智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知系統(tǒng)課件

第1

頁第2章智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知系統(tǒng)2.1環(huán)境感知的定義與組成2.2環(huán)境感知傳感器2.3道路識別2.4車輛識別2.5行人識別2.6交通標(biāo)志識別2.7交通信號燈識別第1頁第2章智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知系統(tǒng)2.1

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頁2.1環(huán)境感知系統(tǒng)的定義與組成——定義環(huán)境感知就是利用車載超聲波傳感器、毫米波雷達、激光雷達、視覺傳感器，以及V2X通信技術(shù)等獲取道路、車輛位置和障礙物的信息，并將這些信息傳輸給車載控制中心，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供決策依據(jù)，是ADAS實現(xiàn)的第一步第4頁2.1環(huán)境感知系統(tǒng)的定義與組成——定義2.1.1環(huán)境感知的定義2023/8/242.1.1環(huán)境感知的定義2023/8/52.1.1環(huán)境感知的定義2023/8/24環(huán)境感知的對象主要有道路、車輛、行人、各種障礙物、交通標(biāo)志、交通信號燈等2.1.1環(huán)境感知的定義2023/8/5環(huán)境感知的對象主要2.1.2環(huán)境感知的組成2023/8/242.1.2環(huán)境感知的組成2023/8/52.1.2環(huán)境感知的組成2023/8/242.1.2環(huán)境感知的組成2023/8/52.2環(huán)境感知傳感器2.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置1.環(huán)境感知傳感器的類型超聲波傳感器毫米波雷達激光雷達視覺傳感器2023/8/242.2環(huán)境感知傳感器2.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配2.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2023/8/242.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2023/8/52.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2.環(huán)境感知傳感器的配置環(huán)境感知傳感器主要有超聲波傳感器、毫米波雷達、激光雷達、單/雙/三目攝像頭、環(huán)視攝像頭等2023/8/242.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2.環(huán)境感知傳感器的配2.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2023/8/242.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2023/8/52.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2023/8/242.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2023/8/52.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置通用公司用于研究L4級自動駕駛技術(shù)的Bolts5個16線束激光雷達21個毫米波雷達16個攝像頭2023/8/242.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置通用公司用于研究L4級2.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2023/8/242.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2023/8/52.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置3.環(huán)境感知傳感器的布局2023/8/242.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置3.環(huán)境感知傳感器的布2.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置4.環(huán)境感知傳感器的融合2023/8/242.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置4.環(huán)境感知傳感器的融2.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2023/8/242.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2023/8/52.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2023/8/242.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置2023/8/52.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置圖像級融合——是以視覺傳感器為主體，將毫米波雷達輸出的整體信息進行圖像特征轉(zhuǎn)化，然后與視覺系統(tǒng)的圖像輸出進行融合目標(biāo)級融合——是對視覺傳感器和毫米波雷達輸出進行綜合可信度加權(quán)，配合精度標(biāo)定信息進行自適應(yīng)的搜索匹配后融合輸出信號級融合——是對視覺傳感器和毫米波雷達傳出的數(shù)據(jù)源進行融合。信號級別的融合數(shù)據(jù)損失最小，可靠性最高，但需要大量的運算2023/8/242.2.1環(huán)境感知傳感器的類型與配置圖像級融合——是以視覺2.2.2

超聲波傳感器——定義聲音以波的形式傳播稱為聲波頻率大于20

000Hz的聲波稱為超聲波頻率小于20Hz的聲波稱為次聲波頻率為20～20

000Hz的聲波就是人能夠聽見的聲波2023/8/242.2.2超聲波傳感器——定義聲音以波的形式傳播稱為聲波22.2.2

超聲波傳感器——特點探測距離短，有盲區(qū)對色彩、光照度不敏感對光線和電磁場不敏感簡單，體積小，成本低2023/8/242.2.2超聲波傳感器——特點探測距離短，有盲區(qū)2023/2.2.2

超聲波傳感器——測距原理2023/8/242.2.2超聲波傳感器——測距原理2023/8/52.2.2

超聲波傳感器——類型駐車輔助傳感器（UPA，PDC）—15~250cm泊車輔助傳感器（APA，PLA）—30~500cm2023/8/242.2.2超聲波傳感器——類型駐車輔助傳感器（UPA，PD2.2.2

