摘要:近年來(lái),提高汽車(chē)多地形勘測(cè)系數(shù)、構(gòu)建更為強(qiáng)大的多地形勘測(cè)駕駛系統(tǒng),成為眾多汽車(chē)制造商和政府交通部門(mén)努力的重點(diǎn)。汽車(chē)被動(dòng)多地形勘測(cè)技術(shù),如多地形勘測(cè)帶、防側(cè)撞技術(shù)等,在汽車(chē)出現(xiàn)后不久就已經(jīng)受到汽車(chē)制造商的重視。伴隨著汽車(chē)工業(yè)的發(fā)展,汽車(chē)被動(dòng)多地形勘測(cè)技術(shù)已經(jīng)逐漸趨于成熟。而目前主流的汽車(chē)主動(dòng)多地形勘測(cè)技術(shù),如制動(dòng)系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)防滑系統(tǒng)等也已經(jīng)被廣泛商用,但是道路交通傷亡人數(shù)卻沒(méi)有明顯減少得的趨勢(shì)。這表明,目前的汽車(chē)主動(dòng)多地形勘測(cè)技術(shù)仍然有待提高,而預(yù)防人為失誤導(dǎo)致的交通事故,成為改善汽車(chē)主動(dòng)多地形勘測(cè)技術(shù)的重點(diǎn)研究課題。
關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)視覺(jué);駕駛系統(tǒng);設(shè)計(jì);雙目視覺(jué);多地形勘測(cè);
一、雙目視覺(jué)
1.1雙目視覺(jué)的原理
采用一對(duì)相機(jī)代替雙眼。通過(guò)左右三維圖像分別獲取各三維像素對(duì)焦點(diǎn)的高度視差,然后基于三角測(cè)量法的原理快速重構(gòu)三維圖像信息,從而識(shí)別障礙物體。與單目視覺(jué)相比,雙目視覺(jué)不依賴(lài)龐大的訓(xùn)練集,測(cè)距精度較高。視差是指同一物體在左右圖中的橫坐標(biāo)之差。深度成像拍攝時(shí)的距離和一個(gè)物體通過(guò)視差值的大小可以成正正反比,物體通過(guò)深度拍攝距離你的一個(gè)雙目雙視單眼攝影相機(jī)越遠(yuǎn),視差越小,離你的雙目單眼相機(jī)越近,視差越大。
1.2雙目視覺(jué)系統(tǒng)的組成
圖像采集:要求相機(jī)絕對(duì)的同步,圖像畫(huà)質(zhì)清晰,高對(duì)比度。
雙目標(biāo)定:以標(biāo)定板為參照系,求得相機(jī)的內(nèi)參(圖像中心和畸變系數(shù))和外參數(shù)(RT矩陣)。
圖像校正:依據(jù)相機(jī)內(nèi)外參數(shù)對(duì)畸變圖像進(jìn)行平行等位校正,獲得無(wú)畸變且平行等位的左右圖像。
雙目匹配:對(duì)校正后的圖像進(jìn)行匹配,獲得視差圖像,供后續(xù)算法使用。
ADAS功能:根據(jù)視差圖進(jìn)行障礙物檢測(cè)預(yù)警和車(chē)道線檢測(cè)。
1.3雙目視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用
工業(yè)非接觸式檢測(cè):高溫環(huán)境下大型鑄件在熱處理過(guò)程中尺寸的測(cè)量,對(duì)中型或大型尺寸的物體尤其有用。固定工位裝配零件的檢測(cè),場(chǎng)景簡(jiǎn)單。
手機(jī)拍照、三維重建:手機(jī)拍照:獲得物體的距離信息,虛化背景,可以更好的景深效果。以及一些VR產(chǎn)品都會(huì)用到雙目視覺(jué)技術(shù)。雙目立體重構(gòu)視覺(jué)成像技術(shù)特別適用于3d物體重構(gòu),即幫助確定某任意變形物體的3d重構(gòu)形狀。技術(shù)可以直接用來(lái)幫助實(shí)現(xiàn)3d變形物體重構(gòu)質(zhì)量值的檢測(cè),也就是可以被用來(lái)幫助確定3d重構(gòu)物體的所在位置。
二、基于雙目多地形勘測(cè)車(chē)和計(jì)算機(jī)自動(dòng)視覺(jué)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的多地形勘測(cè)駕駛系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)主要涉及到以下兩個(gè)方面:首先是目標(biāo)識(shí)別技術(shù)。目標(biāo)汽車(chē)識(shí)別技術(shù)是多地形勘測(cè)汽車(chē)駕駛管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的一個(gè)核心內(nèi)容,其為系統(tǒng)的日常決策活動(dòng)提供信息分析的理論基礎(chǔ)與技術(shù)前提。由于實(shí)際使用道路交通環(huán)境較為復(fù)雜,需要?jiǎng)?chuàng)新目標(biāo)汽車(chē)識(shí)別技術(shù)具有較高的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性和信息準(zhǔn)確性。本文主要的目標(biāo)識(shí)別汽車(chē)目標(biāo)類(lèi)型包括駕駛車(chē)輛、行人、車(chē)牌和其他車(chē)標(biāo)。創(chuàng)新目標(biāo)汽車(chē)識(shí)別主要方法包括兩種傳統(tǒng)汽車(chē)目標(biāo)識(shí)別方法和基于汽車(chē)深度機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新目標(biāo)識(shí)別方法。其次是目標(biāo)測(cè)距技術(shù)。目前,多地形勘測(cè)道路駕駛控制系統(tǒng)中常用的激光測(cè)距計(jì)算方法主要類(lèi)型有三種:利用超聲波圖像測(cè)距、激光測(cè)距和利用機(jī)器人的視覺(jué)圖像測(cè)距。