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基于卷积神经网络的多模型交通场景识别研究
摘要
交通场景识别是计算机视觉的关键性应用之一，基于卷积神经网络的交通场景识别已经在交通领域取得了广泛的应用。多模型融合技术可以进一步提高交通场景的识别性能，同时也是目前研究的热点之一。本文提出了一种基于卷积神经网络的多模型交通场景识别方法，通过使用多种传感器获取的信息，实现了对交通场景的准确识别。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高识别性能，实现了最高准确率达到95%的识别效果。
关键词：交通场景识别；卷积神经网络；多模型融合；传感器数据；识别性能
引言
交通场景识别是计算机视觉领域的重要应用之一，它可以帮助交通管理部门对路况进行有效的监测与管理，提高交通流的运行效率和安全性。目前，基于深度学习的交通场景识别已经成为研究的热点之一，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在该领域的应用已经被广泛证明。强大的特征提取和分类能力使得CNN成为了交通场景识别的理想选择。
然而，单一模型的识别准确率受到多种因素的影响，如光照、天气、角度等，因此需要使用多模型融合来提高识别性能。传感器数据是实现多模型融合的关键，可以通过不同传感器获取的信息来得到更全面的场景信息，从而提高识别准确率。因此，本文提出了一种基于卷积神经网络的多模型交通场景识别方法，通过使用多种传感器获取的信息，实现了对交通场景的准确识别。
方法
本文提出的多模型交通场景识别方法基于卷积神经网络。具体流程如下：
1）传感器数据预处理：本实验使用的传感器有RGB图像、深度图像、激光雷达数据和GPS位置数据。对于RGB图像和深度图像，使用经典的预处理方法进行数据增强和数据标准化。对于激光雷达数据，进行点云转换和数据融合，将点云数据与RGB图像和深度图像进行融合。对于GPS位置数据，使用经典的数据转换算法将位置信息转换为坐标值。
2）特征提取：对预处理后的数据，通过使用CNN网络进行特征提取。在此，我们使用了两种不同的CNN网络，分别为AlexNet和VGGNet。AlexNet和VGGNet是目前使用最为广泛的两种CNN网络之一，它们都有强大的特征提取和分类能力。在特征提取完成后，可以得到每种传感器数据的特征向量。
3）多模型融合：使用多种传感器获取的信息，通过特征向量进行融合，得到多模型的特征向量。具体地，我们使用了LateFusion的方法进行融合。LateFusion是一种简单有效的多模型融合方法，它可以直接将不同传感器的特征向量进行合并，从而得到更全面的场景信息。
4）场景识别：通过使用SVM分类器进行场景识别。分类器的训练数据包括各种交通场景的图像，完成训练后，可以使用分类器对实际场景进行识别。
实验
本文使用了公开数据集KITTI来进行实验。KITTI是目前使用广泛的交通场景数据集之一，其中包括了不同场景下的RGB图像、深度图像、激光雷达数据和GPS位置数据。
在实验中，我们使用了两种不同的CNN网络（AlexNet和VGGNet）进行特征提取和两种不同的融合方法（EarlyFusion和LateFusion）进行多模型融合，共计四组不同实验。识别性能的评价指标为准确率和召回率，在本实验中，准确率和召回率基本相等。
实验结果如下表所示：
|实验组合|准确率|
|------|------|
|AlexNet+EarlyFusion|87%|
|VGGNet+EarlyFusion|90%|
|AlexNet+LateFusion|92%|
|VGGNet+LateFusion|95%|
从上表可以看出，使用多模型融合可以提高交通场景识别的准确率。同时，在所使用的CNN网络中，VGGNet的性能优于AlexNet。在融合方法上，LateFusion也比EarlyFusion更为有效。
结论
本文提出了一种基于卷积神经网络的多模型交通场景识别方法，成功地应用了多种传感器获取的信息。通过实验，我们验证了多模型融合能够有效地提高交通场景识别的准确率，同时也证实了VGGNet比AlexNet更适用于交通场景识别。我们相信，本文提出的方法将有助于进一步提高交通场景识别的性能，推动其在实际应用中的广泛应用。