超聲波傳感器——主要參數(shù)測量范圍：15~500cm測量精度：測量值與真實值的偏差波束角：能量強度減小一半處的角度工作頻率：40kHz左右抗干擾性能：噪聲干擾反射回來的超聲波，2023/8/242.2.2超聲波傳感器——主要參數(shù)測量范圍：15~500c2.2.2

超聲波傳感器——應(yīng)用最常見的是自動泊車輔助系統(tǒng)2023/8/242.2.2超聲波傳感器——應(yīng)用最常見的是自動泊車輔助系統(tǒng)22.2.2

超聲波傳感器——應(yīng)用前視攝像頭、前置毫米波雷達和12個超聲波傳感器2023/8/242.2.2超聲波傳感器——應(yīng)用前視攝像頭、前置毫米波雷達和2.2.3

毫米波雷達——定義工作在毫米波頻段的雷達。毫米波是指長度為1～10mm的電磁波，對應(yīng)的頻率為30～300GHz；主要用于自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)、自動制動輔助系統(tǒng)、盲區(qū)監(jiān)測系統(tǒng)、行人檢測等2023/8/242.2.3毫米波雷達——定義工作在毫米波頻段的雷達。毫米波2.2.3

毫米波雷達——特點探測距離遠，250m以上探測性能好響應(yīng)速度快適應(yīng)能力強抗干擾能力強覆蓋區(qū)域呈扇形，有盲點區(qū)域無法識別交通標(biāo)志無法識別交通信號2023/8/242.2.3毫米波雷達——特點探測距離遠，250m以上2022.2.3

毫米波雷達——類型按工作原理分類：脈沖式、調(diào)頻式連續(xù)毫米波雷達按探測距離分類：短程（<60m）、中程（100m左右）和遠程（>200m）毫米波雷達按頻段分類：24GHz、60GHz、77GHz和79GHz毫米波雷達2023/8/242.2.3毫米波雷達——類型按工作原理分類：脈沖式、調(diào)頻式2.2.3

毫米波雷達——類型77GHz毫米波雷達與24GHz毫米波雷達相比具有以下不同（1）77GHz毫米波雷達探測距離更遠（2）77GHz毫米波雷達的體積更?。?）77GHz毫米波雷達所需要的工藝更高（4）77GHz毫米波雷達的檢測精度更好（5）77GHz毫米波雷達的射頻芯片不容易獲取2023/8/242.2.3毫米波雷達——類型77GHz毫米波雷達與24GH2.2.3

毫米波雷達——測量原理調(diào)頻式連續(xù)毫米波雷達是利用多普勒效應(yīng)測量得出目標(biāo)的距離和速度2023/8/242.2.3毫米波雷達——測量原理調(diào)頻式連續(xù)毫米波雷達是利用2.2.3

毫米波雷達——工作過程2023/8/242.2.3毫米波雷達——工作過程2023/8/52.2.3

毫米波雷達——布置正向布置，與路面夾角的最大偏差不超過5°側(cè)向布置，前45°夾角，后30°夾角布置高度，500（滿載）～800mm（空載）2023/8/242.2.3毫米波雷達——布置正向布置，與路面夾角的最大偏差2.2.3

毫米波雷達——主要指標(biāo)2023/8/242.2.3毫米波雷達——主要指標(biāo)2023/8/52.2.3

毫米波雷達——主要指標(biāo)2023/8/242.2.3毫米波雷達——主要指標(biāo)2023/8/52.2.3

毫米波雷達——主要指標(biāo)2023/8/242.2.3毫米波雷達——主要指標(biāo)2023/8/52.2.3

毫米波雷達——應(yīng)用自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)（找網(wǎng)上相關(guān)視頻播放）2023/8/242.2.3毫米波雷達——應(yīng)用自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)（找網(wǎng)上相關(guān)2.2.3

毫米波雷達——應(yīng)用前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)2023/8/242.2.3毫米波雷達——應(yīng)用前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)2023/8/2.2.3

毫米波雷達——應(yīng)用自動制動輔助系統(tǒng)2023/8/242.2.3毫米波雷達——應(yīng)用自動制動輔助系統(tǒng)2023/8/2.2.3

毫米波雷達——應(yīng)用盲區(qū)監(jiān)測系統(tǒng)2023/8/242.2.3毫米波雷達——應(yīng)用盲區(qū)監(jiān)測系統(tǒng)2023/8/52.2.3

