【導讀】車(chē)載汽車(chē)安全系統通過(guò)檢測駕駛員盲區中是否存在相鄰車(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，我們將討論盲區檢測技術(shù)。
車(chē)載汽車(chē)安全系統通過(guò)檢測駕駛員盲區中是否存在相鄰車(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，我們將討論盲區檢測技術(shù)。
圖 1：盲區
技術(shù)對比
轉向輔助系統監控車(chē)輛附近駕駛員難以看到或無(wú)法看到的區域，并在必要時(shí)做出適當的反應。大多數轉向輔助系統都會(huì )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通過(guò)數碼攝像頭來(lái)跟蹤車(chē)輛周?chē)年P(guān)鍵區域。駕駛員可以通過(guò)駕駛室內的監視器查看圖像。這些系統通過(guò)算法來(lái)對騎車(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)行大量的計算。攝像頭系統的一個(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：使用超聲波的轉向輔助系統非常適合確定與物體的距離。該技術(shù)會(huì )測量系統發(fā)出聲波經(jīng)反射后的返回時(shí)間。然而，超聲波轉向輔助系統無(wú)法確定方向或速度，也無(wú)法準確地對檢測到的物體進(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：雷達轉向輔助系統可以監測車(chē)輛側面或后方區域中的物體。與超聲波系統一樣，雷達系統所發(fā)出的信號會(huì )被其監測范圍內的物體反射回來(lái)。此外，他們還可以利用所謂的多普勒效應。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不同，雷達技術(shù)不受天氣和照明條件等環(huán)境因素的影響。當通過(guò)算法增強時(shí)，這些系統可以對檢測到的物體進(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。雷達系統在測距和測速時(shí)具有明顯優(yōu)勢，并且與攝像頭系統和超聲波系統相比，更能適應各種環(huán)境條件。
表1：對比圖表
開(kāi)發(fā)基于雷達和攝像頭的智能汽車(chē)盲區檢測系統
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )通過(guò)結合雷達和攝像頭的數據來(lái)檢測物體。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )基于RetinaNet，同時(shí)使用VGG骨干網(wǎng)，可輸出邊界框坐標的二維回歸結果和分類(lèi)分數。術(shù)語(yǔ)“骨干網(wǎng)”是指將輸入數據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)行訓練，基線(xiàn)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(zhuān)門(mén)設計，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以自行學(xué)習雷達和攝像頭數據融合的最佳深度水平。圖2顯示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的高級結構。
圖2：雷達和攝像頭的結構
準備數據集和訓練
本節介紹數據集的預處理和訓練
雷達和nuScenes數據集預處理
雷達傳感器分析方位角和雷達截面（RCS）等數據，以輸出具有相關(guān)特性的二維點(diǎn)云。數據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(gè)通道（紅、綠、藍），可與雷達通道相結合，構成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸入信號。來(lái)自三個(gè)雷達的點(diǎn)云被連接起來(lái)，并用作投影雷達輸入。不同數據集的攝像頭視場(chǎng)（FOV）也不盡相同，使用校準方法來(lái)將世界坐標映射到圖像坐標中。由于雷達需要提供有關(guān)探測高度的信息，因此融合數據的難度就更大了。假設檢測從地平面開(kāi)始，并垂直擴展以考慮物體的高度。檢測汽車(chē)、卡車(chē)、摩托車(chē)、自行車(chē)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據相關(guān)聯(lián)。雷達數據被映射到像素寬度為1的圖像平面中。
表2顯示了nuScenes數據集被精簡(jiǎn)為用于檢測評估的23個(gè)原始對象類(lèi)。地面實(shí)況過(guò)濾器可能會(huì )，也可能不會(huì )被用于評估nuScenes結果。
訓練
將nuScenes的原始數據拆分為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(chǎng)景的數量。NuScenes圖像的輸入尺寸為360 x 640像素。平均精度可以根據數據集中出現的對象類(lèi)加權計算得出。Imagenet數據集用于預訓練VGG 特征提取器的權重。在預處理過(guò)程中，攝像頭圖像通道進(jìn)行了縮放，但雷達通道未進(jìn)行縮放。數據擴增是為了增加數量相對較少的已標記數據。
表2：nuScene數據集各類(lèi)對象
e絡(luò )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(luò )盟可為設計執行、開(kāi)發(fā)和項目提供支持。
結語(yǔ)
盲區安全輔助系統可在駕駛過(guò)程中提醒駕駛員注意盲區中的各種潛在危險。該技術(shù)可降低事故風(fēng)險，有助于提高駕駛者安全。該系統使用攝像頭、超聲波或雷達傳感器來(lái)檢測駕駛員盲區內的障礙物或其他車(chē)輛。報警信號會(huì )立即以獨特的聲音或燈光通知駕駛員。這三種技術(shù)各有優(yōu)勢。攝像頭系統在物體分類(lèi)和分辨率方面更勝一籌。在這三種技術(shù)中，雷達系統在測距和測速時(shí)具有明顯優(yōu)勢，并且與攝像頭系統和超聲波系統相比，更能適應各種環(huán)境條件。
免責聲明：本文為轉載文章，轉載此文目的在于傳遞更多信息，版權歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問(wèn)題，請聯(lián)系小編進(jìn)行處理。
推薦閱讀：
【測試案例分享】鎖定低頻噪聲，發(fā)現交流耦合與直流抑制在測量中的奧秘
如何利用低功耗設計技術(shù)實(shí)現超大規模集成電路（VLSI）的電源完整性？
