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NVIDIA自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室：我們?nèi)绾斡?xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)車(chē)道線

2019-07-16 19:14:26·  來(lái)源：英偉達(dá)NVIDIA企業(yè)解決方案  
　
高精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LaneNet DNN支持像素級(jí)精度的車(chē)道線檢測(cè)。自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室這是NVIDIA DRIVE Labs自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室系列視頻的第七集，在上一集中我們介紹了NVIDIA如何
高精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LaneNet DNN支持像素級(jí)精度的車(chē)道線檢測(cè)。


自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室

這是NVIDIA DRIVE Labs自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室系列視頻的第七集，在上一集中我們介紹了NVIDIA如何借助單個(gè)攝像頭圖像以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理測(cè)算自動(dòng)駕駛車(chē)輛與障礙物之間的距離。在自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室系列視頻中，我們將以工程技術(shù)為重點(diǎn)的視角關(guān)注實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的各個(gè)挑戰(zhàn)以及NVIDIA DRIVE AV軟件團(tuán)隊(duì)如何應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題。

任務(wù)：

遠(yuǎn)距離且高精度的車(chē)道線檢測(cè)

方法：

高精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LaneNet DNN
 
車(chē)道線標(biāo)記對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)是重要的行車(chē)指南，它為車(chē)輛提供關(guān)鍵的駕駛環(huán)境信息，即它們的所處位置以及目的地。這也是為什么利用像素級(jí)精度檢測(cè)車(chē)道線標(biāo)記，對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。

首先，自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要遠(yuǎn)距離的車(chē)道線檢測(cè)范圍，也就是說(shuō)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要感知距離本身車(chē)輛或者正在運(yùn)行感知算法車(chē)輛更遠(yuǎn)的車(chē)道線。

在圖像邊界附近檢測(cè)到更多的車(chē)道線像素，就意味著在實(shí)際行車(chē)場(chǎng)景中，可以將車(chē)道線檢測(cè)范圍增加數(shù)十米。

此外，車(chē)道線檢測(cè)解決方案必須是穩(wěn)健的。在自動(dòng)駕駛車(chē)道線保持過(guò)程中，遺漏或不穩(wěn)定的車(chē)道線檢測(cè)都會(huì)造成車(chē)輛偏離車(chē)道。像素級(jí)冗余的檢測(cè)能夠減少遺漏或不穩(wěn)定的車(chē)道線檢測(cè)。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理已經(jīng)成為一種重要的基于AI的車(chē)道線檢測(cè)技術(shù)。借助這種方法，人類可以對(duì)車(chē)道線和車(chē)道邊緣高清圖像進(jìn)行標(biāo)記。這些圖像可以用來(lái)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，讓它能夠識(shí)別之前不可見(jiàn)數(shù)據(jù)中的車(chē)道線。

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中保持精度

借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)導(dǎo)致在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出階段發(fā)生不可避免的像素丟失。盡管輸入圖像可能是高清的，但是當(dāng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理這些圖像的時(shí)候，遞增的降采樣會(huì)造成大量的像素遺失。

這就導(dǎo)致了在高清輸入圖像中原本清晰標(biāo)記車(chē)道線以及車(chē)道邊緣的各個(gè)像素，在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的階段變得模糊。那么，用以推斷車(chē)道線/車(chē)道邊緣的高精密關(guān)鍵空間信息將會(huì)遺失。

NVIDIA高精度LaneNet解決方案在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理圖像時(shí)，能夠以一種可以保留高清信息的方式對(duì)實(shí)況道路圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼。

這種編碼旨在為豐富的空間信息創(chuàng)建足夠的冗余，以便在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的降采樣過(guò)程中，保證這些信息不會(huì)遺失。高精度LaneNet的主要優(yōu)勢(shì)包括增加了車(chē)道線檢測(cè)的范圍，優(yōu)化了車(chē)道線邊緣檢測(cè)的準(zhǔn)確率/召回率以及提升了車(chē)道線檢測(cè)的穩(wěn)健性。

左：來(lái)自高精度LaneNet的逐幀像素級(jí)車(chē)道線檢測(cè)。右：像素級(jí)檢測(cè)在經(jīng)過(guò)后期處理之后顯示為車(chē)道線。在圖像邊界附近進(jìn)行額外的像素級(jí)車(chē)道線檢測(cè)，就意味著在實(shí)際行車(chē)場(chǎng)景中，可以將車(chē)道線檢測(cè)范圍增加數(shù)十米。

高精度的LaneNet還能讓我們?cè)谑褂玫颓鍒D像處理方式的同時(shí)，保留高清圖像當(dāng)中豐富的可用信息。這就讓車(chē)內(nèi)推斷可以進(jìn)行更有效的計(jì)算。

借助LaneNet高精度車(chē)道線檢測(cè)，自動(dòng)駕駛車(chē)輛能夠在道路上對(duì)自己進(jìn)行更好的定位，同時(shí)也能感知規(guī)劃出一條更安全的行駛路徑。
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