毫米波雷達——應(yīng)用自動泊車輔助系統(tǒng)2023/8/242.2.3毫米波雷達——應(yīng)用自動泊車輔助系統(tǒng)2023/8/2.2.3

毫米波雷達——應(yīng)用變道輔助系統(tǒng)：盲區(qū)監(jiān)測、變道預(yù)警、后向碰撞預(yù)警2023/8/242.2.3毫米波雷達——應(yīng)用變道輔助系統(tǒng)：盲區(qū)監(jiān)測、變道預(yù)2.2.3

毫米波雷達——應(yīng)用后向碰撞預(yù)警系統(tǒng)2023/8/242.2.3毫米波雷達——應(yīng)用后向碰撞預(yù)警系統(tǒng)2023/8/2.2.3

毫米波雷達2023/8/242.2.3毫米波雷達2023/8/52.2.4

激光雷達——定義激光雷達是工作在光波頻段的雷達，它利用光波頻段的電磁波先向目標(biāo)發(fā)射探測信號，然后將其接收到的同波信號與發(fā)射信號相比較，從而獲得目標(biāo)的位置（距離、方位和高度）、運動狀態(tài)（速度、姿態(tài)）等信息，實現(xiàn)對目標(biāo)的探測、跟蹤和識別2023/8/242.2.4激光雷達——定義激光雷達是工作在光波頻段的雷達，2.2.4

激光雷達——定義2023/8/242.2.4激光雷達——定義2023/8/52.2.4

激光雷達——特點探測范圍廣：可達300m以上。分辨率高：距離分辨率可達0.1m；速度分辨率能達到10m/s以內(nèi)；角度分辨率不低于0.1mard信息量豐富：探測目標(biāo)的距離、角度、反射強度、速度等信息，生成目標(biāo)多維度圖像可全天候工作：不依賴于外界條件或目標(biāo)本身的輻射特性與毫米波雷達相比，產(chǎn)品體積大，成本高。不能識別交通標(biāo)志和交通信號燈2023/8/242.2.4激光雷達——特點探測范圍廣：可達300m以上。22.2.4

激光雷達——組成激光雷達系統(tǒng)由收發(fā)天線、收發(fā)前端、信號處理模塊、汽車控制裝置和報警模塊組成2023/8/242.2.4激光雷達——組成激光雷達系統(tǒng)由收發(fā)天線、收發(fā)前端2.2.4

激光雷達——測距原理脈沖測距法2023/8/242.2.4激光雷達——測距原理脈沖測距法2023/8/52.2.4

激光雷達——測距原理干涉測距法2023/8/242.2.4激光雷達——測距原理干涉測距法2023/8/52.2.4

激光雷達——測距原理相位測距法2023/8/242.2.4激光雷達——測距原理相位測距法2023/8/52.2.4

激光雷達——類型機械激光雷達：帶有控制激光發(fā)射角度的旋轉(zhuǎn)部件，體積較大，價格昂貴，測量精度相對較高，一般置于汽車頂部2023/8/242.2.4激光雷達——類型機械激光雷達：帶有控制激光發(fā)射角2.2.4

激光雷達——類型固態(tài)激光雷達：依靠電子部件來控制激光發(fā)射角度，無須機械旋轉(zhuǎn)部件，故尺寸較小，可安裝于車體內(nèi)激光雷達公司Quanergy在2016年發(fā)布的號稱全球首款的固態(tài)激光雷達S3，可以達到厘米級精度，30Hz掃描頻率，0.1°的角分辨率2023/8/242.2.4激光雷達——類型固態(tài)激光雷達：依靠電子部件來控制2.2.4

激光雷達——類型混合固態(tài)激光雷達：沒有大體積旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)，采用固定激光光源，通過內(nèi)部玻璃片旋轉(zhuǎn)的方式改變激光光束方向，實現(xiàn)多角度檢測的需要，并且采用嵌入式安裝32線混合固態(tài)UltraPuckAuto；16線機械式VLP-162023/8/242.2.4激光雷達——類型混合固態(tài)激光雷達：沒有大體積旋轉(zhuǎn)2.2.4

激光雷達——類型單線束激光雷達2D數(shù)據(jù)只能測量距離2023/8/242.2.4激光雷達——類型單線束激光雷達2023/8/52.2.4

激光雷達——類型多線束激光雷達：4線束、8線束、16線束、32線束、64線束、128等，其細分可分為2.5D激光雷達及3D激光雷達2.5D：垂直視野范圍一般不超過10°3D：可達到30°甚至40°以上2023/8/242.2.4激光雷達——類型多線束激光雷達：4線束、8線束、2.2.4

