7、鱼眼相机在自动驾驶中的环境感知应用

鱼眼相机在自动驾驶中的环境感知应用

1. 对抗学习与硬示例挖掘

在相关研究中，提出了一种基于对抗学习的硬示例挖掘方法。通过对抗训练，该方法能够进一步挖掘具有较大畸变和复杂特征的鱼眼图像。这些图像对于长尾场景具有重要意义，能够显著提升深度神经网络的性能。

2. 目标检测分析

早期的实际应用中，两步法因其便利性而受到更多关注。近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的工作直接在鱼眼图像上展开。然而，目前鱼眼图像检测任务的方法过于定制化，即使是基于深度网络的检测方法，在透视图像和鱼眼图像上也难以取得良好的效果。未来，应在该领域开发最先进的可变形卷积网络结构和域自适应方法。

以下是鱼眼图像检测发展的简单流程图：

graph LR
    A[早期：两步法受关注] --> B[近年：深度学习用于鱼眼图像检测]
    B --> C[现状：方法定制化，效果不佳]
    C --> D[未来：开发可变形卷积网络和域自适应方法]

3. 鱼眼相机在自动驾驶中的总结与展望

鱼眼相机及其在自动驾驶中的应用涵盖多个方面，包括投影原理、经典图像表示模型、现有数据集以及各种开发应用。以下是对鱼眼相机在自动驾驶中的总结与展望：
- 深度感知 ：鱼眼图像中的深度感知是一项有价值的研究任务。由于正常透视图像的深度重建技术已经成熟，可将相应技术引入鱼眼图像。结合全景环视监控（AVM）技术，深度感知能为智能车辆提供极大帮助，如碰撞预警和自动代客泊车等。
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