单目视觉ADAS技术（极目智能）

单目视觉ADAS技术，是高级驾驶辅助系统（ADAS）的一项重要技术分支，它主要依靠单个摄像头进行环境感知和识别。ADAS系统能够通过在车辆上安装传感器和其他设备来实现对驾驶员的辅助，提高驾驶安全性和舒适性。武汉极目智能技术有限公司在这方面的研究与产品应用中，展现了丰富的技术积累和行业贡献。 单目视觉ADAS技术的核心实现途径包括感应识别、决策执行，主要涉及到加减速、转向、制动等控制手段。ADAS系统通过集成多种传感器来实现对车辆周边环境的全面感知，常见的传感器包括GPS、车身传感器、单目或多目摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达以及红外探头等。这些传感器提供了道路、车辆、行人和路标等信息。 视觉ADAS的基本原理涵盖了样本采集、训练特征/模型（标记）、图像源图像预处理、分类等步骤。在视觉ADAS的难点中，算法样本、硬件安装、视觉局限性等方面都是提高检测率、降低误检率、优化速度的关键所在。处理器性能和摄像头的简单方便安装，以及天气和光线变化带来的影响，都是技术实现中必须考虑的因素。 机器学习算法是视觉ADAS技术中的优势之一，它使得系统能够通过学习积累正负样本数据，不断提升识别能力。尽管如此，机器学习算法在处理360度检测、局部遮挡等问题时，依然存在局限性。当前量产基于机器学习的ADAS系统，主要面临的难点是难以线性提升检测率，以及在工程化实现上的挑战。 车辆识别及跟踪方面，通过灰度图、边缘图等处理方法，结合图像源优化，如宽动态、强光抑制、降噪等，能够实现对车辆的高准确率识别，并具备高并行化处理能力。车道线识别技术能够识别不同类型的车道线，并具有厘米级别的位置误差控制，以及10ms以内的高速识别能力。交通标志识别则通过轮廓检测、颜色提取和神经网络等方法识别标志内容。 从报警到自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）/自适应巡航控制（ACC）的实现，需要对原理和原型进行科学构建，通过大量测试如仿真测试、对比测试等，来降低误报率，提升实时性、稳定性和鲁棒性。在车距计算方面，分为光学几何模型和数据回归模型两大类。光学几何模型需要校准车载摄像头的内参和外参，如焦距、图像中心点、摄像头安装高度、pitch、yaw、roll等。通过计算分析，结合摄像头的内参和外参，可以确定本车与前车的车距。在摄像头标定过程中，需要考虑焦距、主光轴点坐标等参数，并分析摄像头的安装姿态（如坡道测距分析、视角分析）对测距精度的影响。 在车辆检测方面，利用车辆底部边缘或阴影、车辆宽度或高度像素坐标，结合摄像头内、外参，可以确定本车与前车的车距。由于摄像头内参和外参的影响，测距精度评估中，涉及到俯仰角（pitch）偏差、方向角（yaw）偏差以及车辆检测偏差等因素，这些都会对车距测量的精度产生影响。在特定距离下，误差可能会达到一定的比例，因此需要采用修正方法来处理，以获得更精准的距离测量。 单目视觉ADAS技术是现代汽车智能化的关键技术之一，它在车辆安全和驾驶辅助方面发挥着不可替代的作用。随着技术的不断进步和算法的持续优化，预计该技术将更加成熟，并在未来的自动驾驶和智能交通中发挥更加重要的角色。