基于障碍物和车位检测的单阶段多任务YOLO-Parking算法研究

文章提出一种基于YOLOv4的端到端多任务网络模型用于自动泊车系统中的感知任务,以环视图像(around view monitor, AVM)作为网络输入,基于卷积网络提取图像特征信息,通过YOLO和DMPR-PS(directional marking-point regression-parking slot)检测头实现停车位与障碍物并行检测。在PS 2.0公开数据集上进行验证的结果表明,所提出的多任务检测方法能够同时检测停车位和障碍物,障碍物识别平均精度均值达到89.72%,车位识别查准率达到93.53%,网络检测速率为34.0帧/s,在满足自动泊车感知任务需求的同时提升了系统的检测效率。该文研究成果对自动泊车感知技术的发展具有一定的意义。

针对车辆环视系统的光照补偿方法

针对车辆环视系统车载鱼眼相机,因光照影响导致画面色彩异常和边缘亮度下降的问题,设计了一种针对车辆环视系统的光照补偿方法。首先在4路鱼眼图像色彩校正时,提出了基于灰世界模型多图联合色彩校正算法,实现了快速降低不同方位图像因光照产生的色彩差异;然后利用相机内外参进行仿射变换,实现畸变校正和鸟瞰图生成;最后在鸟瞰图重叠区域引入光照调节映射表进行边缘亮度调节,经图像融合得到全景2D鸟瞰图。采集多种光线场景下4路鱼眼相机摄取的实际行车视频进行试验,该文方法处理后图像自然图像评价指标降低了40%,单帧运行时间仅27 ms,实验结果表明该方法可以在不同光照场景下稳定输出光照均匀的全景2D鸟瞰图。

基于三角函数的加权平均全景环视图像融合方法

全景环视(AVM)系统是减小汽车盲区的有效工具,针对已有AVM图像中存在的拼接缝以及拼接误差等问题,提出了两种依据像素坐标的三角函数值计算权值的像素级图像融合方法。对于短距AVM图像的融合,提出了一种以融合区域像素坐标的正弦/余弦值为融合权重的图像融合方法,命名为“时钟扫描图像融合法”;对于长距AVM图像的融合,提出了一种依据正切函数曲线拟合矩形融合区域,并利用正切函数系数构造权值区间确定各像素权重系数的方法,以同时顾及3条融合边界,称之为“tan—加权图像融合法”。研究结果表明,两种图像融合方法在消除相邻图像之间的拼接缝、提升融合图像的清晰度等方面具有良好效果,可实现融合区域的平滑过渡。

全景环视辅助泊车系统的研究

随着城市道路越来越拥挤,驾驶员行车和停车的环境也日益复杂,能否为驾驶员提供车辆周围全方位的可视监控信息是提高行车安全性的关键。为此,对一种全景环视泊车辅助系统进行了研究,该系统包括1个中央控制器、1个显示器和分别安装在车辆前、后和两侧的4个广角摄像头。4个摄像头分别采集车辆前、后、左和右4个方向的图像信息,传送给中央控制器,经过摄像头参数校正、镜头扭曲校正、鸟瞰视角转换、白平衡匹配和图像缝合处理,最终在显示器上显示一个可直观监视车辆周围环境的全景鸟瞰画面。

一种360°全景泊车控制器电源系统设计

360°全景泊车系统通过4个广角摄像头和相应的图像处理单元,使驾驶员通过显示屏可以直接查看车身周围360°全景视图,地面上不存在视角盲区,可以帮助驾驶员清楚确认车辆周边是否存在障碍物,帮助驾驶员轻松泊车,避免车辆刮蹭。文章从系统主电源设计、视频芯片电源设计等方面系统介绍了一种360全景泊车控制器的电源系统设计,并对其EMC设计进行了相关介绍。

3D全景泊车多点图形拼接标定系统装置

汽车360°全景泊车主要依靠整车前后左右的4个甚至更多广角摄像头,对鱼眼镜头采集的扭曲画面进行修正处理,通过图像畸变还原、拉伸和裁剪,将前后左右的画面处理成平面可视画面;所采集的图像为曲面画面,图像会出现重影、盲区、图像拼接处有明显的拼接痕迹、色差、画面图像整体比例不协调等问题。需要一套鱼眼图像矫正装置,在图像拉伸和裁剪时,需要通过地面的标定区,识别图像处理各个拉升和还原的边界。现有的标定方法操作繁琐,成本高。使用简易的方法对3D全景泊车图像进行处理,该装置具有快速、稳定、廉价、免维护等特点,能完成多点图形拼接标定工作。

多编组铰接车辆周界图像动态拼接方法研究

针对多编组车辆行驶时周界存在较多盲区的问题,文章提出一种多编组车辆周界图像实时动态拼接方法:其先通过鱼眼相机获取图像进行畸变校正、透视变换和图像拼接,生成单节车厢的拼接图;再将各节车厢拼接图像以纹理贴图的方式加载至图形处理器(graphics processing unit,GPU)中实现加速;最后通过建立多节车厢图像拼接模型并结合车厢铰接处角度信号,实现多编组车辆周界图像的实时动态拼接。将该算法移植到嵌入式平台并在实车上进行测试,结果表明:基于该方法实现的全景动态拼接图像能清晰地显示车辆周界物体。