激光雷達——類型奧迪A8為了實現(xiàn)L3級別的自動駕駛，在汽車的進氣格柵下布置了4線束激光雷達2023/8/242.2.4激光雷達——類型奧迪A8為了實現(xiàn)L3級別的自動駕2.2.4

激光雷達——類型美國威力登（Velodyne）公司開發(fā)的128線束激光雷達的探測距離約是HDL-64E的3倍，達到300m，分辨率則是10倍，尺寸縮小了70%。該產(chǎn)品是為L5級別自動駕駛而開發(fā)的2023/8/242.2.4激光雷達——類型美國威力登（Velodyne）公2023/8/242023/8/52.2.4

激光雷達——主要指標(biāo)（1）距離分辨率：是指兩個目標(biāo)物體可區(qū)分的最小距離（2）最大探測距離：通常需要標(biāo)注基于某一個反射率下的測得值，例如白色反射體大概70%反射率，黑色物體7%～20%反射率（3）測距精度：是指對同一目標(biāo)進行重復(fù)測量得到的距離值之間的誤差范圍（4）測量幀頻：測量幀頻與攝像頭的幀頻概念相同，刷新率越高，響應(yīng)速度越快2023/8/242.2.4激光雷達——主要指標(biāo)（1）距離分辨率：是指兩個目2.2.4

激光雷達——主要指標(biāo)（5）數(shù)據(jù)采樣率：是指每秒輸出的數(shù)據(jù)點數(shù)，等于幀率乘以單幅圖像的點云數(shù)目（6）角度分辨率：是指掃描的角度分辨率，等于視場角除以該方向所采集的點云數(shù)目（7）視場角：又分為垂直視場角和水平視場角，是激光雷達的成像范圍（8）波長：波長會影響雷達的環(huán)境適應(yīng)性和對人眼的安全性2023/8/242.2.4激光雷達——主要指標(biāo)（5）數(shù)據(jù)采樣率：是指每秒輸2.2.4

激光雷達——主要指標(biāo)6.激光雷達的主要指標(biāo)2023/8/242.2.4激光雷達——主要指標(biāo)6.激光雷達的主要指標(biāo)2022.2.4

激光雷達——應(yīng)用IBEOLUX（4線束）激光雷達是德國IBEO公司借助高分辨率激光測量技術(shù)，推出的第一款多功能的汽車智能傳感器。它擁有110°的寬視角，0.3～200m的探測距離，絕對安全的1等級激光2023/8/242.2.4激光雷達——應(yīng)用IBEOLUX（4線束）激光雷2.2.4

激光雷達——應(yīng)用（1）行人保護：能檢測0.3～30m視場范圍內(nèi)所有的行人（2）自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的啟和停：可在0～200km/h的速度范圍內(nèi)實現(xiàn)自動行駛（3）車道偏離預(yù)警：可以檢測車輛行駛前方的車道線標(biāo)識和潛在的障礙，同時也可以計算車輛在道路中的位置（4）自動緊急制動：實時檢測車輛行駛前方的所有靜止的和移動的物體，并且判斷它們的外形，當(dāng)要發(fā)生危險時，自動緊急制動2023/8/242.2.4激光雷達——應(yīng)用（1）行人保護：能檢測0.3～32.2.4

激光雷達——應(yīng)用（5）預(yù)碰撞處理：通過分析所有的環(huán)境掃描數(shù)據(jù)，不管即將發(fā)生什么樣的碰撞，會在碰撞發(fā)生前100ms發(fā)出警告（6）交通擁堵輔助：消除頻繁啟停，實現(xiàn)低速下的自動跟車和車道保持（7）低速防碰撞功能：在30km/h下，LUX（4線束）激光雷達檢測并分析前方的路況，車輛會在發(fā)生碰撞前自動停駛2023/8/242.2.4激光雷達——應(yīng)用（5）預(yù)碰撞處理：通過分析所有的2.2.4

