【摘 要】
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近年来,随着人工智能技术的迅速发展和计算机信息融合处理能力的大幅提升,自动驾驶技术的智能化水平不断提高,自动驾驶汽车正逐渐从特定的结构化场景（如试验园区、高速公路）走向相对复杂的交通环境（如城市）。由于城市交通环境路况复杂,行人、车辆等动态且轨迹多变的目标较多,并容易形成遮挡,这些因素给自动驾驶汽车进行高效准确的环境感知造成较大困难。在这种复杂道路条件下,基于计算机视觉技术的环境感知方法存在一定的
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近年来,随着人工智能技术的迅速发展和计算机信息融合处理能力的大幅提升,自动驾驶技术的智能化水平不断提高,自动驾驶汽车正逐渐从特定的结构化场景（如试验园区、高速公路）走向相对复杂的交通环境（如城市）。由于城市交通环境路况复杂,行人、车辆等动态且轨迹多变的目标较多,并容易形成遮挡,这些因素给自动驾驶汽车进行高效准确的环境感知造成较大困难。在这种复杂道路条件下,基于计算机视觉技术的环境感知方法存在一定的局限性,不能准确快速地预知对行车安全构成威胁的目标和危险区域。为了解决上述问题,本文从人机协同驾驶的角度出发,充分利用计算机高效的信息处理能力和人类多源信息融合的分析决策能力,结合目标检测与跟踪、道路图像语义分割和基于稳态视觉诱发电位的脑机接口（SSVEP-BCI）多移动目标选择等方法和技术,针对人在回路的城市行车环境可通行区域的识别方法进行探索研究。本文的主要研究内容及创新点如下:1、城市行车环境下的行人检测与跟踪。我们提出了一种基于改进YOLOv4-tiny和Deep-SORT的城市行车环境行人检测与跟踪方法。该方法可以实时准确地检测行车前景视频中的移动行人目标,并对检测到的目标进行持续稳定地跟踪。经测试,改进后的YOLOv4-tiny网络模型对行人的检测准确率为89.6%,且对小目标的检测能力有所提升,所提出的基于检测的跟踪方法具有很好的性能,可以减少目标ID跳变。2、城市行车环境可通行区域检测。我们提出了基于全卷积神经网络的语义分割网络模型来检测城市行车环境道路可通行区域的方法。对Har DNet和Bi Se Net V2两种语义分割网络模型进行改进,并将改进后的网络模型在由标注数据集和Cityscapes数据集组成的专用数据集上进行训练。经过测试,改进后的两种网络模型对城市行车环境道路可通行区域检测的准确率有所提升,分别达到了96.71%和95.83%,并且具有很好的实时性。3、脑机融合的城市行车环境可通行区域识别方法。我们设计了一种结合了计算机视觉技术和脑机接口技术的实验范式,研究了在驾驶视角下进行移动行人目标BCI选择的可行性和有效性。在我们设计的移动行人目标选择实验中,6名被试的平均SSVEP响应时间为1.98s,平均最大信息传输率（ITR）为51.15bits/min,达到各自最大ITR的平均准确率为99.17%,结果表明该实验范式具有较高的准确率和信息传输率。我们还把行人检测与跟踪模块和可通行区域检测模块的输出结果融入SSVEP-BCI系统中,让被试通过分析判断选择危险行人目标,6名被试选择的平均准确率为88%。通过将人对环境的理解与认知反馈给机器,在一定程度上实现了在智能驾驶系统环境感知层面的人机协同。最终的实验结果表明,我们对人在回路的城市行车环境可通行区域识别方法的探索研究取得了初步成效,与仅依赖计算机视觉方法相比,该方法具有更高级的环境语义理解能力,所识别的可通行区域在一定程度上更加安全可靠。
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