cv+无人驾驶 “环境感知” “车位占用检测/流量分析”

目录

0 背景和意义

————————————————一、环境感知（自动驾驶实时场景理解）

————————————————二、车位占用检测与流量分析（停车场/路侧场景）

三 核心代码举例

---

0 背景和意义

• 交通安全：WHO 统计 94% 严重交通事故由人为失误导致，全天候、全工况的 CV 感知是自动驾驶安全落地的“最后一公里”。
• 城市治理：停车难造成 30% 城市拥堵、20% 额外碳排；低成本、可大规模复制的车位状态感知是城市级“碳达峰/碳中和”指标的关键抓手。
• 商业闭环：Robotaxi 需要高精感知降低单车接管率；商业地产需要实时空位数据提升车位周转率→直接带来租金/广告增值。

研究现状（时间轴速览）

表格

复制

阶段	代表工作	关键进展	传感器范式
2012–2015	R-CNN, OverFeat	2D检测起步	单目视觉
2016–2018	YOLOv2, Faster-RCNN, VoxelNet	3D检测萌芽	LiDAR+单目
2019–2020	PointPillars, CenterPoint	纯LiDAR 3D SOTA	64/128线
2021	BEVDet, BEVFormer	视觉BEV统一表达	环视相机
2022	BEVFusion, PETR v2	多模态BEV融合	视觉+LiDAR
2023–2024	Occupancy Networks, UniAD	端到端规划感知	全模态

车位占用检测
• 传统：地磁/超声波（2015 前）→ 单相机+背景差分（2016–2018）→ 实例分割+跟踪（2019–）。
• 2023 年起：BEV+多相机跨车位关联（如 ParkBEV, Alibaba DAMO）。

————————————————
3. 仍未解决的共性问题 & 可行方案

表格

复制

问题	具体表现	攻关路线
极端天气/光照	夜间眩光、暴雪点云稀疏	① 事件相机+RGB融合；② 基于物理的雨雪点云补全网络（LiSnowNet）；③ 自监督域适应
数据长尾 & 标注成本	异形工程车、宠物狗、无牌三轮车样本稀少	① NeRF+扩散模型合成（BEVGen）；② 主动学习挑帧标注；③ 弱监督：利用闸机/地磁真值自动生成标签
多模态同步 & 时延	相机-LiDAR 微秒级同步困难，BEV 融合延迟>80 ms	① PTP硬件时钟同步；② 事件驱动异步融合（AsynBEV）；③ INT8 量化 + TensorRT 插件
车位级细粒度误检	阴影、相邻车开门、SUV/小车尺度差异	① 引入车位几何先验（HDMap车位角点）作为Attention Mask；② 多任务：检测+分割+深度联合优化
边缘算力受限	Jetson Nano 跑 8 路 1080p 仅 5 FPS	① 知识蒸馏：大模型→轻量RepVGG；② Frame-skipping + 光流插帧；③ 专用NPU（地平线BPU）

把“环境感知”与“车位占用检测/流量分析”这两件事拆开，按“感知任务 → 传感器与数据 → 算法链路 → 工程落地 → 性能指标 → 典型案例”六个维度给出一份可直接落地的详细说明。

————————————————
一、环境感知（自动驾驶实时场景理解）

1. 感知任务
   • 动态目标：行人、骑行者、机动车、异形障碍（掉落的箱子、动物）。
   • 静态目标：车道线（实线/虚线/可变车道）、交通标志（限速/禁停/让行）、红绿灯、路沿、可行驶区域。
   • 语义属性：目标朝向、速度、轨迹预测、遮挡关系。

2. 传感器与数据
   • 视觉：8 MP@30 fps前向+环视鱼眼，HDR+低照度增强；时间同步<1 ms。
   • 激光雷达：64/128线，0.1 m@100 m，360°水平FOV；点云密度≈200 k pts/s。
   • 毫米波：77 GHz，250 m有效，雨雪穿透；与视觉硬同步。
   • 高精地图：车道级几何、交通标志先验，在线与感知结果做差分校验。

3. 算法链路（以BEV为中心的多模态框架）
   • 输入对齐：
   – 图像→IPM/Transformer 做BEV视角投影；
   – 点云→体素化或Range View；
   – 毫米波→稀疏点云+多普勒速度通道。
   • 主干网络：
   –