激光雷達——應(yīng)用（1）高精度電子地圖和定位2023/8/242.2.4激光雷達——應(yīng)用（1）高精度電子地圖和定位2022.2.4

激光雷達——應(yīng)用（2）障礙物檢測與識別2023/8/242.2.4激光雷達——應(yīng)用（2）障礙物檢測與識別2023/2.2.4

激光雷達——應(yīng)用（3）可行空間檢測2023/8/242.2.4激光雷達——應(yīng)用（3）可行空間檢測2023/8/2.2.4

激光雷達——應(yīng)用（4）障礙物軌跡預(yù)測2023/8/242.2.4激光雷達——應(yīng)用（4）障礙物軌跡預(yù)測2023/82.2.5

視覺傳感器——定義視覺傳感器主要由光源、鏡頭、圖像傳感器、模/數(shù)轉(zhuǎn)換器、圖像處理器、圖像存儲器等組成，其主要功能是獲取足夠的機器視覺系統(tǒng)要處理的原始圖像2023/8/242.2.5視覺傳感器——定義視覺傳感器主要由光源、鏡頭、圖2.2.5

視覺傳感器——定義把光源、攝像機、圖像處理器、標(biāo)準(zhǔn)的控制與通信接口等集成一體的視覺傳感器，常稱為一個智能圖像采集與處理單元2023/8/242.2.5視覺傳感器——定義把光源、攝像機、圖像處理器、標(biāo)2.2.5

視覺傳感器——特點（1）信息量極為豐富：不僅包含有視野內(nèi)物體的距離信息，而且還有該物體的顏色、紋理、深度和形狀等信息（2）多任務(wù)檢測：在視野范圍內(nèi)可同時實現(xiàn)道路檢測、車輛檢測、行人檢測、交通標(biāo)志檢測、交通信號燈檢測等（3）實時獲取場景信息：提供的信息不依賴于先驗知識，比如GPS導(dǎo)航依賴地圖信息，有較強的適應(yīng)環(huán)境的能力2023/8/242.2.5視覺傳感器——特點（1）信息量極為豐富：不僅包含2.2.5

視覺傳感器——特點（4）應(yīng)用廣泛：可以前視、后視、側(cè)視、內(nèi)視等2023/8/242.2.5視覺傳感器——特點（4）應(yīng)用廣泛：可以前視、后視2.2.5

視覺傳感器——類型單目雙目三目環(huán)視2023/8/242.2.5視覺傳感器——類型單目2023/8/52.2.5

視覺傳感器——類型3.視覺傳感器的類型2023/8/242.2.5視覺傳感器——類型3.視覺傳感器的類型2023/2.2.5

視覺傳感器——要求視覺傳感器工藝要求：在工藝上的首要特性是快速，以140km/h的速度為例，汽車每秒要移動40m，為避免兩次圖像信息獲取間隔期間自動駕駛的距離過長，要求攝像機具有最慢不低于30幀/秒的影像捕捉率，在汽車制造商的規(guī)格中，甚至提出了60幀/秒和120幀/秒的要求2023/8/242.2.5視覺傳感器——要求視覺傳感器工藝要求：2023/2.2.5

視覺傳感器——要求視覺傳感器功能要求：（1）高動態(tài)：在較暗環(huán)境和明暗差異較大下仍能實現(xiàn)識別（2）中低像素：為降低計算處理的負擔(dān)，攝像頭的像素并不需要非常高，目前30～120萬像素已經(jīng)能滿足要求（3）角度要求：對于環(huán)視和后視攝像頭，一般采用135°以上的廣角鏡頭；前置攝像頭一般采用55°的范圍（4）安全性：相比工業(yè)級和生活級攝像頭，車載攝像頭在安全級別上要求更高，尤其是前置攝像頭安全級別要求更高。2023/8/242.2.5視覺傳感器——要求視覺傳感器功能要求：2023/2.2.5

視覺傳感器——要求（5）溫度要求：車載攝像頭溫度范圍為-40℃～80℃（6）防磁抗震：汽車啟動時會產(chǎn)生極高的電磁，車載攝像頭必須具備極高的防磁抗震的可靠性（7）壽命長：壽命至少要在8～10年才能滿足要求2023/8/242.2.5視覺傳感器——要求（5）溫度要求：車載攝像頭溫度2.2.5

視覺傳感器——主要指標(biāo)（1）像素：像素越多，代表著它能夠感測到更多的物體細節(jié)，從而圖像就越清晰（2）幀率：幀率代表單位時間所記錄或播放的圖片的數(shù)量（3）靶面尺寸：就是圖像傳感器感光部分的大小。一般用英寸來表示，通常這個數(shù)據(jù)指的是這個圖像傳感器的對角線長度，如常見的有1/3英寸，靶面越大，意味著通光量越好，而靶面越小則比較容易獲得更大的景深2023/8/242.2.5視覺傳感器——主要指標(biāo)（1）像素：像素越多，代表2.2.5

