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        基于熱成像傳感器和激光雷達的行人識別方法研究*

        2022-07-26 01:37:48黃宇涵張洪昌
        科技與創(chuàng)新 2022年14期
        關(guān)鍵詞:檢測

        黃宇涵,張洪昌,2

        (1.武漢理工大學(xué)汽車工程學(xué)院,湖北 武漢 430070;2.武漢理工大學(xué)重慶研究院,重慶 401120)

        汽車智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)已成為全球科技創(chuàng)新領(lǐng)域的焦點,而智能網(wǎng)聯(lián)汽車是繼新能源汽車后汽車產(chǎn)業(yè)的又一制高點。從智能網(wǎng)聯(lián)汽車的技術(shù)架構(gòu)來看,傳感器在環(huán)境感知技術(shù)中扮演著信息采集的重要角色。由于單一傳感器在信息獲取上具有一定的局限性,因此,多傳感器融合技術(shù)的研究具有重要意義[1]。行人檢測任務(wù)一直是汽車智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)中的熱門問題。當(dāng)前,在國內(nèi)道路區(qū)域的行人檢測方面,大都采用功能單一的交通監(jiān)控設(shè)備進行區(qū)域性檢測,如利用紅外攝像檢測,該方法存在對比度低、噪聲較多的問題;百度自動駕駛汽車上的Ⅴelodyne64 線激光雷達在行人檢測方面存在工作可靠性不高等問題。由于汽車實際行駛環(huán)境復(fù)雜,現(xiàn)有單一傳感器并不能滿足復(fù)雜路況下的所有需求,為了保證自動駕駛的行駛安全性,通常采用數(shù)量眾多的不同類型的傳感器以滿足探測和數(shù)據(jù)采集的需要,即多傳感器融合技術(shù)。目前來看,多傳感器融合技術(shù)已成為自動駕駛傳感器方案的主流發(fā)展趨勢[2]。

        本文利用熱成像傳感器和激光雷達組成多傳感器檢測系統(tǒng),其中熱成像傳感器具有探測能力強、作用距離遠、能直觀顯示物體表面溫度場等優(yōu)點,激光雷達具有體積小、質(zhì)量輕、分辨率高、抗有源干擾能力強等優(yōu)點。對熱成像傳感器和激光雷達所采集的由速度V、體溫T、身高H 及體型高寬比Z 組合構(gòu)成的多源綜合信息進行分析和處理,包括對多源數(shù)據(jù)進行檢測、相關(guān)與組合,從而提高目標(biāo)行人檢測的準(zhǔn)確度。

        基于以上情況,本文提出了一種基于熱成像傳感器和激光雷達的行人識別系統(tǒng)及方法,用于解決在固定背景下的行人檢測問題。

        1 系統(tǒng)設(shè)計

        該方法是由熱成像傳感器、激光雷達、接口單元、中央處理單元、電源及聲光警示單元組成。所述的熱成像傳感器通過USB 線與接口單元連接,激光雷達通過網(wǎng)線與接口單元連接,接口單元通過內(nèi)部總線與中央處理單元連接,中央處理單元與聲光警示單元連接,電源與所有模塊連接。其中,熱成像傳感器傳輸熱成像圖片數(shù)據(jù)給接口單元,激光雷達將激光雷達點云數(shù)據(jù)傳給接口單元,接口單元將數(shù)據(jù)濾波傳給中央處理單元,中央處理單元通過傳輸電平信號控制聲光警示單元。其流程如圖1 所示。所述的熱成像傳感器用于檢測行人體溫與體型高寬比信息,激光雷達用于檢測行人速度與身高信息,中央處理單元用于處理所有的運行算法,聲光警示單元用于警示監(jiān)測人員。

        圖1 結(jié)構(gòu)示意圖

        2 行人識別方法設(shè)計

        行人識別方法運行步驟如下。

        步驟1:通過激光雷達獲取行人的速度與身高信息,熱成像傳感器獲取行人體溫與體型高寬比信息。

        步驟2:提出一種隸屬函數(shù)可變的模糊綜合評判算法[3],對傳感器的多源信息數(shù)據(jù)進行融合處理并形成綜合評判體系,實現(xiàn)對目標(biāo)行人的檢測。其結(jié)構(gòu)示意圖如圖2 所示。

        圖2 結(jié)構(gòu)示意圖

        2.1 行人檢測模型

        為支持目標(biāo)行人檢測,對熱成像傳感器和激光雷達所采集的由速度V、體溫T、身高H 及體型高寬比Z組合構(gòu)成的多源綜合信息進行分析和處理,包括對多源數(shù)據(jù)進行檢測、相關(guān)與組合,從而提高目標(biāo)行人檢測的準(zhǔn)確度。根據(jù)傳感器系統(tǒng){激光雷達,熱成像傳感器},設(shè)計行人檢測模型M,如圖3 所示。

        圖3 行人檢測模型M

        2.2 均值可變隸屬函數(shù)

