG)特征獲得交通圖像的形狀信息,實現(xiàn)檢測識別。Zeiler等[16]通過可視化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各卷積層的特征，發(fā)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨著層數(shù)的加深，輪廓結(jié)構(gòu)的完整性及辨別性增強。如果SDP模型直接應(yīng)用于小尺度交通圖像的識別，會因直接提取淺卷積層的特征的做法損失交通圖像較好的輪廓特征?；诖耍疚奶岢龈倪M(jìn)尺度依賴池化模型應(yīng)用于小尺度交通圖像。首先，在原SDP的基礎(chǔ)上，提出了補充深卷積層特征信息的改進(jìn)SDP(Supplementary Deep convolution layer characteristic Scale-Dependent Pooling, SD-SDP)；其次，為了補充小尺度交通圖像的邊緣信息，提出了多尺度滑窗池化(Multi-scale Sliding window Pooling, MSP)將融合后的特征處理到固定的維度；最后，將改進(jìn)的SDP模型應(yīng)用于交通標(biāo)志的識別。實驗結(jié)果表明，本文算法在增強有效特征的基礎(chǔ)上，較好地提高了交通圖像的識別準(zhǔn)確率。

1 尺度依賴池化

尺度依賴池化方法通過輸入圖片的大小提取不同卷積層的特征。尤對小目標(biāo)的處理上，不再局限于按照卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)提取最后一層特征，而是探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中間層，針對不同卷積層的特征，創(chuàng)建對應(yīng)分支，學(xué)習(xí)獨立的分類器。首先將圖像按照尺寸大小分到3個子區(qū)間中，劃分標(biāo)準(zhǔn)是[0,64)為小尺度圖像，[64,128)為中等尺度圖像，[128,+∞)為大尺度圖像；小尺度圖像選取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolution Neural Network, CNN)的第3個卷積層的特征進(jìn)行Pooling處理(SDP_3)，中等尺度圖像選取CNN的第4個卷積層的特征進(jìn)行Pooling處理(SDP_4)，大尺度圖像選取 CNN的第5個卷積層的特征進(jìn)行Pooling處理(SDP_5)；最后根據(jù)提取到的特征在conv3、conv4、conv5的每個獨立分支后，連接每個分支特有的全連接層及分類器。

2 改進(jìn)的尺度依賴池化

在對小尺度的交通標(biāo)志識別研究中，針對尺度依賴池化模型對小尺度的交通圖像只提取淺卷積層的底層特征，而忽略了較好的深卷積層的輪廓信息及辨識度較高的類別信息。為進(jìn)一步提高交通圖像的識別準(zhǔn)確率，本文改進(jìn)的尺度依賴池化模型過程如下：

步驟1 提取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第3個卷積層的特征，并使用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)對特征進(jìn)行降維；

步驟2 提取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第5個卷積層的特征，并與第3個卷積層的特征融合；

步驟3 使用MSP方法將融合后的特征池化固定的維度，完成特征的訓(xùn)練；

2.1 深卷積層特征補足型尺度依賴池化

在對小尺度交通圖像的處理中，尺度依賴池化模型提取淺卷積層的特征的方式，在一定的程度上，能避免因卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的加深導(dǎo)致的交通圖像特征丟失嚴(yán)重的問題。然而文獻(xiàn)[16]通過對ImageNet上的1 000類物體作特征的可視化分析，使CNN的使用者逐漸清晰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每層提取特征的特點，如淺層的顏色信息及深層的類別信息等。淺卷積層提取簡單的顏色、邊緣等特征，存在特征信息對目標(biāo)物體理解不足的問題，而通過增加卷積及Pooling的次數(shù)，能逐漸提取復(fù)雜的輪廓結(jié)構(gòu)信息，且卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越深，信息的完整性及辨別性就較好。本文基于小目標(biāo)改進(jìn)的尺度依賴池化模型，結(jié)合不同卷積層的特征，使用豐富的特征信息實現(xiàn)交通圖像的分類識別。增強后的特征提取結(jié)果如下公式表示：

(1)

為了比較特征的增量，表1顯示不同尺度的交通圖像下，原尺度依賴池化模型與改進(jìn)的尺度依賴池化模型特征量的對比，關(guān)于特征總量的計算是基于本文使用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如表3所示，每層的特征量是由特征通道數(shù)與單層通道的特征量乘積的結(jié)果，結(jié)果發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的SDP模型與原SDP相比特征總量有所增加，且通過映射深卷積層的信息，特征信息更加豐富，而關(guān)于增強后特征的有效性將在實驗環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確率的對比中展示。

圖1 特征增強型尺度依賴池化模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) Fig. 1 Network structure diagram of modified feature-enhanced scale-dependent pooling model

表1 不同算法下交通圖像特征量的對比Tab. 1 Comparison of traffic image feature quantities under different algorithms

