当前课程知识点:5G与人工智能 > 第六章 自动驾驶 > 6.4 无人车的视觉 > 6.4 无人车的视觉
我们前面说过
无人驾驶汽车的运行依靠感知
和决策模块配合实现
那么感知
还是需要依赖计算机视觉
也就是我们以前提到过的技术
这里除了传感器采集图像外
我们还涉及到计算机视觉的算法
我们本节来看一些技术细节
本节有一定技术难度大家可以选看
首先
让我们来看一下Stereo 双目系统
双目立体视觉理论建立在
对人类视觉系统研究的基础上
通过双目立体图象的处理
获取场景的三维信息
其结果表现为深度图
再经过进一步处理就可得到
三维空间中的景物
实现二维图象到三维空间的重构
它的运用如同我们去看3D电影
通过3D眼镜来接收红光
与绿光来进行立体成像
物体距离近时水平差较大
物体距离远时物体的水平差较小
我们可以来看一下Stereo原理图
和示例图
上图是双目视觉的视差图
左边是左眼和右眼获得的图像
双目立体视觉融合两只眼睛获得的图像
并观察它们之间的差别
使我们可以获得明显的深度感
建立特征间的对应关系
将同一空间物理点
在不同图像中的映像点对应起来
这个差别
我们称作视差图像
Disparity
在上图中
我们注意到近的物体视差会大一些
表现为更亮
对于视差的理解我们可以体验一下
将手指头放在离眼睛不同距离的位置
并轮换着
睁闭左右眼
可以发现手指在不同距离的位置
视觉差也不同
且距离越近
视差越大
影响双目系统判断的因素有
Textureless
regions光滑区域
会造成反光影响判断
Ambiguities模糊区域
Occlusion 遮挡情况
Stereo 双目系统在无人驾驶中的功能
Detect navigable
space and obstacles
是检测所有区域里可行驶区域和障碍物
2 Motion 运动
运动的视觉算法可以用光流技术
optical Flow
光流就是你在这个运动着的世界里感觉
到的明显的视觉运动
例如我们看这幅图
图中有三个人在走动
运动的光流场就像下面图所示
光流技术在自动驾驶中
和双目系统一样的问题
当运动物体运动太快
搜索范围变大
噪声变大时也会对他造成影响
除此以外
对于识别与跟踪
场景理解
定位
地图都包含着复杂的计算机视觉技术和算法
留给有需求的同学进行深度学习和研究
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--1.1扩展阅读
--1.1 讨论
-1.1 测试 未来什么职业会被取代?
-1.2 人工智能在哪里
-1.2 测试 人工智能在哪里
-1.3 强人工智能和弱人工智能
--1.3 补充材料
-1.3 测试 强人工智能和弱人工智能
-1.4 人工智能靠什么实现?
-1.4 测试 人工智能靠什么实现?
-1.5 5G和人工智能有何关系?
--1.5 补充材料
-1.5 测试 5G和人工智能有何关系?
-2.1 5G,你是不是只比4G多1G?
-2.1测试 5G,你是不是只比4G多1G?
-2.2 5G,初见
-2.2测试 5G,初见
-2.3 5G,五代十国的史诗
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-2.5 5G的三大场景--作业
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--2.7 扩展阅读
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-6.4 无人车的视觉
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-6.5测试 自动驾驶和5G的关系(1)
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-6.6测试 自动驾驶和5G的关系(2)
-6.7 围咖夜话 (专家访谈)
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