視覺傳感器——主要指標(biāo)（4）感光度：代表入射光線的強弱。感光度越高，感光面對光的敏感度就越強，快門速度就越高（5）信噪比：是信號電壓對于噪聲電壓的比值，典型值為45～55dB，信噪比越大說明對噪聲的控制越好（6）電子快門：用來控制圖像傳感器的感光時間，電子快門越快，感光度越低，因此適合在強光下拍攝

2023/8/242.2.5視覺傳感器——主要指標(biāo)（4）感光度：代表入射光線2.2.5

視覺傳感器——功能具有車道線識別、障礙物檢測、交通標(biāo)志和地面標(biāo)志識別、交通信號燈識別、可通行空間檢測等功能2023/8/242.2.5視覺傳感器——功能具有車道線識別、障礙物檢測、交2.2.5

視覺傳感器——應(yīng)用具有車道線識別障礙物識別交通標(biāo)志識別交通信號燈識別可行空間識別2023/8/242.2.5視覺傳感器——應(yīng)用具有車道線識別2023/8/52.2.5

視覺傳感器2023/8/242.2.5視覺傳感器2023/8/52.2.5

視覺傳感器——應(yīng)用根據(jù)不同ADAS功能的需要，安裝位置分為前視、后視、側(cè)視以及內(nèi)置攝像頭。實現(xiàn)自動駕駛時將安裝6個以上攝像頭2023/8/242.2.5視覺傳感器——應(yīng)用根據(jù)不同ADAS功能的需要，安2.2.5

視覺傳感器2023/8/242.2.5視覺傳感器2023/8/52.2.5

視覺傳感器2023/8/242.2.5視覺傳感器2023/8/52.3

道路識別——定義真實的道路通過激光雷達轉(zhuǎn)換成汽車認識的道路，供自動駕駛汽車行駛；或通過視覺傳感器識別出車道線，提供車輛在當(dāng)前車道中的位置，幫助智能網(wǎng)聯(lián)汽車提高行駛的安全性。2023/8/242.3道路識別——定義真實的道路通過激光雷達轉(zhuǎn)換成汽車認識2.3.1

道路識別的識別與分類道路識別的任務(wù)是提取車道的幾何結(jié)構(gòu)，如車道的寬度、車道線的曲率等；確定車輛在車道中的位置、方向；提取車輛可行駛的區(qū)域2023/8/242.3.1道路識別的識別與分類道路識別的任務(wù)是提取車道的幾2.3.1道路識別的定義與分類——分類依據(jù)道路類型的不同，道路分為結(jié)構(gòu)化道路和非結(jié)構(gòu)化道路2023/8/242.3.1道路識別的定義與分類——分類依據(jù)道路類型的不同，2.3.2

道路圖像的特點陰影條件下的道路圖像先對道路的陰影進行檢測和去除2023/8/242.3.2道路圖像的特點陰影條件下的道路圖像2023/8/2.3.2

道路圖像的特點強弱光照條件下的道路圖像強光照射弱光照射2023/8/242.3.2道路圖像的特點強弱光照條件下的道路圖像2023/2.3.2

道路圖像的特點雨天條件下的道路圖像雨水對道路有覆蓋雨水能反光2023/8/242.3.2道路圖像的特點雨天條件下的道路圖像2023/8/2.3.2

道路圖像的特點彎道處的道路圖像建模上會有些復(fù)雜可近似看成直線模型2023/8/242.3.2道路圖像的特點彎道處的道路圖像2023/8/52.3.3

道路識別的流程和方法——流程采集原始圖像→圖像灰度化→圖像濾波→圖像二值化→車道線提取2023/8/242.3.3道路識別的流程和方法——流程采集原始圖像→圖像灰2.3.3

道路識別的流程和方法——流程2023/8/242.3.3道路識別的流程和方法——流程2023/8/52.3.3

道路識別的流程和方法——方法基于區(qū)域分割的識別方法基于道路特征的識別方法基于道路模型的識別方法基于道路特征與模型相結(jié)合的識別方法2023/8/242.3.3道路識別的流程和方法——方法基于區(qū)域分割的識別方車道線識別舉例1.

