通過(guò)實(shí)時(shí)盲區(qū)檢測(cè)提高車(chē)輛安全性

車(chē)載汽車(chē)安全系統(tǒng)通過(guò)檢測(cè)駕駛員盲區(qū)中是否存在相鄰車(chē)輛，并警告駕駛員可能發(fā)生的事故來(lái)防止發(fā)生車(chē)禍。駕駛員可以使用此信息來(lái)安全地變道。在本文中，我們將討論盲區(qū)檢測(cè)技術(shù)。

圖 1：盲區(qū)

技術(shù)對(duì)比

轉(zhuǎn)向輔助系統(tǒng)監(jiān)控車(chē)輛附近駕駛員難以看到或無(wú)法看到的區(qū)域，并在必要時(shí)做出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。大多數(shù)轉(zhuǎn)向輔助系統(tǒng)都會(huì)使用攝像頭、雷達(dá)或超聲波。

攝像頭：具有攝像頭的轉(zhuǎn)向輔助系統(tǒng)通過(guò)數(shù)碼攝像頭來(lái)跟蹤車(chē)輛周?chē)年P(guān)鍵區(qū)域。駕駛員可以通過(guò)駕駛室內(nèi)的監(jiān)視器查看圖像。這些系統(tǒng)通過(guò)算法來(lái)對(duì)騎車(chē)人、行人和其他物體進(jìn)行分類(lèi)。然而，這種分類(lèi)需要進(jìn)行大量的計(jì)算。攝像頭系統(tǒng)的一個(gè)主要缺點(diǎn)是，在惡劣天氣和異常照明條件下，其功能會(huì)受到影響。

超聲波：使用超聲波的轉(zhuǎn)向輔助系統(tǒng)非常適合確定與物體的距離。該技術(shù)會(huì)測(cè)量系統(tǒng)發(fā)出聲波經(jīng)反射后的返回時(shí)間。然而，超聲波轉(zhuǎn)向輔助系統(tǒng)無(wú)法確定方向或速度，也無(wú)法準(zhǔn)確地對(duì)檢測(cè)到的物體進(jìn)行分類(lèi)。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(dá)：雷達(dá)轉(zhuǎn)向輔助系統(tǒng)可以監(jiān)測(cè)車(chē)輛側(cè)面或后方區(qū)域中的物體。與超聲波系統(tǒng)一樣，雷達(dá)系統(tǒng)所發(fā)出的信號(hào)會(huì)被其監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)的物體反射回來(lái)。此外，他們還可以利用所謂的多普勒效應(yīng)。因此，雷達(dá)可以準(zhǔn)確測(cè)量距離和速度。與攝像頭和超聲波系統(tǒng)不同，雷達(dá)技術(shù)不受天氣和照明條件等環(huán)境因素的影響。當(dāng)通過(guò)算法增強(qiáng)時(shí)，這些系統(tǒng)可以對(duì)檢測(cè)到的物體進(jìn)行分類(lèi)。

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

表1：對(duì)比圖表

開(kāi)發(fā)基于雷達(dá)和攝像頭的智能汽車(chē)盲區(qū)檢測(cè)系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)結(jié)合雷達(dá)和攝像頭的數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)物體。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于RetinaNet，同時(shí)使用VGG骨干網(wǎng)，可輸出邊界框坐標(biāo)的二維回歸結(jié)果和分類(lèi)分?jǐn)?shù)。術(shù)語(yǔ)“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(luò)。VGG在圖像分類(lèi)和物體檢測(cè)方面非常有效。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可在焦點(diǎn)損失的情況下進(jìn)行訓(xùn)練，基線方法會(huì)在第一個(gè)卷積層期間使用VGG特征提取器。經(jīng)過(guò)專門(mén)設(shè)計(jì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自行學(xué)習(xí)雷達(dá)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(luò)的高級(jí)結(jié)構(gòu)。

圖2：雷達(dá)和攝像頭的結(jié)構(gòu)

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練

本節(jié)介紹數(shù)據(jù)集的預(yù)處理和訓(xùn)練

雷達(dá)和nuScenes數(shù)據(jù)集預(yù)處理

雷達(dá)傳感器分析方位角和雷達(dá)截面（RCS）等數(shù)據(jù)，以輸出具有相關(guān)特性的二維點(diǎn)云。數(shù)據(jù)從二維地平面轉(zhuǎn)換為垂直圖像平面，并作為像素值存儲(chǔ)在增強(qiáng)圖像中。輸入攝像頭圖像具有三個(gè)通道（紅、綠、藍(lán)），可與雷達(dá)通道相結(jié)合，構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)。來(lái)自三個(gè)雷達(dá)的點(diǎn)云被連接起來(lái)，并用作投影雷達(dá)輸入。不同數(shù)據(jù)集的攝像頭視場(chǎng)（FOV）也不盡相同，使用校準(zhǔn)方法來(lái)將世界坐標(biāo)映射到圖像坐標(biāo)中。由于雷達(dá)需要提供有關(guān)探測(cè)高度的信息，因此融合數(shù)據(jù)的難度就更大了。假設(shè)檢測(cè)從地平面開(kāi)始，并垂直擴(kuò)展以考慮物體的高度。檢測(cè)汽車(chē)、卡車(chē)、摩托車(chē)、自行車(chē)和行人等交通對(duì)象，并假設(shè)高度延伸為3米，然后將攝像頭像素與雷達(dá)數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。雷達(dá)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(jiǎn)為用于檢測(cè)評(píng)估的23個(gè)原始對(duì)象類(lèi)。地面實(shí)況過(guò)濾器可能會(huì)，也可能不會(huì)被用于評(píng)估nuScenes結(jié)果。

訓(xùn)練

將nuScenes的原始數(shù)據(jù)拆分為60:20:20，以平衡訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集中的白天、雨天和夜晚場(chǎng)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(duì)象類(lèi)加權(quán)計(jì)算得出。Imagenet數(shù)據(jù)集用于預(yù)訓(xùn)練VGG 特征提取器的權(quán)重。在預(yù)處理過(guò)程中，攝像頭圖像通道進(jìn)行了縮放，但雷達(dá)通道未進(jìn)行縮放。數(shù)據(jù)擴(kuò)增是為了增加數(shù)量相對(duì)較少的已標(biāo)記數(shù)據(jù)。

表2：nuScene數(shù)據(jù)集各類(lèi)對(duì)象

e絡(luò)盟與許多不同的供應(yīng)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(dá)、攝像頭和超聲波傳感器。e絡(luò)盟可為設(shè)計(jì)執(zhí)行、開(kāi)發(fā)和項(xiàng)目提供支持。

結(jié)語(yǔ)

盲區(qū)安全輔助系統(tǒng)可在駕駛過(guò)程中提醒駕駛員注意盲區(qū)中的各種潛在危險(xiǎn)。該技術(shù)可降低事故風(fēng)險(xiǎn)，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(dá)傳感器來(lái)檢測(cè)駕駛員盲區(qū)內(nèi)的障礙物或其他車(chē)輛。報(bào)警信號(hào)會(huì)立即以獨(dú)特的聲音或燈光通知駕駛員。這三種技術(shù)各有優(yōu)勢(shì)。攝像頭系統(tǒng)在物體分類(lèi)和分辨率方面更勝一籌。在這三種技術(shù)中，雷達(dá)系統(tǒng)在測(cè)距和測(cè)速時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)，并且與攝像頭系統(tǒng)和超聲波系統(tǒng)相比，更能適應(yīng)各種環(huán)境條件。