0 引言

    無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展十分迅速,。從美軍無人機(jī)的使用,，到現(xiàn)在無人機(jī)在研究、民用等多方面的普及,，無人機(jī)已成為一種新的潮流^[1-2],。隨之而來也帶來很多新問題，此前無人機(jī)險(xiǎn)撞戰(zhàn)機(jī)事件的發(fā)生,，就給人們敲響了警鐘,。因此，無人機(jī)警察系統(tǒng)的搭建勢在必行,。本文的研究重點(diǎn)為：建立視覺傳感網(wǎng),，用于無人機(jī)的圖像捕捉和信息存儲(chǔ)；引入深度學(xué)習(xí)對無人機(jī)進(jìn)行識(shí)別,，及時(shí)發(fā)現(xiàn)“黑飛無人機(jī)”,，并采取相應(yīng)報(bào)警措施，實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)的全面監(jiān)管。

1 視覺傳感網(wǎng)

    整個(gè)視覺傳感網(wǎng)（Visual Sensor Networks,，VSNs）由多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成,，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都將由攝像機(jī)陣列構(gòu)成，這將作為整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)部分^[3],，如圖1,。

    城市環(huán)境下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的安置示意圖如圖2。

    為了減輕對居民的干擾,，可以修改攝像機(jī)焦距參數(shù),，從而限制攝像機(jī)的拍攝范圍。通過多臺(tái)攝像機(jī)交叉覆蓋,，成功地將中間的空地區(qū)域全方位地納入監(jiān)控之中。

    考慮到多節(jié)點(diǎn)所提供的龐大數(shù)據(jù)量以及優(yōu)化控制結(jié)構(gòu)的需要,，將數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)成三層結(jié)構(gòu),。位于最底層的第三層由數(shù)量不等的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成一系列簇組成，每個(gè)簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)統(tǒng)一將數(shù)據(jù)發(fā)往一臺(tái)次級(jí)處理服務(wù)器,。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的次級(jí)處理服務(wù)器構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的第二層,，將數(shù)據(jù)送往位于第一層的中央高級(jí)服務(wù)器。

2 基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別中心

    無人機(jī)警察系統(tǒng)中關(guān)鍵組成是圖像識(shí)別中心,，其任務(wù)是將視覺傳感網(wǎng)中的圖像信息進(jìn)行分析和處理,，從圖像中識(shí)別出無人機(jī)，從而實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)的監(jiān)控,，屬于目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域,。目前這一領(lǐng)域已經(jīng)有了大量的優(yōu)秀成果出現(xiàn)。最常見有行人檢測問題,，可用的特征包括：Haar,、HOG、CSS,、LBP等多種,，這些特征表達(dá)了人體的各個(gè)重要部分，并且充分考慮了遮擋等情形,。王曉剛和歐陽萬里更提出了基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測手段,，通過聯(lián)合學(xué)習(xí)行人檢測中的4個(gè)重要組成部分——特征提取、人體部件形變處理,、遮擋處理和分類,，最大化了各自的作用^[4]。他們在傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,，加入了形變處理層,，最終習(xí)得的特征具有很強(qiáng)的判別力，優(yōu)于HOG等特征,。王曉剛團(tuán)隊(duì)的方案,，是深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的成功應(yīng)用,，給本文的研究提供了研究參考。再比如人臉識(shí)別問題^[5-6],，則具有更復(fù)雜的變化,，因?yàn)槿四樖芊N族、膚色,、表情,、情緒、光照環(huán)境,、物體遮擋等眾多因素的影響,。推廣到各種特定物體的識(shí)別乃至場景識(shí)別、深度學(xué)習(xí)也有很多方案^[7],。由于無人機(jī)警察系統(tǒng)中圖片信息量豐富,，且無人機(jī)的飛行狀態(tài)多樣，因此識(shí)別難度較大,。為此,，本文將引入深度學(xué)習(xí)算法，并以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為圖像識(shí)別中心,。