遥感影像预处理在车载环视系统标定的应用初探

车载环视系统往往需要提高对标定场地和环境的标准,以满足拼接算法对原始图像的要求.与车载环视系统的拼接相比,遥感影像镶嵌同样以相邻图像拼接为根本目的,具有原始图像内容复杂、画质不稳定等共同点.本文旨在探究遥感影像预处理算法对于车载环视系统拼接标定的应用,以期对现有的拼接标定算法,提升拼接质量、同时降低场地和环境要求.通过试验结果可见:对原始图像采用遥感影像镶嵌的一系列预处理后,能够适应此前车载环视系统难以成功拼接标定的场地环境,拼接误差小于10%,符合车载环视画面的拼接标定要求.

汽车全景影像监测系统开发及其性能评价

汽车全景影像监测系统具有先进驾驶辅助系统领域内涉及的关键功能,介绍了该系统的工作原理及功能,从驾驶员角度出发,提出该系统在开发过程中应重点关注的性能指标项,如系统响应时间、辅助线、视图视野范围、图像时延及拼接效果等,并提供了一套完整的测试评价体系。测试结果显示,该评价体系能够较为客观地评价系统的总体性能,为汽车全景影像监测系统相关的开发设计和测试验证提供参考。

基于3D空间球面的车载全景快速生成方法

为了高效生成具有低失真度的车载全景,以保证基于此影像信息的辅助驾驶系统的实时性,提出针对运算效率进行优化的车载全景生成方法。首先,利用多扫描线趋近、圆拟合的方法实现鱼眼成像有效区域的准确自动提取,并对参数进行优化以提升算法鲁棒性。基于鱼眼成像有效区域轮廓,计算得到有效区域半径以及圆心。以圆心为原点,半径为单位长度重构笛卡尔坐标系。再基于此坐标系,将鱼眼成像通过经纬映射投射至3D空间球面并在球心建立虚拟相机,利用梯度下降获取视锥体最优旋转角后进行视角重构并成像,直接获取该方向鸟瞰图,实现通过一步变换完成鱼眼校正与逆透视变换,达到提升车载全景影像生成速率与减少图像失真的效果。最后,对图像位置进行配准,使虚拟相机直接成像在指定位置,并对4幅图像进行融合,从而降低由于拼接缝带来的图像信息损失,保证生成的车载全景影像最大程度保留道路信息。研究结果表明:使用该方法在同等硬件平台下,基于标定参数计算生成车载全景影像速率提升接近1倍,从视觉上图像失真程度明显降低;该算法可以提升车载全景生成速率,减少计算资源占用,降低图像失真,从而提升基于车载全景影像的辅助驾驶系统的实时性与可靠性。

针对铰接工程车辆的变角度全景环视系统研究

针对铰接工程车辆车头与车厢间存在铰接角度且车身长导致的视觉盲区大的问题,提出了一种可以根据铰接角度实时调整拼接图像的变角度全景环视系统。对于静态俯视图像的生成,提出一种用于将畸变图像转换为俯视图像并对齐到指定位置的查找表快速映射方法,实现了通过一步变换完成鱼眼校正、逆透视变换与图像配准,提升了静态俯视图像生成的速率。对于动态全景环视图像的生成,提出了一种根据铰接角度改变后对应的动态查找表直接生成变角度全景环视图像的方法,提升了角度改变时图像重新配准的速率。对于全景环视图像的融合,提出了一种循环颜色调整和透明度融合相结合的方法,从而对整幅变角度全景环视图像进行均衡化处理并降低拼接缝带来的图像损失。试验结果表明:在同样的硬件平台下,对于静态俯视图像的生成,该系统不仅将运行速度提升了接近1倍,并且有效减少了图像的失真程度;在图像融合方面,该系统不仅获得了较好的融合效果,并且保证了运行的实时性;通过实车验证,该系统可以生成全局均衡且无缝的变角度全景环视图像并在嵌入式处理器上实现了接近30帧·s^(-1)的处理速度;该系统实时生成的变角度全景环视图像可以有效消除铰接工程车辆周围的视觉盲区,从而提升铰接工程车辆行驶的安全性和便捷性。

汽车全景影像监测系统拼接效果的评价研究

汽车全景影像监测系统作为汽车先进驾驶辅助系统领域内涉及的关键功能,目前处于快速发展阶段,图像拼接算法不断迭代、优化一本文简要分析了该系统在图像拼接过程中可能产生的拼接缺陷,并对比分析了两种汽车全景誇像监测系统图像拼接效果的评价方法,为我国相关企业及机构对该系统飭研发及评价方法研究提供帮助.