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通過實時盲區(qū)檢測提高車輛安全性

發(fā)布時間:2024-08-05 責任編輯:lina

【導讀】車載汽車安全系統(tǒng)通過檢測駕駛員盲區(qū)中是否存在相鄰車輛,并警告駕駛員可能發(fā)生的事故來防止發(fā)生車禍。駕駛員可以使用此信息來安全地變道。在本文中,我們將討論盲區(qū)檢測技術。


車載汽車安全系統(tǒng)通過檢測駕駛員盲區(qū)中是否存在相鄰車輛,并警告駕駛員可能發(fā)生的事故來防止發(fā)生車禍。駕駛員可以使用此信息來安全地變道。在本文中,我們將討論盲區(qū)檢測技術。


通過實時盲區(qū)檢測提高車輛安全性

圖 1:盲區(qū)


技術對比


轉向輔助系統(tǒng)監(jiān)控車輛附近駕駛員難以看到或無法看到的區(qū)域,并在必要時做出適當?shù)姆磻?。大多?shù)轉向輔助系統(tǒng)都會使用攝像頭、雷達或超聲波。


  • 攝像頭:具有攝像頭的轉向輔助系統(tǒng)通過數(shù)碼攝像頭來跟蹤車輛周圍的關鍵區(qū)域。駕駛員可以通過駕駛室內(nèi)的監(jiān)視器查看圖像。這些系統(tǒng)通過算法來對騎車人、行人和其他物體進行分類。然而,這種分類需要進行大量的計算。攝像頭系統(tǒng)的一個主要缺點是,在惡劣天氣和異常照明條件下,其功能會受到影響。

  • 超聲波:使用超聲波的轉向輔助系統(tǒng)非常適合確定與物體的距離。該技術會測量系統(tǒng)發(fā)出聲波經(jīng)反射后的返回時間。然而,超聲波轉向輔助系統(tǒng)無法確定方向或速度,也無法準確地對檢測到的物體進行分類。超聲波傳感器在夜間的工作效率很高,但與攝像頭一樣,容易受到雨、雪和污垢的干擾。

  • 雷達:雷達轉向輔助系統(tǒng)可以監(jiān)測車輛側面或后方區(qū)域中的物體。與超聲波系統(tǒng)一樣,雷達系統(tǒng)所發(fā)出的信號會被其監(jiān)測范圍內(nèi)的物體反射回來。此外,他們還可以利用所謂的多普勒效應。因此,雷達可以準確測量距離和速度。與攝像頭和超聲波系統(tǒng)不同,雷達技術不受天氣和照明條件等環(huán)境因素的影響。當通過算法增強時,這些系統(tǒng)可以對檢測到的物體進行分類。


因此,這三種技術在性能方面有所不同。攝像頭系統(tǒng)在物體分類和分辨率方面更勝一籌。更高的分辨率可以創(chuàng)建畫質(zhì)非凡的清晰圖像。雷達系統(tǒng)在測距和測速時具有明顯優(yōu)勢,并且與攝像頭系統(tǒng)和超聲波系統(tǒng)相比,更能適應各種環(huán)境條件。


通過實時盲區(qū)檢測提高車輛安全性

表1:對比圖表


開發(fā)基于雷達和攝像頭的智能汽車盲區(qū)檢測系統(tǒng)


神經(jīng)網(wǎng)絡通過結合雷達和攝像頭的數(shù)據(jù)來檢測物體。神經(jīng)網(wǎng)絡基于RetinaNet,同時使用VGG骨干網(wǎng),可輸出邊界框坐標的二維回歸結果和分類分數(shù)。術語“骨干網(wǎng)”是指將輸入數(shù)據(jù)合成為特定特征表示的特征提取網(wǎng)絡。VGG在圖像分類和物體檢測方面非常有效。


神經(jīng)網(wǎng)絡可在焦點損失的情況下進行訓練,基線方法會在第一個卷積層期間使用VGG特征提取器。經(jīng)過專門設計,神經(jīng)網(wǎng)絡可以自行學習雷達和攝像頭數(shù)據(jù)融合的最佳深度水平。圖2顯示了神經(jīng)網(wǎng)絡的高級結構。


通過實時盲區(qū)檢測提高車輛安全性

圖2:雷達和攝像頭的結構


準備數(shù)據(jù)集和訓練


本節(jié)介紹數(shù)據(jù)集的預處理和訓練


雷達和nuScenes數(shù)據(jù)集預處理


雷達傳感器分析方位角和雷達截面(RCS)等數(shù)據(jù),以輸出具有相關特性的二維點云。數(shù)據(jù)從二維地平面轉換為垂直圖像平面,并作為像素值存儲在增強圖像中。輸入攝像頭圖像具有三個通道(紅、綠、藍),可與雷達通道相結合,構成神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入信號。來自三個雷達的點云被連接起來,并用作投影雷達輸入。不同數(shù)據(jù)集的攝像頭視場(FOV)也不盡相同,使用校準方法來將世界坐標映射到圖像坐標中。由于雷達需要提供有關探測高度的信息,因此融合數(shù)據(jù)的難度就更大了。假設檢測從地平面開始,并垂直擴展以考慮物體的高度。檢測汽車、卡車、摩托車、自行車和行人等交通對象,并假設高度延伸為3米,然后將攝像頭像素與雷達數(shù)據(jù)相關聯(lián)。雷達數(shù)據(jù)被映射到像素寬度為1的圖像平面中。


表2顯示了nuScenes數(shù)據(jù)集被精簡為用于檢測評估的23個原始對象類。地面實況過濾器可能會,也可能不會被用于評估nuScenes結果。


訓練


將nuScenes的原始數(shù)據(jù)拆分為60:20:20,以平衡訓練集、驗證集和測試集中的白天、雨天和夜晚場景的數(shù)量。NuScenes圖像的輸入尺寸為360 x 640像素。平均精度可以根據(jù)數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的對象類加權計算得出。Imagenet數(shù)據(jù)集用于預訓練VGG 特征提取器的權重。在預處理過程中,攝像頭圖像通道進行了縮放,但雷達通道未進行縮放。數(shù)據(jù)擴增是為了增加數(shù)量相對較少的已標記數(shù)據(jù)。


通過實時盲區(qū)檢測提高車輛安全性

表2:nuScene數(shù)據(jù)集各類對象


e絡盟與許多不同的供應商合作,提供各種工業(yè)傳感器和傳感器連接器、組件、產(chǎn)品和解決方案組合,例如雷達、攝像頭和超聲波傳感器。e絡盟可為設計執(zhí)行、開發(fā)和項目提供支持。


結語


盲區(qū)安全輔助系統(tǒng)可在駕駛過程中提醒駕駛員注意盲區(qū)中的各種潛在危險。該技術可降低事故風險,有助于提高駕駛者安全。該系統(tǒng)使用攝像頭、超聲波或雷達傳感器來檢測駕駛員盲區(qū)內(nèi)的障礙物或其他車輛。報警信號會立即以獨特的聲音或燈光通知駕駛員。這三種技術各有優(yōu)勢。攝像頭系統(tǒng)在物體分類和分辨率方面更勝一籌。在這三種技術中,雷達系統(tǒng)在測距和測速時具有明顯優(yōu)勢,并且與攝像頭系統(tǒng)和超聲波系統(tǒng)相比,更能適應各種環(huán)境條件。


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