2.2 多尺度滑窗池化

空間金字塔池化的提出是為了解決輸入圖片尺度多變性的問題，通常用在網(wǎng)絡(luò)的倒數(shù)幾層，也就是我們即將與全連接層連接的時候，使用空間金字塔池化，使得任意大小的特征圖都能夠轉(zhuǎn)換成固定維度的特征向量 。將特征圖劃分成22*22個特征區(qū)域，然后利用三種不同大小的刻度(22×22,21×21,20×20)，對特征區(qū)域進(jìn)行劃分，最后總共可以得到16+4+1=21個塊，使用最大池化方法求取每個區(qū)域的最大值，就可以得到固定的21維的向量。然而選擇固定的刻度將特征圖劃分為不重疊的塊區(qū)域，會損失圖像的邊緣信息，導(dǎo)致邊緣模糊，還易造成混疊效應(yīng)，不利用整體輪廓信息的識別，在一定程度上，導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率的下降。

本文提出了改進(jìn)的空間金字塔池化算法即MSP方法，用固定刻度對特征圖進(jìn)行劃分后，在劃分后的特征圖上使用多種尺度Pooling核進(jìn)行滑窗。如圖2所示，將特征圖劃分成4×4 的窗格區(qū)域，分別以Pooling 核大小為4×4,3×3,2×2,1×1，Pooling步長為1,1,1,1 對劃分后的特征圖進(jìn)行滑窗池化操作，池化方法選擇最大值池化， 得到的對應(yīng)特征維度向量是分別是1,4,9,16，一共獲得30維的特征向量。MSP算法在用固定刻度劃分的特征圖上，使用多種尺度的Pooling核大小進(jìn)行池化操作，能夠有效適應(yīng)目標(biāo)物體的尺度多變性，靈活地提取目標(biāo)物體的邊緣信息，且有重疊的池化加強了邊界變量與相鄰區(qū)域的相關(guān)性，模糊了塊與塊之間的邊界，使得處在邊緣的像素點也能提供特征信息，有利于整體信息輪廓的提取及識別。因此在改進(jìn)的尺度依賴池化模型的基礎(chǔ)上，使用MSP方法，能夠進(jìn)一步補足小尺度交通圖像的特征。

圖2 多尺度滑窗池化的結(jié)構(gòu) Fig. 2 Network structure multi-scale sliding window pooling

3 實驗

本文用原SDP模型以及改進(jìn)的SDP模型對交通標(biāo)志進(jìn)行識別，因為改進(jìn)的SDP有補充深卷積信息的SDP(SD-SDP)及加入多尺度滑窗池化兩部分,因此，在原SDP模型基礎(chǔ)上分別加入SD-SDP及MSP作對比實驗，驗證每一部分改進(jìn)的有效性，而后在相同的數(shù)據(jù)集上對網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率及耗時作比較。因為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)的隨機性，本文采取對每一類算法做10組實驗，并對實驗結(jié)果求平均值， 且在每次實驗時，模型的卷積層共用一組相同的初始化參數(shù)，以提高實驗的穩(wěn)定性及增強說服力。

實驗中使用的交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集是德國交通標(biāo)志識別數(shù)據(jù)集GTSRB，其中包含39 209張訓(xùn)練集和12 630張測試集，交通標(biāo)志的種類為43類，包含禁止、指示、警告等各類交通標(biāo)志，并且按照尺度依賴池化(SDP)模型的尺寸劃分準(zhǔn)測，交通圖像的尺寸大小基本為小尺度圖片，圖3是數(shù)據(jù)集中的部分樣本。

SDP算法是基于模型VGG16[17]實現(xiàn)的，交通標(biāo)志識別任務(wù)并不像ImageNet數(shù)據(jù)集的分類那樣復(fù)雜，所以考慮在參考VGG16網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基礎(chǔ)上減小網(wǎng)絡(luò)框架。本文所采用的網(wǎng)絡(luò)模型如表2，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含5個卷積，3個全連接，為了降低特征維度，每個卷積后都有相對應(yīng)的Pooling 層，但由于交通圖像多為小尺度圖像，卷積及Pooling的核及步長也使用較小的值，第一個全連層的神經(jīng)元的個數(shù)分別是3 072,相比4 096有著更好的識別精度。激活函數(shù)采用了Relu函數(shù)，避免反向傳播中的梯度消失問題，能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的精度，因此卷積及Pooling的核大小及步長也調(diào)整到一個較小值。為了驗證網(wǎng)絡(luò)模型的有效性，將在接下來的實驗中設(shè)計改進(jìn)的SDP算法在幾種不同模型下的準(zhǔn)確率及實時性的對比實驗。為了使網(wǎng)絡(luò)具有更好的泛化能力。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中我們使用AdaDelta[18]、Dropout[19]方法來盡量地抑制網(wǎng)絡(luò)過擬合問題。

