1.2 視覺(jué)感知在智能駕駛中的應(yīng)用

1.2.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述

視覺(jué)是人類(lèi)觀察和認(rèn)知外部世界的重要手段。人類(lèi)獲得的外部信息中有80%是通過(guò)視覺(jué)器官獲取的。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是通過(guò)圖像或者視頻數(shù)據(jù)來(lái)感知、識(shí)別和理解客觀世界，從而達(dá)到模擬人眼的目的。它主要以數(shù)碼攝像機(jī)拍攝的數(shù)字圖像或數(shù)字視頻為原始數(shù)據(jù)，從中提取出在圖像或視頻中能觀察到的事物。

David Marr在其著作Vision中提出了計(jì)算機(jī)視覺(jué)計(jì)算理論框架（見(jiàn)圖1-2）。該理論受人工智能和神經(jīng)科學(xué)兩方面的影響，是計(jì)算神經(jīng)科學(xué)的前驅(qū)，也是對(duì)視覺(jué)計(jì)算理論研究影響最深刻的理論之一。

Marr指出，視覺(jué)實(shí)際上是一個(gè)層次化、模塊化的信息處理過(guò)程，通過(guò)該處理過(guò)程最終建立一個(gè)外部世界的描述。視覺(jué)信息處理大致可以分為3個(gè)步驟：前期視覺(jué)信息處理、中期視覺(jué)信息處理、后期視覺(jué)信息處理。前期視覺(jué)信息處理是將原始圖像轉(zhuǎn)換為包括邊緣、線段、角點(diǎn)、紋理等特征的基本要素圖；中期視覺(jué)信息處理是完成2.5維描述，即對(duì)物體表面、深度及輪廓進(jìn)行描述，是觀察者坐標(biāo)系下的部分三維描述；后期視覺(jué)信息處理是完成完整的三維描述，即對(duì)物體實(shí)現(xiàn)形狀與空間位置的三維模型描述。視覺(jué)信息處理研究包括計(jì)算理論、算法描述和硬件實(shí)現(xiàn)3個(gè)方面，既要從計(jì)算理論出發(fā)研究計(jì)算策略、約束條件、基元等，又要設(shè)計(jì)三維重建算法，并用硬件實(shí)現(xiàn)。

1.2.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)原理

計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)以圖像模型的形式構(gòu)建或復(fù)原現(xiàn)實(shí)世界，認(rèn)知現(xiàn)實(shí)世界。計(jì)算機(jī)以及信號(hào)處理理論出現(xiàn)后，人們開(kāi)始嘗試使用攝像機(jī)等圖像捕捉設(shè)備代替人眼獲取圖像，然后使用計(jì)算機(jī)或嵌入式處理器等代替人腦分析、認(rèn)知和理解數(shù)據(jù)，由此誕生了計(jì)算機(jī)視覺(jué)學(xué)科。計(jì)算機(jī)視覺(jué)學(xué)科要實(shí)現(xiàn)的最終目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)和機(jī)器能夠像人類(lèi)那樣觀察和理解世界，目前應(yīng)用中的一般目標(biāo)只是讓計(jì)算機(jī)和機(jī)器能夠達(dá)到一定程度的智能要求。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究始于20世紀(jì)50年代，最初是通過(guò)統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法識(shí)別光學(xué)字符。1959年，Russell等人成功研制出第一臺(tái)數(shù)字圖像掃描儀，從此揭開(kāi)了數(shù)字圖像處理的序幕。20世紀(jì)60年代初，數(shù)字圖像處理學(xué)科形成，一些研究人員開(kāi)始通過(guò)計(jì)算機(jī)編程提取簡(jiǎn)單形體的三維結(jié)構(gòu)，從而得到物體形狀和空間位置關(guān)系。同時(shí)，更多的研究人員開(kāi)始研究圖像特征提取，分析圖像灰度、紋理、運(yùn)動(dòng)等，形成了很多方面的研究標(biāo)準(zhǔn)和統(tǒng)一規(guī)則。

20世紀(jì)80年代前后，MIT開(kāi)設(shè)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論的課程，標(biāo)志著計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論有了明確的體系。這一事件對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展起到了積極的推動(dòng)作用。此后，越來(lái)越多的工程學(xué)者開(kāi)始投身于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。

到2006年，Hinton等人提出了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的概念，為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究提供了新的工具和方法。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究也取得了重大突破。

1.2.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能駕駛中的應(yīng)用

在智能駕駛領(lǐng)域，智能駕駛系統(tǒng)可以通過(guò)圖像識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)等技術(shù)，對(duì)車(chē)輛周?chē)沫h(huán)境進(jìn)行感知和分析，從而為駕駛員提供更加準(zhǔn)確和及時(shí)的駕駛輔助信息。例如，智能駕駛系統(tǒng)可以通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別車(chē)道線、交通信號(hào)燈、行人、其他車(chē)輛的位置和速度等信息，并根據(jù)這些信息進(jìn)行自動(dòng)駕駛或輔助駕駛員進(jìn)行更加安全、高效的駕駛。

視覺(jué)感知系統(tǒng)主要以攝像頭作為傳感器輸入，經(jīng)過(guò)一系列的計(jì)算和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)自車(chē)周?chē)h(huán)境的精確感知。它的目的在于為融合模塊提供準(zhǔn)確、豐富的信息，包括被檢測(cè)物體的類(lèi)別、距離、速度、朝向以及抽象層面的語(yǔ)義信息。因此，視覺(jué)感知系統(tǒng)的道路交通感知功能主要包括以下3個(gè)方面。

