3、计算机视觉在车辆技术与自动驾驶中的应用

计算机视觉在车辆技术与自动驾驶中的应用

计算机视觉在车辆技术中的应用

计算机视觉在车辆技术领域有着广泛且重要的应用，涵盖环境重建、运动分析、目标检测与跟踪以及语义分割等多个方面。

环境重建

环境重建可实现 3D 路边可视化或 3D 环境建模，可结合移动平台和飞行平台（如多旋翼飞行器）的 3D 重建数据。不过，在将不同时间获得的 3D 结果映射到统一世界坐标系时，自我运动分析的高精度问题尚未完全解决，尤其是在统一同一条街道不同行驶数据的结果时，这一问题更为明显。

运动分析

• 运动向量定义 ：视频帧序列中，静态或移动表面点在不同帧的像素投影形成对应像素对，其运动由运动向量表示。
• 稠密或稀疏运动分析
  • 稠密运动分析 ：旨在为帧中基本上每个像素位置计算大致正确的运动向量。
  • 稀疏运动分析 ：针对少数选定像素位置计算准确的运动向量。运动分析是一个复杂的二维对应问题，未来通过高分辨率、高帧率图像记录可能会使其变得更容易。运动分析可采用单模块的光流计算解决方案，也可结合图像分割和后续图像段运动向量估计的多模块解决方案。
• 光流 ：光流是稠密运动分析的结果，代表帧间对应像素的运动向量。
• 光流方程与图像恒定假设 ：光流方程基于图像恒定假设推导得出，但在车辆计算机视