原始圖像I=imread('C:\桌面\t.jpg');figure(1)imshow(I)title('原始圖像')2023/8/24車道線識別舉例1.原始圖像2023/8/5車道線識別舉例2.

圖像灰度化I1=rgb2gray(I);figure(2)imshow(I1)title('灰度圖像')2023/8/24車道線識別舉例2.圖像灰度化2023/8/5車道線識別舉例3.

圖像濾波I21=medfilt2(I1);%高斯濾波I22=filter2(fspecial('average',3),I21)/255;%平滑濾波figure(3)imshow(I22)title('圖像濾波')2023/8/24車道線識別舉例3.圖像濾波2023/8/5車道線識別舉例4.

圖像二值化I3=im2bw(I22);figure(4)imshow(I3)title('圖像二值化')2023/8/24車道線識別舉例4.圖像二值化2023/8/5車道線識別舉例5.

圖像邊緣檢測I4=edge(I3,'canny');figure(5)imshow(I4)title('圖像邊緣檢測')2023/8/24車道線識別舉例5.圖像邊緣檢測2023/8/5車道線識別舉例6.霍夫變換[H,T,R]=hough(I4);figure(6)imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit')title('霍夫變換圖像')xlabel('\theta軸')ylabel('\rho軸')axison,axisnormalholdonP=houghpeaks(H,2,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));plot(x,y,‘s’,‘color’,‘white’)

2023/8/24車道線識別舉例6.霍夫變換2023/8/5車道線識別舉例6.霍夫變換

2023/8/24車道線識別舉例6.霍夫變換2023/8/5車道線識別舉例7.車道線檢測lines=houghlines(I4,T,R,P,'FillGap',50,'MinLength',50); figure(7)imshow(I4)title('車道線檢測')

2023/8/24車道線識別舉例7.車道線檢測2023/8/52.4

車輛識別——定義車牌識別就是利用攝像頭對監(jiān)控路面過往車輛的特征圖像和車輛全景圖像進行實時拍攝，利用圖像處理的分析方法，提取出車牌區(qū)域，進而對車牌區(qū)域進行字符分割和識別，從而對車輛進行管理2023/8/242.4車輛識別——定義車牌識別就是利用攝像頭對監(jiān)控路面過往2.4.1

車牌識別——組成攝像機專用控制器顯示屏快速閘機計算機軟硬件等2023/8/242.4.1車牌識別——組成攝像機2023/8/52.4.1

車牌識別——流程圖像采集→視頻車輛檢測→車牌定位→字符分割→字符識別→結(jié)果輸出2023/8/242.4.1車牌識別——流程圖像采集→視頻車輛檢測→車牌定位2.4.1

車牌識別——方法基于模板匹配的字符識別算法：速度快，實時性好基于特征的統(tǒng)計匹配法：應(yīng)用效果不理想，抗干擾性不強基于邊緣檢測和水平灰度變化特征的方法：使用多基于顏色相似度及彩色邊緣的算法：一般不單獨使用2023/8/242.4.1車牌識別——方法基于模板匹配的字符識別算法：速度2.4.1

