自動(dòng)駕駛之基于視覺(jué)信息的行人檢測

　　行人是路面上的高危群體，行人檢測成為安全駕駛領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)?；谝曈X(jué)的行人檢測過(guò)程分為個(gè)連續的步步驟：行人定位、行人識別和行人跟蹤。熱電堆和紅外傳感器是一種環(huán)境友好型的傳感器，是不需要照亮周?chē)h(huán)境，就可以被動(dòng)地完成行人檢測任務(wù)。

　　過(guò)去的20年里，視覺(jué)傳感器在智能交通系統中變得越來(lái)越重要。一方面，從交通基礎設的角度來(lái)看，使用基于交通流監視器的視覺(jué)技術(shù)以及相關(guān)的控制策略，可以顯著(zhù)提升現有交通數據收集和道路監控方法的效果。另一方面在視覺(jué)傳感器的幫助下，現代駕駛人輔助系統可以對危險情況和錯誤的駕駛行為提出預警，例如偏離車(chē)道，忽視交通標志等;如果駕駛人沒(méi)有做出反應，輔助系統甚至會(huì )做出自動(dòng)控制車(chē)輛的舉動(dòng)?，F階段，基于駕駛安全系統的視覺(jué)技術(shù)已成為下一代交通工具的必要組成部分。

　　在過(guò)去的30年里，基于安全駕駛的視覺(jué)技術(shù)受到廣泛關(guān)注，產(chǎn)生了大量研究成果，前景廣闊。從功能上看，視覺(jué)傳感器分為兩類(lèi)，監控車(chē)內環(huán)境的車(chē)內傳感器和監控車(chē)外環(huán)境的車(chē)外傳感器，如圖所示。

　　視內和視外智能視覺(jué)傳感器的劃分與功能

　　CMOS/CCD攝像頭是智能交通工具中應用最廣泛的視覺(jué)傳感器。正如許多文獻中提到的那樣，在響應速度、安裝、操作、維護，監控范圍等方面CMOS/CCD攝像頭優(yōu)于其他許多傳感器。但是CMOS/CCD攝像頭只有在比較理想的工作環(huán)境下才有完美的表現。在實(shí)際場(chǎng)景下，樹(shù)木、云朵的陰影和微弱的光照條件等因素，都會(huì )導致難于獲取對比度較好的清斷圖像。

　　近期，作為攝像頭替代品的毫米波段雷達、激光和紅外傳感器得到了研究人員的積極嘗試。這些新型傳感器的優(yōu)勢是受天氣、光照的干擾小。盡管CMOS/CCD攝像頭還難以被完全取代，但新型傳感器已經(jīng)在大量應用場(chǎng)量中取代了傳統的攝像頭。

　　這些新型傳感器被看作是一般的視覺(jué)傳感器來(lái)進(jìn)行討論，我們還將考慮不同視覺(jué)傳感器的信息融合問(wèn)題。

　　智能車(chē)輛的基本視覺(jué)傳感器任務(wù)有以下幾點(diǎn)：

　　(1)車(chē)外視覺(jué)傳感器

　　1)提取車(chē)道邊界，特別是在車(chē)道邊界未被清楚地標明和惡劣天氣場(chǎng)景下。

　　2)檢測車(chē)輛行駛情況，估計它們的位置、速度和加速度。

　　3)識別相關(guān)的交通標志和交通信號燈。

　　4)測其他交通參與者、障礙，例如行人和大石塊。

　　(2)車(chē)內檢測傳感器

　　1)監測駕駛人的眼部動(dòng)作情況，應用于疲勞檢測過(guò)程。

　　2)監測駕駛人的手部運動(dòng)，完成假設行為學(xué)習。

　　3)監測駕駛人、乘客的姿勢和頭部位置，從面進(jìn)行精準的氣囊保護。

　　為了了解該領(lǐng)域其他研究人員的成果，本章首先對該研究領(lǐng)域的成果進(jìn)行了匯總。同時(shí)論述了相關(guān)的研究工作和存在的問(wèn)題，并著(zhù)重討論了以下兩個(gè)問(wèn)題：

　?、?覺(jué)和非視覺(jué)傳感器的磁合;

　?、?視覺(jué)信息在車(chē)內、車(chē)間通信過(guò)程中的共享問(wèn)題。

　　基于視覺(jué)信息進(jìn)行行人識別的優(yōu)勢

　　行人是路面上的高危群體。歐洲每年因交通事故受傷的行人超過(guò)15萬(wàn)人，致死的超過(guò)6000人。美國交通事故中有12%及行人。中國在2004年有9217人因交通事故致死，其中三分之一是行人。為了解決這一問(wèn)題，過(guò)去20年里，行人檢測成為安全駕駛領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

　　研究人員Gavrila使用分類(lèi)的思路來(lái)進(jìn)行行人運動(dòng)檢測，該方法基于兩個(gè)準則：限蹤空間的維度(二維或三維)和模型類(lèi)型(例如空間信息的、統計的和基于板圖的)。盡管該方法在智能監控、虛擬現實(shí)、運動(dòng)分析和其他應用中表度良好，但在運動(dòng)車(chē)輛上，其對行人的檢測效果大打折扣。研究者Lombardi提出了一種新的分類(lèi)方法。根據其處理過(guò)程是否包含兩個(gè)步驟，首先將這些方法分為三組：二步法、單步法和“盲”方法。

　　然后將這些方法分成檢測步和識別步驟。檢測步驟主要有光流法、背景差分法、閾值法和行人模板法。識別步驟主要有運動(dòng)分析和利用興趣點(diǎn)的人體形狀分析法。然而，該分類(lèi)方式并沒(méi)有考慮使用行人檢測方式完成跟蹤過(guò)程的方法。在下面的內容中，基于視覺(jué)的行人檢測過(guò)程分為個(gè)連續的步步驟：行人定位、行人識別和行人跟蹤。