1）檢測(cè)和識(shí)別物體：視覺(jué)感知系統(tǒng)能夠檢測(cè)和識(shí)別道路上的各種物體，包括車(chē)輛、行人、道路標(biāo)志、交通信號(hào)燈等，并為駕駛員提供準(zhǔn)確的距離和速度信息。

2）判斷交通情況：視覺(jué)感知系統(tǒng)能夠根據(jù)交通場(chǎng)景中的各種因素，如車(chē)輛行駛軌跡、交通信號(hào)燈狀態(tài)、道路標(biāo)志等，判斷交通情況，提供實(shí)時(shí)的交通信息。

3）提取語(yǔ)義信息：視覺(jué)感知系統(tǒng)能夠根據(jù)檢測(cè)到的物體和場(chǎng)景信息，提取出抽象層面的語(yǔ)義信息（如車(chē)輛行駛意圖、行人行為意圖等），為決策模塊提供參考依據(jù)。

這3個(gè)功能可以通過(guò)一個(gè)主干深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。這樣不僅可以提高檢測(cè)速度、減少計(jì)算參數(shù)，還可以通過(guò)增加主干深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的方式提高檢測(cè)和分割精度。如圖1-3所示，我們可以將視覺(jué)感知任務(wù)分解成目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、目標(biāo)測(cè)量、圖像分類(lèi)等。

1.2.4 視覺(jué)后處理與智能駕駛

在“2D感知+以規(guī)則為主”的規(guī)劃控制模塊框架中，視覺(jué)后處理的重要性不言而喻。它是將圖像坐標(biāo)系下的環(huán)境信息轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)系下的信息，讓車(chē)輛更好地理解道路狀況、交通參與者以及潛在的危險(xiǎn)。通過(guò)這種處理，智能駕駛車(chē)輛可以更準(zhǔn)確地掌握道路上的情況，從而更好地規(guī)劃行駛路徑和避讓障礙物，提升行車(chē)安全性。同時(shí)，視覺(jué)后處理的結(jié)果還可以為后續(xù)的決策規(guī)劃提供關(guān)鍵依據(jù)，幫助車(chē)輛在復(fù)雜多變的路況中做出正確的決策。

在進(jìn)行視覺(jué)后處理的過(guò)程中，車(chē)輛需要完成一系列復(fù)雜的計(jì)算和推理。首先，對(duì)采集到的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行降噪、增強(qiáng)等預(yù)處理操作，以提高圖像的質(zhì)量和清晰度。然后，通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換將圖像坐標(biāo)系下的環(huán)境信息映射到世界坐標(biāo)系下，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛對(duì)環(huán)境的感知和理解。這個(gè)過(guò)程需要用到復(fù)雜的邏輯運(yùn)算和各坐標(biāo)系之間的旋轉(zhuǎn)平移運(yùn)算，以確保坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

在完成坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后，智能駕駛車(chē)輛就可以在世界坐標(biāo)系下實(shí)施一系列策略。如通過(guò)測(cè)距技術(shù)，車(chē)輛可以精確判斷前方障礙物與自身的距離，從而自動(dòng)調(diào)整行駛速度或進(jìn)行避讓。同時(shí)，跟蹤擬合技術(shù)大大增強(qiáng)了車(chē)輛對(duì)周?chē)h(huán)境的感知能力。無(wú)論行人、車(chē)輛，還是交通標(biāo)志，都能被有效地識(shí)別、追蹤和預(yù)測(cè)，這為車(chē)輛的決策規(guī)劃提供了有力支持。這些技術(shù)的運(yùn)用不僅可以提高車(chē)輛的行駛安全性，還可以?xún)?yōu)化行駛路徑和速度，提高道路通行效率。

但是，視覺(jué)后處理也存在一些挑戰(zhàn)和限制。在某些惡劣天氣（如霧霾、雨雪等）下，圖像的清晰度和對(duì)比度可能會(huì)大幅下降，給視覺(jué)后處理帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。在這種情況下，車(chē)輛的感知能力和決策能力會(huì)受到嚴(yán)重影響，甚至可能導(dǎo)致安全事故。此外，對(duì)于高速行駛的車(chē)輛來(lái)說(shuō)，短時(shí)間內(nèi)獲取大量圖像信息并迅速處理、決策是一項(xiàng)極具難度的任務(wù)。這也促使研究者不斷探索更高效、更穩(wěn)健的視覺(jué)后處理方法，以進(jìn)一步提升自動(dòng)駕駛的安全性和可靠性；同時(shí)，還需要通過(guò)不斷的研究和實(shí)踐來(lái)驗(yàn)證、完善這些技術(shù)。

1.2.5 視覺(jué)感知在智能駕駛中的發(fā)展趨勢(shì)

當(dāng)前，“BEV+Transformer”框架已經(jīng)逐漸投入實(shí)際應(yīng)用。Transformer模型的特性在一定程度上解決了傳統(tǒng)規(guī)則視覺(jué)后處理中的一些缺陷問(wèn)題。通過(guò)使用Transformer模型提取的特征向量，可以在統(tǒng)一的3D坐標(biāo)系空間實(shí)現(xiàn)特征融合，從而提升智能駕駛的感知能力。這種方式有助于減少對(duì)高精地圖的依賴(lài)，優(yōu)化極端場(chǎng)景（Corner Case）的處理。

此外，Transformer大模型結(jié)合時(shí)序信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)識(shí)別，在智能駕駛過(guò)程中通過(guò)對(duì)車(chē)輛周?chē)h(huán)境的時(shí)間序列分析，可以更好地理解和預(yù)測(cè)車(chē)輛的行為和狀態(tài)。這種基于特征融合的方式也有助于提升智能駕駛的感知能力，提高行車(chē)的安全性和舒適性。