超聲波激光測(cè)距根據(jù)車(chē)輛超聲波的雙向傳輸和到達(dá)返回點(diǎn)的時(shí)間不同來(lái)精確計(jì)算前方車(chē)輛障礙物的通行距離。其中的計(jì)算方法原理簡(jiǎn)單,成本低,能夠比較準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)近距離目標(biāo)的距離測(cè)量。激光測(cè)距專(zhuān)用儀器實(shí)際上來(lái)說(shuō)是一種新型光子發(fā)射雷達(dá)探測(cè)系統(tǒng),其成像測(cè)量應(yīng)用范圍廣,實(shí)時(shí)性好,精度較高,可以細(xì)分為激光成像式雷射激光測(cè)距和非激光成像式雷射激光測(cè)距兩種。激光成像式雷射激光測(cè)距儀器使用激光掃描器自動(dòng)控制雷射激光的精確發(fā)射運(yùn)動(dòng)方向,使其精確掃描整個(gè)物體視場(chǎng)從而精確獲得視場(chǎng)內(nèi)目標(biāo)物體的三維距離信息;非激光成像式雷射激光測(cè)距根據(jù)物體光速及其傳播后的時(shí)間長(zhǎng)短來(lái)精確計(jì)算其與目標(biāo)物體距離二維信息。機(jī)器視覺(jué)測(cè)距主要包括單目測(cè)距和雙目測(cè)距兩種測(cè)距方式。單目測(cè)距相對(duì)雙目測(cè)距具有成本低、魯棒性較強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),但測(cè)距精度不如雙目測(cè)距。
現(xiàn)階段使用行人車(chē)輛侵限自動(dòng)檢測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)仍然一直是當(dāng)前計(jì)算機(jī)自動(dòng)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展中的一大難題,未能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化的主要技術(shù)原因仍然在于實(shí)時(shí)性與魯棒性的雙重限制。對(duì)于圖像中是否存在行人的區(qū)分并不是根據(jù)目標(biāo)本身來(lái)做出判讀的,而是根據(jù)目標(biāo)通過(guò)在某一特征層面與其他物體目標(biāo)的區(qū)別,行人檢測(cè)任務(wù)中識(shí)別的是行人的模式特征。行人之間侵限極征檢測(cè)的精準(zhǔn)計(jì)算法與復(fù)雜度主要還是取決于行人特征的精準(zhǔn)提取與精確分類(lèi)。對(duì)于行人之間特征極限檢測(cè)的計(jì)算法主要可以分為兩類(lèi):基于淺層梯度特征算法和基于深度學(xué)習(xí)提取特征算法。第一類(lèi)行人檢測(cè)算法是基于淺層梯度特征。該類(lèi)型行人檢測(cè)算法主要描述圖像光照不變性和局部紋理特征,但是存在特征維度高,泛化能力差,導(dǎo)致在復(fù)雜環(huán)境下檢測(cè)遠(yuǎn)距離行人效果差等缺點(diǎn)。單一的分類(lèi)器也很難適應(yīng)較為復(fù)雜的檢測(cè)環(huán)境。
結(jié)語(yǔ)
總而言之,基于智能計(jì)算機(jī)汽車(chē)視覺(jué)的系統(tǒng),緊跟現(xiàn)階段的汽車(chē)時(shí)代發(fā)展需求,保障汽車(chē)駕駛員的日常駕駛行車(chē)多地形勘測(cè)。通過(guò)測(cè)試試驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)對(duì)行駛目標(biāo)周?chē)矬w進(jìn)行檢測(cè)以及識(shí)別的精度準(zhǔn)確率可以達(dá)到97%以上,具有實(shí)際應(yīng)用能力。計(jì)算機(jī)智能視覺(jué)效果技術(shù)在其發(fā)展的整個(gè)過(guò)程當(dāng)中,車(chē)輛的使用智能駕駛導(dǎo)航系統(tǒng)是一項(xiàng)極為重要的技術(shù)發(fā)明,也是和貼近人們?nèi)粘I钭顬橘N切的技術(shù)發(fā)明之一。
參考文獻(xiàn)
[1]盧思繳,張智宏,劉穎,汪小霞.基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的電力指針表自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別研究[J].自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用,2021,40(11):177-179.
[2]劉全,馮琛,宋子達(dá),周劍,趙越良.基于機(jī)器視覺(jué)的非接觸式土石方運(yùn)輸車(chē)輛智能計(jì)量方法[J].水電能源科學(xué),2021,39(11):174-178.
[3]張仕軍,金振林.基于多模型級(jí)聯(lián)的雙目視覺(jué)鑄件缺陷檢測(cè)方法[J/OL].機(jī)械工程學(xué)報(bào):1-10[2021-11-24].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2187.TH.20211116.1657.068.html.
[4]徐翔宇,黃勁松.一種雙目混合追蹤的視覺(jué)里程計(jì)算法[J/OL].測(cè)繪地理信息,2021(06):81-85[2021-11-24].https://doi.org/10.14188/j.2095-6045.2019120.
作者簡(jiǎn)介:王宏辰,2000年10月,男,漢,河北省唐山人,本科學(xué)歷,學(xué)生,研究方向:電子信息工程專(zhuān)業(yè)。