基于车载计算机的红外图像移动目标检测

环境感知系统作为无人车平台的重要组成部分,是路径规划与决策控制等功能实现的基础与前提。结合车载计算机的硬件基础,设计一种复杂场景下的红外图像移动目标检测系统。该系统采用客户端/服务端(B/S)架构,在客户端浏览器进行服务请求后,服务端使用改进的YOLOv2算法对车载Rapid输入输出(RapidIO)高速总线传输来的红外图像进行目标检测;通过维度重聚类和改进激活函数等方法,有效降低了漏检和误检率;为弥补红外图像对比度低、纹理特征弱的缺点,提出一种基于直方图均衡化的双边滤波图像增强算法,该预处理能够有效保持图像轮廓细节信息。结果表明:改进YOLOv2算法的实时检测准确度相对于原始算法提升了4.1%;图像预处理算法显著提高了检测准确率;该系统可为开拓无人车载红外图像的应用领域提供可靠的技术支撑。

基于Wayland图形协议和光纤通道网络的车辆人机交互显示控制技术

为提高车辆人机交互体验、实现网络化人机交互,设计一种基于Wayland图形协议和光纤通道网络的车辆人机交互显示控制(显控)技术。采用国产化硬件平台,适配国产化操作系统,基于光纤通道协议搭建车载光纤通道网络,以图形窗口为基本单位,通过光纤通道网络实现车内多个车载计算机和多个显控屏幕之间的任意网络化显示。结果表明:采用Wayland图形协议渲染图形界面更加简单高效;车载光纤通道网络具有高可靠、高传输率、强实时、低时延的特性,能够满足未来车辆综合电子系统的需求;经实际测试与体验,设计的人机交互显控技术具有良好的人机交互体验,完全满足车载使用需求;该技术可为开发新的车辆人机交互显控方案提供借鉴与参考。