自动驾驶中的视觉感知模块通过图像或视频数据来了解车辆周围环境,具体的任务包括物体检测和跟踪(2D或3D物体),语义分割(2D或3D场景),深度估计,光流估计等。 这篇文章里我们先介绍一下基于图像或视频的2D物体检测和跟踪,以及2D场景的语义分割。这几个任务在自动驾驶中应用的非常广泛,各种综述文章也已经非常多了,所以这...
因此,单纯基于摄像头的3D感知仍然是一个非常有意义和价值的研究方向。本文以下的部分会详细介绍基于单摄像头和双摄像头的3D感知算法。 2 单目3D感知 基于单摄像头图像来感知3D环境是一个病态问题,但是可以利用一些几何约束和先验知识来辅助完成这个任务,也可以采用深度神经网络端对端的学习如何从图像特征来预测3D信息。
视觉感知就是识别和理解我们看到的信息,通过眼睛不断地进行细微的运动,从而扫描楚物体的形状,找到其中关联的过程。举例来说当我们看到一副抽象画时,不能第一时间辨认出来画的是什么,这个时候眼睛就会在这幅画上进行扫视,由一些点连接成线,然后逐渐辨认出图画的内容,一旦我们...
后处理:为了优化模型效果,我们会利用一些传统的算法进一步优化网络模型的预测,让我们的算法可以在实车上跑得更加流畅。 二、视觉感知模块的原理 三、红绿灯检测模块原理 红绿灯检测模块的主要作用是检测当前路况下在摄像头的视觉范围内的红绿灯的状态,这是一个典型的目标检测任务。如下图所示,红绿灯检测模块一共包含 ...
本文针对自动驾驶行业的视觉感知做简要介绍,从传感器端的对比,到数据的采集标注,进而对感知算法进行分析,给出各个模块的难点和解决方案,最后介绍感知模块的主流框架设计。 视觉感知系统主要以摄像头作为传感器输入,经过一系列的计算和处理,对自车周围的环境信息做精确感知。目的在于...
一、视觉感知的定义与意义 视觉感知是指机器人利用视觉传感器获取环境中的图像信息,并通过计算和分析这些信息,实现对环境的感知和理解。视觉感知在机器人技术中具有重要的意义,原因如下: 丰富的信息获取:相比其他传感器,视觉传感器可以提供更加丰富和详细的环境信息。通过获取图像数据,机器人可以获得目标物体的外观、位置、...
1. 早期检测眼部问题：视觉感知能力检查可以帮助及早发现眼部问题，如屈光不正、青光眼等，从而及时采取干预措施，防止疾病恶化。2. 评估视力水平：通过视觉感知能力检查，可以准确评估个体的视力水平，包括对远近物体的清晰度、对比度感知等，为配镜或治疗提供重要参考。3. 诊断视觉障碍：视觉感知能力检查可以帮助医生诊断...
一、视觉传感器 人所获得外界信息的80%是靠视觉得到的，机器也类似。机器视觉本质上是为机器植入“眼睛”，利用环境和物体对光的反射来获取和感知信息。视觉传感器是一种使用光电传感器件来获取物体图像的设备，它能够将物体图像转化为数字信号，并且对图像进行处理和分析。视觉传感器的工作过程包含检测、分析、描绘和识别...
门控视觉技术是一种先进的视觉感知技术,它通过使用近红外(NIR)波长和独特的“门控”成像方法,能够有效地在各种光照和天气条件下提供清晰、高对比度的图像。 图2. 门控技术原理 核心原理 深度感知:门控视觉相机系统利用重叠的范围切片,计算场景中任何一点的距离。这种范围切片在长距离时可以提供足够的分辨率,以满足自...
视觉感知可以分为多个功能模块,如目标检测跟踪、目标测量、可通行区域、车道线检测、静态物体检测等。 目标检测跟踪 对车辆(轿车、卡车、电动车、自行车)、行人等动态物体的识别,输出被检测物的类别和3D信息并对帧间信息做匹配,确保检测框输出的稳定和预测物体的运行轨迹。神经网络直接做3D回归准确度不高,通常会对车...