[發(fā)明專利]一種基于汽車分布式感知平臺的前方感知模塊的設計方法

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• 申請日: 2020-11-24
• 公開（公告）號: CN112509032A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發(fā)明（設計）人: 劉軍;陳辰
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06T7/70
• 分類號: G06T7/70;G06T7/246;G06T5/50;G06T3/00;G06N3/04;G06K9/62
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• 代理人: 暫無信息

1.一種基于汽車分布式感知平臺的前方感知模塊的設計方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1、對整車感知平臺進行分布式網絡劃分，采用分層融合結構；

S2、將光流法改進的圖像融合算法在光流法的基礎上加入金字塔，確定金字塔各層窗口的尺寸保持恒定，構建改進的長短焦圖像融合算法；

S3、使用基于Shufflenetv2卷積單元搭建的特征提取網絡替換Darknet53，構建Light-YOLO網絡，基于該網絡進行多目標的檢測融合算法實現(xiàn)汽車定位，作為距離估計的參考；

S4、使用多參考信息的融合測距算法同時使用基于時間域和空間域連續(xù)特征關聯(lián)的融合算法解決測距過程中的跟蹤與匹配問題；

S5、使用最優(yōu)跟蹤匹配算法來解決檢測過程中的目標嚴重遮擋的問題。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于汽車分布式感知平臺的前方感知模塊的設計方法，其特征在于：所述步驟S1的具體過程為：通過安裝在汽車前后左右四個方向上的感知模塊以及車輛行駛狀態(tài)感知識別模塊和駕駛員行為感知識別模塊將檢測到的信息傳遞至高級駕駛輔助系統(tǒng)ADAS主模塊，然后高級駕駛輔助系統(tǒng)ADAS主模塊將這些信息處理后輸出到高級駕駛輔助系統(tǒng)ADAS人機交互界面呈現(xiàn)給駕駛員并將信息反饋到汽車驅動執(zhí)行裝置。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于汽車分布式感知平臺的前方感知模塊的設計方法，其特征在于：所述步驟S2的具體過程為：

S2.1、首先通過光流法計算每個像素點的偏移量，通過變形將兩張圖像上對應的像素點進行匹配融合；

S2.2、由于長短焦攝像頭安裝的位置偏差導致對應圖像像素點的偏移，所以長焦攝像頭獲取的圖像上的一點u(u_x,u_y)可以在對應的短焦攝像頭獲取的圖像上找到相匹配的一點v(u_x+dx,u_y+dy)，則向量d＝[dx,dy]表示圖像在點u處的光流，為了進一步說明向量d的含義假設：長焦攝像頭獲取的圖像經過仿射變換得到短焦攝像頭獲取圖像的對應區(qū)域，將變換矩陣定義為：

其中d_xx、d_yy、d_xy、d_yx表示圖像中的仿射變換；

S2.3、通過光流法計算光流d和變換矩陣A，得到一塊區(qū)域內的灰度差，定義為：

其中整數(shù)w_x、w_y定義了圖像上的矩形窗口大小為(2w_x+1)、(2w_y+1)，I和J是兩幅2D的灰度圖像；

S2.4、令I⁰＝I表示第0層的圖像，表示金字塔圖像中分辨率最高的圖像，定義圖像的寬度和高度分別為使用遞歸的方式建立金字塔：通過I⁰計算出I¹，通過I¹計算出I²，…，令L＝1,2,…表示金字塔的層數(shù)，其中I^L-1表示第L-1層的圖像，分別表示圖像I^L-1的寬度和高度，圖像I^L可以通過圖像I^L-1計算得到：

S2.5、金字塔特征匹配算法具體實現(xiàn)如下：首先，在圖像的最高一層計算出d和A；然后將上一層計算的d和A作為下一層圖像的初始值，本層圖像根據(jù)上一層輸入的d和A，計算出本層的d和A；將本層圖像計算出的d和A作為下一層圖像的初始值，直到將計算出的d和A傳遞到最后一層圖像，并將最后一層圖像計算出的d和A作為最終的d和A，其中d表示光流，A表示變換矩陣；

S2.6、計算出金字塔每一層的光流d^L和仿射變換矩陣A^L，使L層的匹配誤差ε^L最小，匹配誤差ε^L的表達如下：

d_x、d_y表示光流d的向量形式，d_xx、d_yy、d_xy、d_yx表示圖像中的仿射變換，整數(shù)w_x、w_y是圖像上的矩形窗口大小，I^L_comp和J^L_comp是兩幅2D圖像第L層的灰度；

更新匹配結果：

其中，A仿是射變換矩陣，v是更新后光流的速度，[η_x、η_y、η_xx、η_xy、η_yx、η_yy]^T是仿射光流的向量形式；

直到結束本層的迭代；

S2.7、最后對長焦攝像頭獲取的圖像上的各像素點進行偏移變形，使變形后的圖像可以與對應短焦攝像頭獲取的圖像上的像素點逐一進行匹配，已變形的長焦攝像頭的圖像根據(jù)需求輸入權值λ，與相應的短焦攝像頭獲取的圖像通過公式F＝(1-λ)I+λ·J進行融合，得到最終的融合結果。