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  消防车行车安全的双目技术应用


  将双目立体视觉技术应用到消防车上,获得需要的道路信息。当有汽车靠近消防车时,安装在消防车上的摄像头采集图像信息,通过预设程序计算汽车的速度与将要进行的行车轨迹并判断是否会对消防车产生威胁。


  (1)安全距离警报系统


  当接近消防车的汽车超过预设安全距离时,消防车内的报警系统提醒司机有危险发生,同时计算如何行驶才能将事故发生概率降到最低。若车内的检测系统检测到司机未采取措施应对即将发生的事故,消防车将开启自动驾驶装置。


  (2)路面状况警报系统


  当道路出现坍塌但还未放置任何警示牌时,司机由于其较快的行驶速度,警惕性较低,无法注意前方的坍塌事故。这时将双目立体视觉技术应用到消防车上,车内的内置语音系统会及时发出警报,因此司机有充足的时间作出选择是否停车或改道。


  (3)路标及指示牌警示系统


  双目立体视觉系统可以获取路标信息并告知驾驶员。当消防车偏离既定行车轨迹时,内置语音系统也会提醒司机最佳行驶方向。


  将双目立体视觉技术应用到消防车上,令司机不用时刻保持高度警惕,给消防车的行车提供了安全的环境,降低了事故的发生概率,使得消防救援行动能够高效快速地进行。

消防车行车安全的双目技术应用
  2  双目技术的优势


  2.1  抗干扰性


  从抗干扰性方面考虑,用于安全预警系统的雷达、激光、超声等工作时通过收发脉冲的形式来测距,互相之间存在干扰,识别一些吸收物质或透明性强的物质的能力较弱。由于双目立体视觉技术被动测距的特性,不会对周围其他车辆造成信号干扰,因而被广泛地应用到各个领域。


  2.2  应用灵活性


  双目立体视觉技术是模拟人眼视觉处理的技术,具有灵活性,可以在不同的情况下获得物体的三维立体信息与道路相关信息。双目技术的应用不需要建立数学模型或获取大量的样本就可以获得有用信息,其作用巨大,是其他计算机视觉方法无法代替的,因而成为了机器视觉研究领域的热点。用立体视觉获取外界信息可以实现数据的实时传递,且探测范围较广、获得的信息相对全面。


  2.3  高精确度


  若用于消防车上立体成像的两个摄像头之间的视场角(Field of View,Fo V)不一样,可通过算法轻松实现两个光学镜头之间的光学变焦。采用单摄像头时,放大指示牌后文字不清楚 ;若使用双摄像头,指示牌被放大后文字依然清楚。


  因此使用双目技术,可以在人眼无法分辨指示牌的情况下,通过双目立体成像获得所需道路信息。同时,因为双目系统直接对所有障碍物进行测量,不需要识别后再测量,故双目系统没有识别率的限制。同样双目无样本,即无需维护样本数据库。


  2.4  成本优势


  双目立体视觉技术的成本与同样可用于消防车预警的同类型技术相比成本较低(摄像头的成本低于雷达、激光、超声等设备)。


  3  双目技术的应用难点


  双目技术成本相对较低,但是深度信息依赖纯算法得出,其算法复杂度高,难度大,处理芯片的计算性能需求高,同时它也继承了普通 RGB 摄像机的缺点 :在昏暗环境下以及道路特征不明显的情况下并不适用。

消防车行车安全的双目技术应用
  3.1  应用场景的局限性


  在消防车行驶过程中,常常会遇到逆光的问题,此时摄像头需要适应这种环境。当太阳光直接照射到车内时,从驾驶座所看到的周围景物较暗,驾驶员无法看清车道线、周围车辆以及路标。这时应采取曝光模式,增加曝光度可以让摄像头很好地适应环境光的变化。


  同样,在遇到雨、雾、雪等天气,或者在夜晚时,人眼对光线的感知能力减弱。但人眼有适应的过程,也就是摄像机的曝光过程。人眼适应环境光后,可以清楚地看到车道线、车辆以及路标。但摄像机与人眼的自适应功能不同,增加其曝光度,摄像机成像的对比度随之下降。对比度的下降直接影响摄像机对道路信息的获取,无法给司机提供有价值的信息。


  3.2  长距离测量精度受限


  应用到消防车上的双目测距指的是图像相关法的双目视觉技术,即通过两台摄像机模拟双目,通过拍摄不同位置的物体的二维图像进行匹配,从而确定物体与消防车间的距离。其精度会受到摄像机性能、光照、基线长度(即两台相机之间的距离)的影响。同时因为其算法复杂,在应用上会受到诸多限制。


  将双目测距同激光测距比较,激光属于单色光,方向性强,激光测距利用计时器测定射出的激光束从其发出到接收的时间,从而计算出与被检测物体的距离。消防车上的双目视觉系统在测量近距离的物体时,精度比利用激光测距要高很多。但是随着物体与消防车之间距离的增大,激光测距的相对精度会越来越有优势。


  在消防车实际应用时,基线长度大大受限,最大仅能达到十几米。因此,当被测物体很大时,用激光测距的相对精度就比双目测距好。双目测距一般更适用于近距离的高精度测量。


  3.3  计算复杂度高,算法实现难度大


  算法复杂度高则运算速度慢,为保障安全行驶,必需限制消防车的车速。举例说明,如果每秒获取 20 帧图像匹配,消防车的行驶速度是100 km/h,那么相当于双目摄像头每 1.39 m探测一次。如果在消防车周围的距离内突然出现障碍物,系统将由于没有获取相关的信息而无法避免发生碰撞事故。


  但如果图像匹配速度提升到 30 帧 /s,在车速还是 100 km/h 时,每0.93 m 探测一次即可大大降低事故的发生概率。因此需要降低算法复杂度,从而提高系统运行速度。但是算法复杂度的降低也使得匹配图像的精度下降,获得的道路信息不够完整,也会对消防车司机的预判造成影响。因此需要平衡算法的复杂度和图像的精度。


  计算量较大是双目技术的共性问题,因此双目技术的有效应用对硬件单元的性能提出了非常高的要求,硬件的处理速度等因素也会影响到安全防御系统对事故的预判。

消防车行车安全的双目技术应用
  4  双目技术的发展方向


  双目技术在消防车中的应用主要受价格和性能的限制。由于其应用场景的局限性、长距离测量精度受限、算法复杂度高、技术实现难度大,今后的发展方向应主要从以下几个方面考虑 :


  (1)进一步改进算法,在降低复杂度的同时,保证图像匹配的精度。同时不必局限于车距的保持,还可以开发别的功能,比如防追尾功能、车速测量功能、防偏移功能等。


  (2)实现一上电就可以自标定,即将摄像机的标定程序固化到消防车的系统中。为了提高测量的精度和准确度,还可以采用变焦的摄像机。


  (3)双目技术的应用场景很多,而不仅仅是在消防车安全方面。针对不同的需求,设计出符合特定要求的立体成像系统。可以用于三维重建、工业检测、生物医学、虚拟现实等领域,还有可能应用于航天遥测、军事侦察等。


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