        通過先驗知識,人的速度大致分布在0~10 m/s,體溫分布在36 ℃左右,身高在1~2.5 m,體型高寬比在4 左右,根據(jù)樸素貝葉斯理論[4],認為符合這些給定特征的檢測對象屬于“人”這一類別(由于存在識別誤差,本文給出“無法識別”這一模糊判斷),由于行人速度V、體溫T、身高H 及高寬比Z 為人們所熟知,屬于有共識的客觀模糊現(xiàn)象,根據(jù)模糊理論,可以通過直覺法確定上述參數(shù)的隸屬函數(shù)[5],這里統(tǒng)一對4個特征參數(shù)采用高斯函數(shù)進行描述。由于在實際使用過程中,熱成像傳感器和激光雷達易受到環(huán)境干擾,可能會對測量結(jié)果造成影響,本文提出一種與影響傳感器運行的主要環(huán)境因素的變化規(guī)律有關(guān)的修正函數(shù)f(Δ),對隸屬函數(shù)的均值進行修正[6](修正前函數(shù)的均值直接加上對應(yīng)的修正函數(shù)即可,相當(dāng)于原隸屬函數(shù)向左平移了f(Δ)個單位),其中Δ為影響傳感器運行的主要環(huán)境因素,如溫度、風(fēng)速等;設(shè)修正后的均值分別為速度v′、體溫t′、身高h′、高寬比z′,如圖4所示。

        圖4 均值可變隸屬函數(shù)

        2.3 評判矩陣

        給出評判集合V{識別結(jié)果非人 無法識別 識別結(jié)果為人},分別將收集的4 個傳感器的數(shù)據(jù)代入圖2 所示的相應(yīng)隸屬函數(shù)中,例如,將激光雷達收集的身高數(shù)據(jù)代入步驟2 確定的有關(guān)身高的隸屬函數(shù)中,計算后得到該數(shù)據(jù)對應(yīng)的y 值。將每一個數(shù)據(jù)得出的y 值分別與該數(shù)據(jù)對應(yīng)的隸屬函數(shù)中選定的α上界及α下界相比較,若y∈(0,α下界],則這一數(shù)據(jù)的判斷結(jié)果為“識別結(jié)果非人”;若y∈(α下界,α上界],則這一數(shù)據(jù)的判斷結(jié)果為“無法識別”;若y∈(α上界,1],則這一數(shù)據(jù)的判斷結(jié)果為“識別結(jié)果為人”。將每一類傳感器的每一個數(shù)據(jù)代入隸屬函數(shù)中,P 次計算后(P 取決于每類傳感器收集的數(shù)據(jù)的數(shù)量),分別統(tǒng)計每一類傳感器收集的若干數(shù)據(jù)中對應(yīng)“識別結(jié)果非人”“無法識別”以及“識別結(jié)果為人”的百分?jǐn)?shù),整合后構(gòu)成2×3 的矩陣X 與Y,即:

        式(1)(2)中:X 與Y 分別為熱成像傳感器和激光雷達對應(yīng)評判集V 的評判矩陣;x11為激光雷達收集的若干速度數(shù)據(jù)中對應(yīng)“識別結(jié)果非人”的百分?jǐn)?shù);x13為速度數(shù)據(jù)中對應(yīng)“無法識別”的百分?jǐn)?shù);x2j為激光雷達收集的若干身高數(shù)據(jù)中對應(yīng)于3 種評判結(jié)果的百分?jǐn)?shù);y1j為熱成像傳感器收集的若干溫度數(shù)據(jù)中對應(yīng)于3 種評判結(jié)果的百分?jǐn)?shù);y2j為熱成像傳感器收集的若干體型高寬比數(shù)據(jù)中對應(yīng)于3 種評判結(jié)果的百分?jǐn)?shù);其余符號含義類似,這里不加贅述。

        2.4 信息權(quán)重及綜合評判

        2.4.1 構(gòu)建三元頻數(shù)統(tǒng)計法[7]確定信息數(shù)據(jù)權(quán)重

        由于各個傳感器的精度以及測量參數(shù)的地位是不一樣的,本文提出一種三元頻數(shù)統(tǒng)計法來確定各傳感器的權(quán)重,該方法是從步驟1 給出的傳感器系統(tǒng){激光雷達,熱成像傳感器}出發(fā),運用專家經(jīng)驗,給出i 組權(quán)重分配,根據(jù)給出的權(quán)重分配,按下列步驟對每類傳感器進行權(quán)重統(tǒng)計。

        第一,在所給的某一類傳感器的i 組權(quán)重中找出最大值M 和最小值m。

        并將權(quán)重從小到大進行分組。

        第三,計算每組權(quán)重的頻數(shù)與頻率。

        第四,選取最大頻率所在分組的組中值作為該傳感器的權(quán)重xi,從而得到權(quán)重向量N=[x1x2… xn],之后將得到的權(quán)重向量進行歸一化處理:

        第五,對其他傳感器重復(fù)上述操作。

        由上述方法確定權(quán)重向量為:

        式(4)中:N 為兩傳感器X、Y 的權(quán)重向量;N1為傳感器X 速度與身高指標(biāo)的權(quán)重向量;N2為傳感器Y 溫度和體型高寬比指標(biāo)的權(quán)重向量。

        2.4.2 進行綜合評判

        式(5)中,?與矩陣乘法類似,表示一種合成關(guān)系,例如:

        對A 進行歸一化處理:

        結(jié)果說明,有P1%的概率判斷識別結(jié)果非人,有P2%的概率無法識別,而P3%的概率判斷識別對象為人,取Pmax%對應(yīng)的判斷結(jié)果為最終判斷結(jié)果,若其結(jié)果為無法識別,則轉(zhuǎn)為人工排查。

        3 結(jié)束語

        本文介紹的基于熱成像傳感器和激光雷達的行人識別方法,用于解決在固定背景下的行人檢測問題。該方法具有很好的容錯能力,能夠排除錯誤數(shù)據(jù)在融合過程中對正確結(jié)果的影響,并且能夠降低數(shù)據(jù)冗余。

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