【導(dǎo)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(shù)。
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(shù)。
圖 1：盲區(qū)
技術(shù)對比
轉(zhuǎn)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(dāng)?shù)姆磻?yīng)。大多數(shù)轉(zhuǎn)向輔助系統(tǒng)都會使用攝像頭、雷達(dá)或超聲波。
攝像頭：具有攝像頭的轉(zhuǎn)向輔助系統(tǒng)通過數(shù)碼攝像頭來跟蹤車輛周圍的關(guān)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(jìn)行分類。然而，這種分類需要進(jìn)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(zhuǎn)向輔助系統(tǒng)非常適合確定與物體的距離。該技術(shù)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(zhuǎn)向輔助系統(tǒng)無法確定方向或速度，也無法準(zhǔn)確地對檢測到的物體進(jìn)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(dá)：雷達(dá)轉(zhuǎn)向輔助系統(tǒng)可以監(jiān)測車輛側(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(yīng)。因此，雷達(dá)可以準(zhǔn)確測量距離和速度。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)通過算法增強時，這些系統(tǒng)可以對檢測到的物體進(jìn)行分類。
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(dá)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(yīng)各種環(huán)境條件。
表1：對比圖表
開發(fā)基于雷達(dá)和攝像頭的智能汽車盲區(qū)檢測系統(tǒng)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過結(jié)合雷達(dá)和攝像頭的數(shù)據(jù)來檢測物體。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于RetinaNet，同時使用VGG骨干網(wǎng)，可輸出邊界框坐標(biāo)的二維回歸結(jié)果和分類分?jǐn)?shù)。術(shù)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(luò)。VGG在圖像分類和物體檢測方面非常有效。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可在焦點損失的情況下進(jìn)行訓(xùn)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(shè)計，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，并作為像素值存儲在增強圖像中。輸入攝像頭圖像具有三個通道（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。來自三個雷達(dá)的點云被連接起來，并用作投影雷達(dá)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(zhǔn)方法來將世界坐標(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(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(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(quán)計算得出。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)擴增是為了增加數(shù)量相對較少的已標(biāo)記數(shù)據(jù)。
表2：nuScene數(shù)據(jù)集各類對象
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)計執(zhí)行、開發(fā)和項目提供支持。
結(jié)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(shù)可降低事故風(fēng)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(dá)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(shù)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(shù)中，雷達(dá)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(yīng)各種環(huán)境條件。
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