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淺談計算機視覺的無人車感知

電子工程師 ? 來源:博客園 ? 作者:youngsea ? 2021-03-24 15:23 ? 次閱讀
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1、傳感器

無人車視覺傳感器:超聲波雷達(倒車)、毫米波雷達、LiDAR與攝像頭。

激光雷達精度,速度高(厘米級),成本高;毫米波雷達可適應(yīng)惡劣天氣

2、KITTI數(shù)據(jù)集

(1)Stereo/Optical Flow數(shù)據(jù)集:兩個攝像頭

(2)視覺里程測量數(shù)據(jù)集

(3)三維物體檢測數(shù)據(jù)集

(4)物體追蹤數(shù)據(jù)集

(5)路面與車道檢測數(shù)據(jù)集

3、計算機視覺能解決的問題:

(1)物體的識別與跟蹤:識別(深度學(xué)習(xí)):行人、行駛空間、地標、紅綠燈、其他車輛;跟蹤:Optical Flow運動預(yù)測算法

(2)車輛的定位(基于拓撲與地標的算法,基于幾何的視覺里程計算法)

4、Optical Flow和立體視覺

Optical Flow:圖片序列或視頻中像素級的密集對應(yīng)關(guān)系,例如在每個像素上估算一個二維的偏移矢量,得到的Optical Flow以二維的矢量場表示。---基于單個攝像頭在連續(xù)時刻的圖像。

立體視覺:從兩個或更多的視覺得到的圖像中建立對應(yīng)關(guān)系。---基于多個攝像頭在同一時刻的圖片。

進展:Siamese神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5、物體的識別與追蹤

實時地識別與追蹤多個運動目標(車輛,行人)。

基于深度學(xué)習(xí)的物體識別:輸出有噪聲,如物體識別不穩(wěn)定,物體被遮擋,物體短暫誤識別。

進展:基于馬爾科夫決策過程(MDP)的MOT算法:基于有噪聲的識別結(jié)果獲得魯棒的物體運動軌跡。

6、視覺里程計算法

(1)基于拓撲與地標的算法:把所有的地標組成一個拓撲圖,當(dāng)無人車監(jiān)測到某個地標時,可以大致推斷自身的位置。

條件:建立精準的拓撲圖,比如將每個路口的標志物做出地標。

(2)基于幾何的視覺里程計算法:無需預(yù)先建立精準的拓撲圖,分成單目和雙目兩種。

單目:無法推算出觀察到的物體的大小,需要假設(shè)物體的初步大小,或結(jié)合其他傳感器(如陀螺儀)進行準確的定位。

雙目:通過左右圖的三角測量法計算出特征點的深度,然后從深度信息推算出物體的大小。

編輯:jq

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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