自動(dòng)駕駛之基于視覺信息的行人檢測(cè)
行人是路面上的高危群體,行人檢測(cè)成為安全駕駛領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn);谝曈X的行人檢測(cè)過程分為個(gè)連續(xù)的步步驟:行人定位、行人識(shí)別和行人跟蹤。熱電堆和紅外傳感器是一種環(huán)境友好型的傳感器,是不需要照亮周圍環(huán)境,就可以被動(dòng)地完成行人檢測(cè)任務(wù)。
過去的20年里,視覺傳感器在智能交通系統(tǒng)中變得越來越重要。一方面,從交通基礎(chǔ)設(shè)的角度來看,使用基于交通流監(jiān)視器的視覺技術(shù)以及相關(guān)的控制策略,可以顯著提升現(xiàn)有交通數(shù)據(jù)收集和道路監(jiān)控方法的效果。另一方面在視覺傳感器的幫助下,現(xiàn)代駕駛?cè)溯o助系統(tǒng)可以對(duì)危險(xiǎn)情況和錯(cuò)誤的駕駛行為提出預(yù)警,例如偏離車道,忽視交通標(biāo)志等;如果駕駛?cè)藳]有做出反應(yīng),輔助系統(tǒng)甚至?xí)龀鲎詣?dòng)控制車輛的舉動(dòng)。現(xiàn)階段,基于駕駛安全系統(tǒng)的視覺技術(shù)已成為下一代交通工具的必要組成部分。
在過去的30年里,基于安全駕駛的視覺技術(shù)受到廣泛關(guān)注,產(chǎn)生了大量研究成果,前景廣闊。從功能上看,視覺傳感器分為兩類,監(jiān)控車內(nèi)環(huán)境的車內(nèi)傳感器和監(jiān)控車外環(huán)境的車外傳感器,如圖所示。
視內(nèi)和視外智能視覺傳感器的劃分與功能
CMOS/CCD攝像頭是智能交通工具中應(yīng)用最廣泛的視覺傳感器。正如許多文獻(xiàn)中提到的那樣,在響應(yīng)速度、安裝、操作、維護(hù),監(jiān)控范圍等方面CMOS/CCD攝像頭優(yōu)于其他許多傳感器。但是CMOS/CCD攝像頭只有在比較理想的工作環(huán)境下才有完美的表現(xiàn)。在實(shí)際場(chǎng)景下,樹木、云朵的陰影和微弱的光照條件等因素,都會(huì)導(dǎo)致難于獲取對(duì)比度較好的清斷圖像。
近期,作為攝像頭替代品的毫米波段雷達(dá)、激光和紅外傳感器得到了研究人員的積極嘗試。這些新型傳感器的優(yōu)勢(shì)是受天氣、光照的干擾小。盡管CMOS/CCD攝像頭還難以被完全取代,但新型傳感器已經(jīng)在大量應(yīng)用場(chǎng)量中取代了傳統(tǒng)的攝像頭。
這些新型傳感器被看作是一般的視覺傳感器來進(jìn)行討論,我們還將考慮不同視覺傳感器的信息融合問題。
智能車輛的基本視覺傳感器任務(wù)有以下幾點(diǎn):
(1)車外視覺傳感器
1)提取車道邊界,特別是在車道邊界未被清楚地標(biāo)明和惡劣天氣場(chǎng)景下。
2)檢測(cè)車輛行駛情況,估計(jì)它們的位置、速度和加速度。
3)識(shí)別相關(guān)的交通標(biāo)志和交通信號(hào)燈。
4)測(cè)其他交通參與者、障礙,例如行人和大石塊。
(2)車內(nèi)檢測(cè)傳感器
1)監(jiān)測(cè)駕駛?cè)说难鄄縿?dòng)作情況,應(yīng)用于疲勞檢測(cè)過程。
2)監(jiān)測(cè)駕駛?cè)说氖植窟\(yùn)動(dòng),完成假設(shè)行為學(xué)習(xí)。
3)監(jiān)測(cè)駕駛?cè)、乘客的姿?shì)和頭部位置,從面進(jìn)行精準(zhǔn)的氣囊保護(hù)。
為了了解該領(lǐng)域其他研究人員的成果,本章首先對(duì)該研究領(lǐng)域的成果進(jìn)行了匯總。同時(shí)論述了相關(guān)的研究工作和存在的問題,并著重討論了以下兩個(gè)問題:
① 覺和非視覺傳感器的磁合;
② 視覺信息在車內(nèi)、車間通信過程中的共享問題。
基于視覺信息進(jìn)行行人識(shí)別的優(yōu)勢(shì)
行人是路面上的高危群體。歐洲每年因交通事故受傷的行人超過15萬人,致死的超過6000人。美國交通事故中有12%及行人。中國在2004年有9217人因交通事故致死,其中三分之一是行人。為了解決這一問題,過去20年里,行人檢測(cè)成為安全駕駛領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。
研究人員Gavrila使用分類的思路來進(jìn)行行人運(yùn)動(dòng)檢測(cè),該方法基于兩個(gè)準(zhǔn)則:限蹤空間的維度(二維或三維)和模型類型(例如空間信息的、統(tǒng)計(jì)的和基于板圖的)。盡管該方法在智能監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)、運(yùn)動(dòng)分析和其他應(yīng)用中表度良好,但在運(yùn)動(dòng)車輛上,其對(duì)行人的檢測(cè)效果大打折扣。研究者Lombardi提出了一種新的分類方法。根據(jù)其處理過程是否包含兩個(gè)步驟,首先將這些方法分為三組:二步法、單步法和“盲”方法。
然后將這些方法分成檢測(cè)步和識(shí)別步驟。檢測(cè)步驟主要有光流法、背景差分法、閾值法和行人模板法。識(shí)別步驟主要有運(yùn)動(dòng)分析和利用興趣點(diǎn)的人體形狀分析法。然而,該分類方式并沒有考慮使用行人檢測(cè)方式完成跟蹤過程的方法。在下面的內(nèi)容中,基于視覺的行人檢測(cè)過程分為個(gè)連續(xù)的步步驟:行人定位、行人識(shí)別和行人跟蹤。
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