【摘要】：近些年來,在嚴(yán)重的空氣污染和能源短缺問題的困擾下,電動(dòng)汽車由于其零排放、能源利用效率高、噪聲小等優(yōu)點(diǎn),逐漸得到了各國(guó)政府和民眾的認(rèn)可。然而,電動(dòng)汽車價(jià)格偏高、續(xù)航里程有限、充換電不方便,成為了電動(dòng)汽車大規(guī)模推廣的主要障礙。面對(duì)這一問題,采用共享租賃的方式向社會(huì)推廣電動(dòng)汽車成為了一種行之有效的方法。電動(dòng)汽車共享租賃可以解決其購(gòu)買價(jià)格偏高、技術(shù)不成熟的問題,而且可以有效緩解交通堵塞,改善城市環(huán)境。因此,共享電動(dòng)汽車不但能滿足用戶用車需求,而且符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)的要求。電動(dòng)汽車共享租賃中一個(gè)關(guān)鍵問題就是對(duì)用戶進(jìn)行行為分析,尤其是對(duì)用戶行車過程中是否存在碰撞或潛在碰撞等危險(xiǎn)駕駛行為進(jìn)行分析和記錄。本文采用基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢測(cè)和分割算法對(duì)車輛碰撞進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別,并提出了基于視頻預(yù)測(cè)算法和邊框預(yù)測(cè)算法的車輛碰撞預(yù)警方法。本論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1)對(duì)共享電動(dòng)汽車的發(fā)展背景和現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹,并對(duì)當(dāng)前汽車碰撞檢測(cè)和預(yù)警領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了概括;對(duì)與本課題有關(guān)的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論進(jìn)行了介紹,并概述了當(dāng)前深度學(xué)習(xí)研究的最新進(jìn)展。2)對(duì)多個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行研究和對(duì)比后,選擇了高精度、實(shí)時(shí)性的目標(biāo)檢測(cè)模型——SSD,作為目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)模型,并在本課題標(biāo)注的車輛檢測(cè)數(shù)據(jù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。為了進(jìn)一步提高目標(biāo)檢測(cè)模型的運(yùn)行效率,對(duì)SSD模型的特征提取部分進(jìn)行了改進(jìn),對(duì)分類、定位層進(jìn)行了裁剪,并使用了量化算法對(duì)模型做進(jìn)一步的壓縮,對(duì)改進(jìn)后的SSD模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比;另外,本文提出了像素-距離轉(zhuǎn)換模型,結(jié)合車輛檢測(cè)算法,可以近似計(jì)算出車輛的距離。3)對(duì)圖像分割算法進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹,提出了基于跳躍連接和帶洞空間金字塔池化的圖像分割模型——SkipASPPNet,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證;對(duì)基于圖像分割模型的車輛碰撞檢測(cè)和預(yù)警進(jìn)行了可行性驗(yàn)證。4)對(duì)主流的視頻預(yù)測(cè)算法進(jìn)行概述,提出了基于卷積LSTM和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的的視頻預(yù)測(cè)模型,對(duì)車輛軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè),從而可以提前推理出車輛可能的位置,并對(duì)車輛的潛在碰撞進(jìn)行預(yù)警;為提高車輛軌跡預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度,提出了基于LSTM的汽車邊界框位置預(yù)測(cè)算法,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP181;U469.72
【圖文】：

據(jù)環(huán)保部 2016 年空氣質(zhì)量報(bào)告顯示[1]，全國(guó)有 36 個(gè)城2.5 濃度大于 753 g /m（根據(jù)中國(guó)空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，PM2.5 濃度大于3為輕度污染）。圖 1-1 為中國(guó)排名前十的省會(huì)城市污染天數(shù)統(tǒng)計(jì)表，年霧霾天數(shù)高達(dá) 237 天。首都北京的重污染天數(shù)也高達(dá) 39 天，年均 PM家標(biāo)準(zhǔn) 109%。氣污染會(huì)嚴(yán)重影響人們的身體健康，極易引發(fā)呼吸道和心血管疾病。 月 5 日的倫敦毒霧事件造成了至少 4000 人死亡，數(shù)萬人呼吸不適，數(shù)受到嚴(yán)重影響。據(jù)我國(guó)衛(wèi)生部門統(tǒng)計(jì)，每年因空氣污染造成的呼吸系高達(dá) 35 萬人，急診病例更是多達(dá) 680 萬人，由空氣污染導(dǎo)致的環(huán)境損失占全國(guó) GDP 的 7%左右。此外，PM2.5 極易吸附有機(jī)污染物和重這些有害物質(zhì)極易引發(fā)癌癥，是主要的環(huán)境致癌物之一。國(guó)環(huán)保部的數(shù)據(jù)顯示，多個(gè)大城市（例如北京、杭州、廣州和深圳等染來源中，機(jī)動(dòng)車尾氣超過了燃煤和工業(yè)生產(chǎn)以及揚(yáng)塵的比重。隨著保有量的持續(xù)上升，機(jī)動(dòng)車尾氣帶來的污染會(huì)越來越嚴(yán)重。因此，減氣排放，成為治理空氣污染過程中不可避免的關(guān)鍵一環(huán)。

圖 5- 4 RNN 及其等效展開結(jié)構(gòu)示意圖為解決以上問題，Schmidhuber 等于 1997 年提出了著名的長(zhǎng)短期記憶（rt Term Memory, LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 該模型增加了“遺忘門”、“ 更新門胞狀態(tài)”，從而可以控制信息的遺忘和更新，LSTM 的基本結(jié)構(gòu)如圖 5-5 所 Tanh T anhtht1X t1C tCt1h tftotftitC圖 5- 5 LSTM 結(jié)構(gòu)單元示意圖LSTM 模型中的遺忘門、更新門、細(xì)胞狀態(tài)輸出、輸出門以及最終輸出 5-4~5-8 表示。( [ , ] )f W h x b

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本文編號(hào)：2720932