【太平洋汽車(chē)網(wǎng)】攝像頭是自動(dòng)駕駛汽車(chē)中重要的傳感器之一，在自動(dòng)駕駛過(guò)程中的首要任務(wù)就是道路識(shí)別，主要是圖像特征法和模型匹配法來(lái)進(jìn)行識(shí)別。行駛過(guò)程中需要進(jìn)行障礙物檢測(cè)和路標(biāo)路牌識(shí)別等，此時(shí)車(chē)輛上的信息采集便可以運(yùn)用單目視覺(jué)或者多目視覺(jué)。

　　攝像頭是自動(dòng)駕駛汽車(chē)中重要的傳感器之一，在自動(dòng)駕駛過(guò)程中的首要任務(wù)就是道路識(shí)別，主要是圖像特征法和模型匹配法來(lái)進(jìn)行識(shí)別。行駛過(guò)程中需要進(jìn)行障礙物檢測(cè)和路標(biāo)路牌識(shí)別等，此時(shí)車(chē)輛上的信息采集便可以運(yùn)用單目視覺(jué)或者多目視覺(jué)。

　　由于很多圖像算法的研究都是基于單目攝像機(jī)開(kāi)發(fā)的，因此相對(duì)于其他類別的攝像機(jī)，單目攝像機(jī)的算法成熟度更高。基于單目攝像頭可以用來(lái)定位、目標(biāo)識(shí)別等。但是相比多目，單目有著先天的缺陷，視野信息不能夠豐富，單目測(cè)距的精度也較低。

　　不過(guò)單目攝像頭的作用還未發(fā)揮到極致，近日有兩篇關(guān)于單目視覺(jué)的研究，讓眾多研究者驚艷，原來(lái)單目一樣可以有不錯(cuò)的表現(xiàn)。

　　Paper

　　1：Orthographic Feature Transform for Monocular 3D Object Detection單目3d物體檢測(cè)是一件很有挑戰(zhàn)性的事情，目前最先進(jìn)系統(tǒng)的成績(jī)也不及用激光雷達(dá)的1/10，劍橋大學(xué)的科學(xué)家利用單目視覺(jué)進(jìn)行3d物體識(shí)別，通過(guò)引入正交特征變換，使基于圖像的特征映射到正交3D空間，來(lái)避免形成圖像域，可以全面地推斷出各個(gè)物體比例尺寸以及相隔的距離。通過(guò)在KITTI數(shù)據(jù)集里測(cè)試，發(fā)現(xiàn)與前人的Mono3D方法對(duì)比，這種方法在鳥(niǎo)瞰圖平均精確度、3D物體邊界識(shí)別上各項(xiàng)測(cè)試成績(jī)上均優(yōu)于對(duì)手。

　　尤其在探測(cè)遠(yuǎn)處物體時(shí)要遠(yuǎn)超Mono3D，遠(yuǎn)處可識(shí)別出的汽車(chē)數(shù)量更多。甚至在嚴(yán)重遮擋、截?cái)嗟那闆r下仍能正確識(shí)別出物體。在某些場(chǎng)景下甚至達(dá)到了3DOP系統(tǒng)的水平。

　　在這項(xiàng)工作中，提出的一種新穎的單目三維物體檢測(cè)方法，基于在鳥(niǎo)瞰視野范圍內(nèi)操作的，減輕了許多不良圖像的屬性，更易于推斷出世界的3D結(jié)構(gòu)。用一種簡(jiǎn)單的正交特征變換，將基于圖像的特征轉(zhuǎn)換為這種鳥(niǎo)瞰視圖表示，并描述了如何使用圖像積分有效地實(shí)現(xiàn)它，以深二維卷積網(wǎng)絡(luò)的形式應(yīng)用于提取的鳥(niǎo)瞰特征，取得了不錯(cuò)的效果，說(shuō)明單目還有很大可開(kāi)發(fā)的空間。

（圖/文/攝：太平洋汽車(chē)網(wǎng) 問(wèn)答叫獸）