2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    2006年,，Hinton等人首次提出深度學(xué)習(xí)的概念^[8]，并開啟了深度學(xué)習(xí)的研究浪潮,，其認(rèn)為：多隱層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地模擬人腦的思考過程,，具有更加優(yōu)異的學(xué)習(xí)能力，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行更本質(zhì)的刻畫,，從而提高可視化或者分類的能力,。

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，其在圖像識(shí)別領(lǐng)域優(yōu)勢明顯,。它利用感受野,、局部連接等概念極大地減少了參數(shù)量，降低了網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度,，提高了訓(xùn)練效率,，且網(wǎng)絡(luò)對于平移、縮放的各種變形都具備高度不變性,。

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于前饋多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種,，每層由多個(gè)二維平面組成，多個(gè)神經(jīng)元組成了每個(gè)平面,，其結(jié)構(gòu)如圖3所示,。

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用了一系列的卷積層，降采樣層構(gòu)建了多層網(wǎng)絡(luò)，來模擬人腦感知視覺信號(hào)的逐層處理機(jī)制,，從而提取圖像的多層次特征,。

    通過加入卷積層，可以實(shí)現(xiàn)局部連接網(wǎng)絡(luò),，有效減少了需要訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),。例如，對一張大的圖片輸入,，其尺寸為r×c,，隨機(jī)采樣為a×b的小圖片，如果隱含節(jié)點(diǎn)為k個(gè),，那么最終學(xué)習(xí)到的特征數(shù)為：

    池化層是為了解決網(wǎng)絡(luò)輸出維數(shù)過大,、造成分類器難以設(shè)計(jì)的問題。同樣是根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的相似性原理,，池化操作對卷積得到的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算,，減少了需要訓(xùn)練的系統(tǒng)參數(shù)。

    權(quán)值更新采用BP反向傳播算法,。反向傳播的誤差可看做每個(gè)神經(jīng)元的基的靈敏度（即誤差E對基b變化率的偏導(dǎo)函數(shù)），然后利用以下關(guān)系式：

    最后的分類應(yīng)用了Logistic Regression擴(kuò)展的一種多分類器：Softmax Regression,。其系統(tǒng)方程及系統(tǒng)損失函數(shù)分別為：

2.2 基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)識(shí)別流程

    由于視覺傳感網(wǎng)獲得的一系列圖像中,，關(guān)注的對象可能只占其中的一小部分像素區(qū)域，又由于對象具有運(yùn)動(dòng)性,，故在識(shí)別中心操作之前將采取幀差法提取感興趣的對象,，作為算法的正式輸入^[10-11]。二幀差法基本原理如下：

其中i(t),、i(t-1)分別為t,、t-1時(shí)刻對應(yīng)像素點(diǎn)的像素值，T為閾值,。

    基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)識(shí)別流程如下所示,。

    步驟一：數(shù)據(jù)預(yù)處理

    (1)幀差法提取目標(biāo)區(qū)域；

    (2)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換,；

    (3)預(yù)定義標(biāo)簽,；

    步驟二：深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、測試

    (1)構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，確定網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)和權(quán)重參數(shù)等,；

    (2)數(shù)據(jù)依次進(jìn)入卷積層、池化層,、全連接層,，進(jìn)行計(jì)算；

    (3)采用Backpropagation Pass反向傳播，進(jìn)行參數(shù)調(diào)整,；

    (4)當(dāng)誤差滿足或者迭代次數(shù)滿足時(shí),，網(wǎng)絡(luò)停止訓(xùn)練，進(jìn)入Accuracy層計(jì)算準(zhǔn)確率并輸出（只在測試階段執(zhí)行,，訓(xùn)練時(shí)不執(zhí)行）,。

3 識(shí)別性能與結(jié)果分析

    首先構(gòu)建了視覺傳感網(wǎng)，設(shè)置了2個(gè)節(jié)點(diǎn),，目前系統(tǒng)僅限于白天工作,。

    輸入2 848張圖片進(jìn)行訓(xùn)練，基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001,，迭代5 000次后獲得的模型用于之后的測試分析,。測試時(shí)輸入712張圖片，模型正確分類的情形共有634例,，可得：

