29、基于视觉的驾驶员辅助系统中的自车走廊与自适应像素调整技术

基于视觉的驾驶员辅助系统中的自车走廊与自适应像素调整技术

在当今的智能交通和计算机视觉领域，有两项技术备受关注，一项是基于视觉的驾驶员辅助系统中的自车走廊检测与跟踪技术，另一项是自适应像素调整用于多尺度识别和重建的技术。下面我们将详细探讨这两项技术。

自车走廊检测与跟踪技术

自车走廊是指车辆即将行驶通过的道路区域。该技术旨在为驾驶员提供即将行驶区域的信息，在驾驶员辅助系统（DAS）中具有重要作用。

非中断走廊跟踪

当车辆行驶方向变化不大且未进行车道变更时，后续帧之间的走廊更新是连续的。走廊跟踪主要通过跟踪车辆的运动状态来调整点序列${C_n}$，具体步骤如下：
1. 行驶距离调整 ：对于帧$t + 1$中的点${C_n}$和帧$t$中的点${C’ n}$，由于行驶距离的原因，有$C_i = C’ {i+m}$，其中$i = 0, 1, \cdots, N - m$，$m$由行驶距离决定，通常较小。
2. 行驶方向变化调整 ：点${C_n, n = 0, 1, \cdots, N - m}$会根据行驶方向的变化在横向位置上有额外的偏移。
3. 新点检测 ：对于中心线点${C_n, n = N - m + 1, \cdots, N}$，使用与之前章节类似的方法进行检测，不同之处在于左右边界点从中心线上的点开始计算。

通过结合上一帧的点和当前帧检测到的点，可以有效地更新走廊。

下面是一个简单的流程图展示非中断走廊跟踪的过程：