圖3 GTSRB交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集中的部分樣本 Fig. 3 Part samples of GTSRB traffic sign dataset

表2對比了不同模型及不同方法在GTSRB數(shù)據(jù)集下準(zhǔn)確率及實時性，其中硬件平臺CPU:I7-6700,GPU:GTX-TITAN X，可以觀察到3種方法在不同模型下的比較結(jié)果。

表2 不同模型及不同方法在GTSRB數(shù)據(jù)集下準(zhǔn)確率及實時性的比較Tab. 2 Comparison of accuracy and real-time of different models and different methods in GTSRB dataset

SDP模型是基于模型VGG16實現(xiàn)的，交通標(biāo)志的識別任務(wù)不像ImageNet數(shù)據(jù)集的分類那樣復(fù)雜，所以考慮在參考VGG16網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基礎(chǔ)上減小網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。本文所采用的網(wǎng)絡(luò)模型如表3，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含5個卷積。

表3 本文使用的網(wǎng)絡(luò)模型說明Tab. 3 Network model used in this article

一般來講網(wǎng)絡(luò)模型的加深會得到較好的分類識別結(jié)果，但針對不同的識別任務(wù)，應(yīng)當(dāng)選擇合適的網(wǎng)絡(luò)模型，以實現(xiàn)準(zhǔn)確率及實時性的平衡。如交通標(biāo)志的識別任務(wù)中，本文使用的網(wǎng)絡(luò)模型與VGG16 相比，準(zhǔn)確率也有所下降，但實時性得到很好的提升。且通過改進(jìn)特征提取方式有效彌補了準(zhǔn)確率下降的缺點，使用SD-SDP與原SDP相比，準(zhǔn)確率提升約3%，在SD-SDP中使用多尺度滑窗(MSP)又使準(zhǔn)確率得到了約1.2%，這種改進(jìn)通過提取對交通圖像分類較為重要的深卷積層的輪廓信息，增加了重要特征信息，使得交通圖像分類的準(zhǔn)確率得以提升。雖然改進(jìn)的SDP算法在VGG模型取得最好的分類效果，但綜合考慮實時性及準(zhǔn)確率的情況下，本文模型的結(jié)果相對而言，則更有可取性。

改進(jìn)的SDP模型也含有3個分支，分別對應(yīng)不同尺度輸入圖像的訓(xùn)練識別，GTSRB中的39 209張訓(xùn)練集，依據(jù)尺度大小，完成不同分支的參數(shù)訓(xùn)練。因改進(jìn)SDP模型主要改進(jìn)的是小尺度輸入圖像的特征提取方式，按照SDP的尺度劃分標(biāo)準(zhǔn)，對小尺度交通圖像(尺寸為[0,64)及非小尺度的交通圖像的識別準(zhǔn)確率作了分別統(tǒng)計。表4對比了各種方法在不同尺度的交通圖像下分類準(zhǔn)確率的比較結(jié)果，可以看到小尺度交通圖像的準(zhǔn)確率得到有效提升,而非小尺度交通圖像準(zhǔn)確率不變，改進(jìn)的SD-SDP算法和原SDP算法相比，準(zhǔn)確率提升約3.8%，加入MSP方法的改進(jìn)SD-SDP模型，準(zhǔn)確率的提升在1.5%。另外當(dāng)驗證集中部分樣本過小，可能使深卷積層的特征量過少。在此種情況下對融合后的特征向量模型的性能也做了獨立實驗，因此對GTSRB數(shù)據(jù)集中的寬和高度都小于等于32的這部分樣本進(jìn)行了實驗，這部分樣本的數(shù)量是399，在被劃分為小尺度交通圖像的10 140張圖片中，所占比例不大。 改進(jìn)的SDP相比原SDP算法中正確識別的正確率由79.7%提升至81.7%，因樣本尺寸偏小，所以識別準(zhǔn)確率整體偏低，通過改進(jìn)的SDP模型實驗，特征量融合對識別準(zhǔn)確率的提升也有限。而測試集總準(zhǔn)確率的計算是小尺度交通圖像及非小尺寸交通圖像占總樣本的比重與對應(yīng)的準(zhǔn)確率的相乘再相加的結(jié)果。在GTSRB的12 630張測試集中，其中的10 140張圖片都可按照SDP尺度劃分標(biāo)準(zhǔn)歸為小尺度圖像，小尺度在影響總準(zhǔn)確率時占較大的比重，因此基于小目標(biāo)改進(jìn)的SDP模型能較好地提升整體的準(zhǔn)確率。

表4 各方法在不同尺度交通圖像下準(zhǔn)確率對比Tab. 4 Comparison of accuracies of different methods for traffic images with different scales

