在路况视频帧的预测领域中,针对当前大部分模型所存在的预测图像分辨率低、图像模糊和局部细节缺失等问题,提出了一种应用残差生成对抗网络的路况视频帧预测模型(RB-GAN).该模型用于在给定一段路况视频流的情况下更好地预测未来的一帧路况图像,应用多个级联的残差模块初步提取输入视频流的图像特征;利用感知网络强化对视频流中物体运动特征的提取;通过使用双重判别器提高生成对抗网络生成的图像的质量;用Adam方法来优化网络权值的深度学习过程.基于生成对抗网络这种半监督的学习框架,训练后的模型可以预测出一段路况视频流下一时刻的同输入视频流具有时空一致性的帧图像.应用车辆检测领域常用的KITTI数据集对生成对抗网络模型进行训练和测试,实验结果表明:与主要依赖于像素均值的方法相比,RB-GAN模型预测图像的分辨率提高了2～4倍,达到256像素×512像素,在图像锐度标准上提高了1～2个数量级,同时图像也更加符合人眼视觉的主观感受,所预测得到的路况视频帧图像质量更高,更具有实用性价值,可以更好地为诸如检测算法等其他下游算法提供有效的特征信息.
生成对抗网络 深度学习 自动驾驶 路况视频帧预测