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ppvehicle_retrograde.md

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English | 简体中文

PP-Vehicle车辆逆行识别模块

车辆逆行识别在智慧城市，智慧交通等方向具有广泛应用。在PP-Vehicle中，集成了车辆逆行识别模块，可识别车辆是否逆行。

任务 算法 精度 预测速度 下载链接
车辆检测/跟踪 PP-YOLOE mAP 63.9 38.67ms 预测部署模型
车道线识别 PP-liteseg mIou 32.69 47 ms 预测部署模型

注意：

  1. 车辆检测/跟踪模型预测速度是基于NVIDIA T4, 开启TensorRT FP16得到。模型预测速度包含数据预处理、模型预测、后处理部分。
  2. 车辆检测/跟踪模型的训练和精度测试均基于VeRi数据集。
  3. 车道线模型预测速度基于Tesla P40,python端预测，模型预测速度包含数据预处理、模型预测、后处理部分。
  4. 车道线模型训练和精度测试均基于BDD100K-LaneSeg和Apollo Scape。两个数据集的标签文件Lane_dataset_label

使用方法

配置项说明

配置文件中与车辆逆行识别模块相关的参数如下：

LANE_SEG:
  lane_seg_config: deploy/pipeline/config/lane_seg_config.yml #车道线提取配置文件
  model_dir: https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/pp_lite_stdc2_bdd100k.zip   #模型文件路径

VEHICLE_RETROGRADE:
  frame_len: 8                        #采样帧数
  sample_freq: 7                      #采样频率
  enable: True                        #开启车辆逆行判断功能
  filter_horizontal_flag: False       #是否过滤水平方向车辆
  keep_right_flag: True               #按车辆靠右行驶规则，若车辆靠左行驶，则设为False
  deviation: 23                       #过滤水平方向车辆的角度阈值，如果大于该角度则过滤
  move_scale: 0.01                    #过滤静止车辆阈值，若车辆移动像素大于图片对角线*move_scale，则认为车辆移动，反之
                                      #车辆静止
  fence_line: []                      #车道中间线坐标，格式[x1,y1,x2,y2] 且y2>y1。若为空，由程序根据车流方向自动判断

车道线配置文件中与车道线提取相关的参数如下：

type: PLSLaneseg  #选择分割模型

PLSLaneseg:
  batch_size: 1                                       #图片batch_size
  device: gpu                                         #选择gpu还是cpu
  filter_flag: True                                   #是否过滤水平方向道路线
  horizontal_filtration_degree: 23                    #过滤水平方向车道线阈值，当分割出来的车道线最大倾斜角与
                                                      #最小倾斜角差值小于阈值时，不进行过滤
  horizontal_filtering_threshold: 0.25                #确定竖直方向与水平方向分开阈值
                                                      #thr = (min_degree+max_degree)*0.25
                                                      #根据车道线倾斜角与thr的大小比较，将车道线分为垂直方向与水平方向

使用命令

  1. 从模型库下载车辆检测/跟踪, 车道线识别两个预测部署模型并解压到./output_inference路径下；默认会自动下载模型，如果手动下载，需要修改模型文件夹为模型存放路径。

  2. 修改配置文件中VEHICLE_RETROGRADE项的enable: True，以启用该功能。

  3. 车辆逆行识别功能需要视频输入时，启动命令如下：

#预测单个视频文件
python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_ppvehicle.yml \
                                   -o VEHICLE_RETROGRADE.enable=true \
                                   --video_file=test_video.mp4 \
                                   --device=gpu

#预测包含一个或多个视频的文件夹
python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_ppvehicle.yml \
                                   -o VEHICLE_RETROGRADE.enable=true \
                                   --video_dir=test_video \
                                   --device=gpu

  1. 若修改模型路径，有以下两种方式：

    • 方法一：./deploy/pipeline/config/infer_cfg_ppvehicle.yml下可以配置不同模型路径，车道线识别模型修改LANE_SEG字段下配置
    • 方法二：直接在命令行中增加-o，以覆盖配置文件中的默认模型路径：
python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_ppvehicle.yml \
                                   --video_file=test_video.mp4 \
                                   --device=gpu \
                                   -o LANE_SEG.model_dir=output_inference/
                                   VEHICLE_RETROGRADE.enable=true

测试效果如下：

注意:

  • 车道线中间线自动判断条件：在采样的视频段内同时有两个相反方向的车辆，且判断一次后固定，不再更新；
  • 因摄像头角度以及2d视角问题，车道线中间线判断存在不准确情况;
  • 可在配置文件手动输入中间线坐标.参考车辆违章配置文件

方案说明

1.车辆在采样视频段内，根据车道中间线的位置与车辆轨迹，判断车辆是否逆行，判断流程图：

2.车道线识别模型使用了PaddleSeg 的超轻量分割方案。训练样本标签分为4类： 0 背景 1 双黄线 2 实线 3 虚线 车辆逆行分析过滤虚线类；

3.车道线通过对分割结果聚类得到，且默认过滤水平方向车道线，若不过滤可在车道线配置文件修改filter_flag参数;

4.车辆逆行判断默认过滤水平方向车辆，若不过滤可在配置文件修改filter_horizontal_flag参数;

5.车辆逆行默认按靠右行驶规则判断，若修改，可在配置文件修改keep_right_flag参数;

性能优化措施： 1.因摄像头视角原因，可以根据实际情况决定是否过滤水平方向车道线与水平方向车辆;

2.车道中间线可手动输入；