基于卷积神经网络的车辆前方障碍物识别

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1、大嫂大學ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ硕士芽位记文ＭＡＳＴＥＲＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ基于卷积神经网络的车辆前方障碍物识别车辆工程学科专业作者姓名ＴＭｌＭ李琳辉副教授——指导教师——＿２０１５年６月答辩日期硕士学位论文基于卷积神经网络的车辆前方障碍物识别ＯｂｓｔａｃｌｅｓＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎＦｒｏｎｔｏｆｔｈｅＶｅｈｉｃｌｅＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ作者姓名：丁新立

2、学科、专业：车辆工程学号：２１２２２０２７指导教师：李琳辉完成日期：２０１５．０５．０１大ｉｔ理工大旁ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行研究，工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果一工。与我同作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明病的说明并表示了谢意。

3、若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：基于卷积神经网络的车辆前方障碍物识别作者签名：日期年Ｚ月／ｒ日一大连理工大学硕士学位论文摘要随着汽车保有量的不断增加，道路交通安全问题日益突出。为了有效减少道路交通事故，汽车安全辅助驾驶技术得到广泛关注。车辆前方障碍物识别是汽车安全辅助驾驶技术中的研宄热点和重点之一，是通过各种传感器对车辆前方环境进行感知，提前识别，可以有效降低交通风险存在的安全隐患，因而受到世界各国政府、企业和科研机构的重视。ＲＢＦ网络具有结构简单、收敛速度快及表达能力强等优

4、越性，卷积神经网络具有稀疏连接、权值共享和下采样等特点，基于ＲＢＦ网络的性能及卷积神经网络特性，本文针对髙等级结构化的道路环境一，提出种基于ＲＢＦ卷积神经网络的车辆前方障碍物识别方法，并且利用本文建立的试验样本库进行测试，证明本文提出网络结构的有效性。由于在线学习实时性强、执行简单及不需要大量的存储空间，本文设计基于ＲＢＦ的在线学习卷积神经网络，利用手写数字数据库ＭＮＩＳＴ对网络进行训练并测试。同时，针对高等级结构化公路的特点设计一种半自动裁剪样本的算法，为网络的完全在线训练奠定基础。最后，结合实际高等级结构化道路建立

5、用于车辆前方障碍物识别试验所用样本库，并用所建立图像样本库对本文设计的卷积神经网络进行训练，得到最终的网络结构，并用此网络结构对车辆前方障碍物进行识别试验，最终证明本文所提出的基于卷积神经网络的车辆前方障碍物识别方法的有效性、强泛化能力和可扩展性。关键词：障碍物识别基神经网络；离线学习在线学习卷积神经网络；；径向；－－Ｉ基于卷积神经网络的车辆前方障碍物识别ＯｂｓｔａｃｌｅｓＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎＦｒｏｎｔｏｆｔｈｅＶｅｈｉｃｌｅＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗ

6、ｏｒｋＡｂｓｔｒａｃｔＲｏａｄｔｒａｆｆｉｃｓａｆｅｔｙｉｓｓｕｅｓｂｅｃｏｍｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｒｏｍｉｎｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｏｆｖｅｈｉｃｌｅｐｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｒａｆｆｉｃａｃｃｉｄｅｎｔｓｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｄｒｉｖｅｒａｓｓｉｓｔａｎｃｅｓｙｓｔｅｍ（ＤＡＳ）ｈａｓｂｅｅｎａｉｄｗｉｄｅｓｒｅａｄａｔｔｅｎｔｉｏｎ．Ａｎｄｏｂｓｔａｃｌｅｓｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｆｒｏｎｔｏｆｔｈｅｖｅｈｉｃ

7、ｌｅｉｓｏｎｅｏｆｐｐｈｏｔｓｐｏｔｓａｎｄｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｉｎＤＡＳ．Ｉｔｃａｎｒｏａｃｔｉｖｅｌｙｉｄｅｎｔｉｆａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｒｅｄｕｃｅｒｉｓｋｓｐｙｙｏｎｔｈｅｒｏａｄｂｙｖａｒｉｏｕｓｓｅｎｓｏｒｓ，ｔｈｕｓｉｔｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｓｐｒｅａｄｌｙｃｏｎｃｅｒｎｅｄｂｙｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔｓ，ｅｎｔｅｒｒｓｅｓａｎｄａｃａｄｅｍｅｓａｏｖｅｅｗｏｒｐｉｌｌｒｔｈｌｄ．ＡｓＲＢＦＮＮｈａｓｔｈｅｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙ

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