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红外单目测距数据库

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时间:2022-04-08   字号  A-  A  A+

随着学术界和工业界在人工智能领域的不断探索,过去十几年,以深度学习为主导、深度卷积神经网络为依托的计算机视觉应用取得了举世瞩目的成就 。据不完全统计,全世界每年有超过1000万人在交通事故中受伤或死亡,造成交通事故的主要原因包括驾驶员注意力不集中或疲劳驾驶、车辆行驶过程中行人横穿马路等。因此,高级辅助驾驶系统的研究作为自动驾驶的核心任务尤为重要,它通过采用各种车载传感器来收集车内外的环境数据,采用计算机视觉技术对车辆周围环境进行感知,其中主要包括对道路上的车辆行人进行实时监测,随时获悉目标到车辆的距离,从而及时提醒驾驶员可能存在的潜在危险并做出预警,以此来防止交通事故的发生。


对车辆行人进行实时测距是车辆安全辅助驾驶研究的关键技术。车辆行人测距首先需要确定目标在图像中的位置,然后从二维图像映射到三维世界,最终获得车辆行人到当前车辆的距离。视觉测距算法主要包括双目立体视觉和单目视觉。双目立体视觉通过特征点匹配来获得景深信息,需要耗费大量的时间,难以达到实时性要求,且相机安装过程复杂,价格相对昂贵。单目视觉具有价格低廉,模型结构简单,无需进行数据融合,能够达到实时性要求等特点。


针对这一问题,我们创建了一个新的车载单目测距数据库,该数据库通过搭载专业摄像头的汽车正常行驶,对多种不同场景下,不同时间点的人车目标进行视频拍摄,获得了大量驾驶员视角下的视频图像,并对视频进行分割,分割为若干图像,其中摄像头进行拍摄时的高度大致与一般驾驶员视野高度一致,采集到的数据大多是真实路况,包括一般道路上各种行人,不同大小不同形状的车辆,各种道路交通设施,而且在各种不同路况的道路进行拍摄,包括人烟稀少的宽阔马路,也包括比较拥堵的十字路口等。将多个可见光视频转为红外视频,并且对这些视频进行分割,分割为不同像素的图片,该数据库将其主要用于真实世界单目测距研究,使得单目测距技术能够进一步发展,从而推动单目视觉技术在各行业领域的应用与发展。


我们研究的目的是建立一个真实的驾驶场景下的单目测距数据库,在真实场景下验证单目测距算法的实际应用效果。该数据库记录包含了多个不同场景下、不同时段的路口或马路上、小区、路上行人、不同形状不同大小不同速度的车辆,共计数据库中包含65097张红外图像。其中包含的图片像素为640*320,拍摄使用的相机参数为[3.44741222e+03 0.000000e+00 6.37818047e+02 0.000000e+00 3.49584207e+03 1.85718328e+01 0.000000e+00 0.000000e+00 1.000000e+00]。



研究者


这项研究的研究者是:

王建生( jiansheng.wang@iraytek.com )

王水根( shuigen.wang@iraytek.com )


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