圖4是部分交通標(biāo)志樣本的輸出特征圖，可以觀察到，淺層的特征具有物體的簡單邊緣信息，而隨著層數(shù)的加深，特征信息更加地抽象，非人眼可辨別的信息特征。文獻(xiàn)[16]在理解及可視化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中，通過對大量目標(biāo)體觀察神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每一層的輸出，分析了每一層提取特征的主要特點，得出深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征具有更好的類別信息及完整的輪廓特性點。這也是本文作改進(jìn)的原因。

為了客觀對本文算法進(jìn)行分析，將本文算法與其他交通標(biāo)志的識別算法進(jìn)行比較，有文獻(xiàn)[15]中使用HOG+SVM的交通標(biāo)志識別，以及目前在GTSRB數(shù)據(jù)集上取得最好結(jié)果的多列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[20],還對比了人類在交通標(biāo)志識別中的表現(xiàn)[21]。表5列舉了幾種不同方法在GTSRB數(shù)據(jù)集的識別準(zhǔn)確率與實時性的比較，可見相對于單一人工特征的識別分類，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)特征有著更加優(yōu)異的表現(xiàn)，尤其針對識別目標(biāo)，設(shè)計一種優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)模型，提取有效的特征層信息，其識別準(zhǔn)確率會大大提升。其中：文獻(xiàn)[20]使用的多列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前唯一超過人類表現(xiàn)的，但是也不可避免地因卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程度過于復(fù)雜，造成一張圖片的處理時間過長；文獻(xiàn)[22]提出一種去除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冗余參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)模型來提高交通圖像識別準(zhǔn)確率及實時性；文獻(xiàn)[23]提出二級級聯(lián)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行細(xì)微類別信息的提取，來提高分類的準(zhǔn)確率；文獻(xiàn)[24]提出多任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成交通標(biāo)志感興趣區(qū)域(Region Of Interest, ROI)的提取及對提取的感興趣區(qū)域分類識別。而SDP作為一種探索不同卷積層的特征的小目標(biāo)識別算法，本文將其改進(jìn)應(yīng)用到小尺度交通圖像的識別中，雖然沒有人類的識別準(zhǔn)確率高，但前面的實驗結(jié)果已經(jīng)證明，通過改進(jìn)的SD-SDP算法，有效完善了交通圖像的輪廓信息，提高了交通標(biāo)志的識別準(zhǔn)確率，本文算法在平衡實時性及準(zhǔn)確率方面，有一定的實用價值。

圖4 卷積網(wǎng)絡(luò)的各層可視特征圖 Fig. 4 Feature map of each layer of convolution network 表5 不同方法在GTSRB數(shù)據(jù)集識別結(jié)果對比 Tab. 5 Results comparison of different methods for traffic sign identification in GTSRB dataset

方法分類時間/ms準(zhǔn)確率/%文獻(xiàn)[15]的HOG+SVM算法17695.68MSP+SD-SDP+本文的網(wǎng)絡(luò)模型15298.57文獻(xiàn)[20]的算法45799.40文獻(xiàn)[21]的算法—98.84文獻(xiàn)[22]的算法21399.05文獻(xiàn)[23]的算法—97.94文獻(xiàn)[24]的算法27599.01

圖5是未被識別的交通標(biāo)志，交通標(biāo)志存在污損嚴(yán)重、運動模糊、過度曝光等因素，導(dǎo)致交通標(biāo)志的特征提取條件不利，因此不能正確識別交通標(biāo)志。

圖5 未被正確識別的交通標(biāo)志 Fig. 5 Not properly identified traffic signs

4 結(jié)語

將SDP模型直接應(yīng)用于小尺度交通圖像的識別，會損失較好的深卷積層輪廓信息及類別特性，而影響交通標(biāo)志識別的準(zhǔn)確率。本文提出的改進(jìn)SDP模型：首先，將深卷積層的特征與淺卷積層的特征進(jìn)行融合，增強特征的表達(dá)能力；其次使用MSP算法將融合后的特征向量池化到固定的維度，補充了識別目標(biāo)的邊緣信息；最后理論分析及實驗證明，在特征量增加的基礎(chǔ)上，有效提高交通標(biāo)志的識別準(zhǔn)確率。但另一方面，小尺度交通圖像經(jīng)過需要更多的卷積及Pooling操作，導(dǎo)致耗時增加。接下來的研究，可以考慮在保證準(zhǔn)確率不下降的情況下，減少訓(xùn)練耗時，使算法應(yīng)用于實時交通序列中。

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XUZhe, born in 1968, Ph. D., associate professor. Her research interests include signal processing, adaptive control and intelligent instrument.

FENGChanghua, born in 1991, M. S.candidate. Her research interests include image processing, pattern recognition.