盘它!基于CANN的辅助驾驶AI实战案例,轻松搞定车辆检测和车距计算!

摘要:基于昇腾AI异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)的简易版辅助驾驶AI应用 , 具备车辆检测、车距计算等基本功能,作为辅助驾驶入门级项目再合适不过 。
【盘它!基于CANN的辅助驾驶AI实战案例,轻松搞定车辆检测和车距计算!】本文分享自华为云社区《盘它!基于CANN的辅助驾驶AI实战案例 , 轻松搞定车辆检测和车距计算!》,作者:昇腾CANN 。
引言科幻片中光怪陆离的飞行器,寄托着人类对未来出行的无限遐想 。随着科技的进步,能够自动驾驶的汽车,已经离我们越来越近 。自动驾驶带给人类的惊喜不止是酷炫的自动超车变道,还有它在缓解交通阻塞、减少空气污染、提高道路安全性方面的种种可能性 。因此也引得无数汽车企业、科技企业竞相加入这条行业赛道,力求不断突破 。
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然而,自动驾驶并不是一蹴而就的,由于技术瓶颈和相关法律法规的限制并未真正意义落地,当下的智能汽车正处于半自动驾驶(辅助驾驶)阶段 。什么是辅助驾驶?简而言之,就是借助汽车对周围环境的自动感知和分析,让驾驶员预先察觉可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性 。当然,辅助驾驶系统也是非常复杂的,为实现汽车在多种复杂场景下的通用性 , 以及技术层面的多样性 , 离不开人工智能技术 。我们开发了一套基于昇腾AI异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)的简易版辅助驾驶AI应用,具备车辆检测、车距计算等基本功能 , 作为辅助驾驶入门级项目再合适不过啦! 话不多说 , 开启项目传送门:https://www.hiascend.com/zh/developer/mindx-sdk/driveassist
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CANN是华为专门针对AI场景推出的异构计算架构 , 以提升用户开发效率和释放昇腾AI处理器澎湃算力为目的,并且提供多层次的AscendCL编程接口,支持用户快速构建基于昇腾平台的AI应用和业务 。
当然,真正意义上的辅助驾驶系统远比这个AI应用更复杂,下面主要介绍如何借助AscendCL编程接口对输入视频进行预测推理,从而实现对车辆及车道线的智能检测 。
典型的目标检测算法为模仿驾驶员对车辆的辨别和分析,需要建立起一个类似人脑的算法结构 , 找出目标物体 , 确定它们的类别和位置 。同时也需要解决影响检测准确性的一系列问题 , 比如汽车的外观和姿态、光照和遮挡等因素带来的干扰 。以YOLO(You Only Look Once)为代表的目标检测算法为各类物体的检测提供了更多可能性 。从人脸检测到车流控制 , 从人群计数到农作物监控,目标检测算法在各领域都发挥着不可或缺的作用 。YOLO算法目前已经迭代到v5版本,本项目使用的是YOLOv4,下面我们来看看它的结构 。
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图片来自https://blog.csdn.net/andyjkt/article/details/107590669
从算法结构方面看,YOLOv4由三部分组成:Backbone层提取特征,Neck层提取一些更复杂的特征,最后由Head层计算预测输出 。
1. Backbone层:通过CSPDarknet53框架在不同图像细粒度上聚合并形成具备图像特征的卷积神经网络,主要用于图像特征提取 。
2. Neck层:由SPP或PAN等一系列混合和组合图像特征的网络层组成,提取一些更复杂的特性 , 并将图像特征传递到预测层 。
3. Head层:对图像特征进行预测 , 生成边界合并预测类别 。从流程方面看,YOLOv4主要分为三个处理阶段:
  1. 首先,将图像分割为若干个网格(grid cell),每个网格负责生成3个包围框(bounding box) , 以及对应置信度 。
  2. 接着,YOLOv4会用非极大值抑制算法(NMS),将与标注数据(ground truth)重合度低的bounding box剔除 。
  3. 经过回归处理后,最后剩下的bounding box所在的位置就是YOLOv4预测目标所在的位置 。

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图片源自YOLO原始论文,参见文章末尾
昇腾强大算力平台 , 让训练“快”到飞起 。和人类掌握某项技能一样,算法模型本身也需要经过不断地训练和试错才能满足特定业务场景需求,面对成千上万的数据量和参数量,训练时间可能需要几天甚至上月,这时,一个拥有强大算力的AI计算平台简直能救你于水火 。

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