34、视觉管道优化：汽车与面部识别技术解析

视觉管道优化：汽车与面部识别技术解析

在当今的科技领域，视觉识别技术在汽车识别和面部、情感及年龄识别等方面发挥着重要作用。本文将深入探讨这两个领域的相关技术，包括系统要求、识别方法、特征描述以及资源分配等内容。

汽车识别技术

系统要求与数据集

汽车识别系统使用嵌入式 PC，配备 4 个具有 SIMD 指令集的 CPU 核心、1 个 GPU、8GB 内存和 80GB 磁盘，具备高端 PC 性能。其目标是实时识别汽车的品牌和型号，并统计每种车型的出现次数，同时给出时间戳和置信度分数。

汽车的地面真值训练数据集由主要制造商提供，包含汽车的几何形状和所有标准车型车身颜色的准确样本，但无法识别自定义颜色和售后市场颜色。汽车的平均宽度为 5 - 6 英尺，长度为 12 - 16 英尺，系统要求识别准确率达到 99% 或更高，并考虑噪声、光照和运动模糊等简化鲁棒性标准。

汽车分割

为了将汽车从道路表面分割出来，使用了一台以 1080p 120fps 运行的立体深度相机。通过将深度相机校准到基线道路表面，可以将汽车识别为高于道路表面的物体。

在深度图中会观察到球面深度差异，主要影响视野（FOV）的边缘。为了纠正球面场畸变，使用合适的校准深度函数对每个图像进行校正，然后处理每条水平线，考虑到边缘处的曲线真实深度距离更大，使每条线的深度相等。

由于限速为 25 mph（每秒 37 英尺），以 120 FPS 成像时，每帧的最大运动模糊约为 0.3 英尺（4 英寸）。已知像素长度为 0.37 英寸，在 25 mph 时，包括运动模糊在内，从像素计算汽车长度的精度约为 11 像素，即一辆 12 英