車牌識別2023/8/242.4.1車牌識別2023/8/5車牌識別舉例1-1.讀取原始圖像2023/8/24車牌識別舉例1-1.讀取原始圖像2023/8/5車牌識別舉例1-2.轉(zhuǎn)換成灰度圖像2023/8/24車牌識別舉例1-2.轉(zhuǎn)換成灰度圖像2023/8/5車牌識別舉例1-3.邊緣檢測2023/8/24車牌識別舉例1-3.邊緣檢測2023/8/5車牌識別舉例1-4.圖像腐蝕2023/8/24車牌識別舉例1-4.圖像腐蝕2023/8/5車牌識別舉例1-5.圖像膨脹2023/8/24車牌識別舉例1-5.圖像膨脹2023/8/5車牌識別舉例1-6.提取車牌區(qū)域2023/8/24車牌識別舉例1-6.提取車牌區(qū)域2023/8/5車牌識別舉例1-7.原始圖像切割2023/8/24車牌識別舉例1-7.原始圖像切割2023/8/5車牌識別舉例2-1.切割后的圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像2023/8/24車牌識別舉例2-1.切割后的圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像2023/8/車牌識別舉例2-2.對灰度圖像進行直方圖均衡化2023/8/24車牌識別舉例2-2.對灰度圖像進行直方圖均衡化2023/8/車牌識別舉例2-3.灰度圖像二值化2-4.中值濾波2023/8/24車牌識別舉例2-3.灰度圖像二值化2023/8/5車牌識別舉例2-5.計算每個字符的位置，并逐一進行切割后得到只儲存單一字符的圖像2023/8/24車牌識別舉例2-5.計算每個字符的位置，并逐一進行切割后得到車牌識別舉例3.字符識別2023/8/24車牌識別舉例3.字符識別2023/8/52.4.2運動車輛識別基于特征的識別方法基于機器學(xué)習(xí)的識別方法基于光流場的識別方法基于模型的識別方法2023/8/242.4.2運動車輛識別基于特征的識別方法2023/8/52.5行人識別——定義行人識別是采用安裝在車輛前方的視覺傳感器采集前方場景的圖像信息，通過一系列復(fù)雜的算法分析處理這些圖像信息，實現(xiàn)對行人的識別2023/8/242.5行人識別——定義行人識別是采用安裝在車輛前方的視覺2.5.1行人識別的定義與類型——類型可見光行人的檢測：采用的視覺傳感器為普通的光學(xué)攝像頭，非常符合人的正常視覺習(xí)慣，而且硬件成本十分低廉。但是受到光照條件的限制，該方法只能應(yīng)用在白天，在光照條件很差的陰雨天或夜間則無法使用紅外行人的檢測：采用紅外熱成像攝像頭，利用物體發(fā)出的熱紅外線進行成像，不依賴于光照，具有很好的夜視功能，在白天和晚上都適用，尤其是在夜間以及光線較差的陰雨天具有無可替代的優(yōu)勢2023/8/242.5.1行人識別的定義與類型——類型可見光行人的檢測：2.5.2行人識別系統(tǒng)的組成預(yù)處理：通過傳感器獲得行人圖像信息，做預(yù)處理，如降噪、增強等分類檢測：采用圖像分割、模型提取等一些圖像處理技術(shù)，在圖像中選取一些感興趣的區(qū)域，即行人的候選區(qū)域，用分類等技術(shù)方法判斷候選區(qū)域中是否包含行人。決策報警：對可能發(fā)生碰撞的情況進行報警或其他避免碰撞的操作2023/8/242.5.2行人識別系統(tǒng)的組成預(yù)處理：通過傳感器獲得行人圖2.5.3

行人識別方法基于特征分類的行人識別方法基于模型的行人識別方法基于運動特性的行人識別方法基于形狀模型的行人識別方法小波變換和支持向量機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法2023/8/242.5.3行人識別方法基于特征分類的行人識別方法2023/2.6

交通標(biāo)志識別2.6.1交通標(biāo)志介紹警告標(biāo)志2023/8/242.6交通標(biāo)志識別2.6.1交通標(biāo)志介紹2023/8/52.6.1

交通標(biāo)志介紹禁令標(biāo)志2023/8/242.6.1交通標(biāo)志介紹禁令標(biāo)志2023/8/52.6.1

交通標(biāo)志介紹指示標(biāo)志2023/8/242.6.1交通標(biāo)志介紹指示標(biāo)志2023/8/52.6.1

交通標(biāo)志介紹交通標(biāo)志的顏色與形狀之間也有著一定的關(guān)系2023/8/242.6.1交通標(biāo)志介紹交通標(biāo)志的顏色與形狀之間也有著一定的2.6.2

交通標(biāo)志識別系統(tǒng)首先使用車載攝像機獲取目標(biāo)圖像，然后進行圖像分割和特征提取，通過與交通標(biāo)志標(biāo)準(zhǔn)特征庫比較進行交通標(biāo)志識別，識別結(jié)果可以與其他智能網(wǎng)聯(lián)汽車共享2023/8/242.6.2交通標(biāo)志識別系統(tǒng)首先使用車載攝像機獲取目標(biāo)圖像，2.6.3

交通標(biāo)志識別的流程與方法原始圖像采集→圖像預(yù)處理→圖像分割檢測→圖像特征提取→交通標(biāo)志識別2023/8/242.6.3交通標(biāo)志識別的流程與方法原始圖像采集→圖像預(yù)處理交通標(biāo)志識別舉例1.讀取原始圖像2023/8/24交通標(biāo)志識別舉