    由于目前無人機(jī)識(shí)別方面沒有其他現(xiàn)成的模型可供比較,，因此本文分析了ROC曲線參數(shù)。在信號(hào)檢測理論中,，接收者操作特征（Receiver Operating Characteristic,，ROC）是一種對靈敏度進(jìn)行描述的功能圖像，該圖像稱為ROC曲線,。應(yīng)用ROC曲線來表示分類器的性能非常直觀,。同時(shí)為了定量且簡潔地表達(dá)這種性能，Area Under roc Curve(AUC)被提出,。AUC的值等于ROC曲線正下方的面積,，AUC的數(shù)值越大，分類器的性能越好,。圖4表示的是與ROC曲線繪制相關(guān)的一些量,，依次為TP（True Positive）、FP（False Positive）,、FN（False Negative）,、TN（True Negative）。

    在隨機(jī)分類模型,，對于任一樣本輸入,，模型對其的預(yù)測score是完全隨機(jī)的，假設(shè)預(yù)測score落在區(qū)間[0,，1]上,，則預(yù)測概率數(shù)學(xué)表達(dá)為：

    因此本文的ROC曲線圖結(jié)果如圖5所示。圖中整個(gè)曲線越向點(diǎn)（0,，1）逼近,，模型的性能就越好,。

4 結(jié)論

    本文較好地將深度學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用到了無人機(jī)警察系統(tǒng)這個(gè)新穎的概念上，對無人機(jī)的識(shí)別率比較高,。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)上,，可能存在冗余，導(dǎo)致模型收斂速度不夠快,，訓(xùn)練效率有所損失,。后期將繼續(xù)對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的進(jìn)行研究，希望能夠進(jìn)一步提高模型的質(zhì)量,，并使其具有更廣的適應(yīng)性,。

參考文獻(xiàn)

[1] 閆玉巧.面向無人機(jī)的自動(dòng)檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].西安：西安電子科技大學(xué)，2011.

[2] 胡占雙.無人機(jī)飛行姿態(tài)檢測及控制研究[D].沈陽：沈陽航空航天大學(xué),，2013.

[3] AHMAD N.Modelling and optimization of sky surveillance visual sensor network[D].Mid Sweden University,，2012.

[4] OuYang Wanli，Wang Xiaogang.Joint deep learning for pedestrian detection[C].ICCV,，2013.

[5] Li Ming,，Yu Chengyang，Nian Fuzhong,，et al.A face detection algorithm based on deep learning[C].IJHIT,，2015.

[6] Nagpal Shruti，Singh Maneet,，Singh Richa,，et al.Regularized deep learning for face recognition with weight variations[J].IEEE Access，2015,，3：3010-3018.

[7] Yuan Yuan,，Mou Lichao,，Lu Xiaoqiang.Scene recognition by manifold regularized deep learning architecture[J].IEEE Transactions on Networks & learning,，2015，16(10)：2222.

[8] HINTON G E,，SALAKHUTDINOV R R.Reducing the dimensionality of data with neural networks[J].Science,，2006，313：504-507.

[9] SAXE A M,，KOH P W.On random weights and unsupervised feature learing[C].International Conference on Machine Learing,，2011：1089-1096.

[10] 王鑫.檢測不規(guī)則圖形的改進(jìn)廣義Hough變換[D].北京：首都師范大學(xué)，2012.

[11] 唐俐勒.視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)圖像檢測與測距技術(shù)的研究[D].西安：西安科技大學(xué),，2010.

作者信息：

蔣兆軍1,，成孝剛2，彭雅琴3,，王  俊1,，李  智2

(1.無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院 汽車與交通學(xué)院,，江蘇 無錫 214121；

2.南京郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,，江蘇 南京210003,；3.三江學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 210012)