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佩特科技发布双目人脸识别解决方案 简述在自动驾驶行业里的双目视觉解决方案

2019-06-28 10:55:16 广州佩特电子科技有限公司 阅读

最近,佩特科技推出了一款新品:双目摄像头模块,并同时发布了双目人脸识别解决方案,可以为客户定制双目人脸识别解决方案及各种基于双目摄像头的解决方案。其实在现在的生活里,双目人脸识别解决方案在应用很广,今天佩特科技就来和大家聊聊,在自动驾驶行业里的双目视觉解决方案。


双目视觉简介


相比于单目视觉,双目视觉(Stereo Vision)的关键区别在于可以利用双摄像头从不同角度对同一目标成像,从而获取视差信息,推算目标距离。


具体到视觉ADAS应用来说,如果采用单目摄像头,为了识别行人和车辆等目标,通常需要大规模的数据采集和训练来完成机器学习算法,并且难以识别不规则物体;而利用毫米波雷达和激光雷达进行测距的精度虽然较高,但是成本和难度亦较高。所以,双目视觉的最大优势在于维持开发成本较低的前提下,实现一定精度的目标识别和测距,完成FCW(前方碰撞预警)等ADAS功能。

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双目视觉测距原理


根据双目视觉的测距原理,通常将其实现过程分为五个步骤:相机标定,图像获取,图像预处理,特征提取与立体匹配,三维重构。其中,相机标定是为了得到相机的内外参数和畸变系数等,可以离线进行;而左右相机图像获取的同步性,图像预处理的质量和一致性,以及立体匹配(获取视差信息)和三维重构(获取距离信息)算法的实时性要求带来的巨大运算量,对在嵌入式平台上实现双目视觉ADAS提出了挑战。


单目和双目详细对比


视觉方案要完成ADAS任务,一般要实现测距(本车与前方障碍物距离)和识别(障碍物是什么)两项工作。按照车载摄像头模组的不同,目前主流ADAS摄像头可以分为单目和双目两种技术路线。


单目摄像头的算法思路是先识别后测距:首先通过图像匹配进行识别,然后根据图像大小和高度进一步估算障碍与本车时间。在识别和估算阶段,都需要和建立的样本数据库进行比较。想要识别各种车,就要建立车型数据库,想要识别麋鹿,就要建立麋鹿数据库。


双目摄像头的算法思路是先测距后识别:首先利用视差直接测量物体与车的距离,原理和人眼类似。两只眼睛看同一个物体时,会存在视差,也就是分别闭上左右眼睛看物体时,会发现感官上的位移。这种位移大小可以进一步测量出目标物体的远近。然后在识别阶段,双目仍然要利用单目一样的特征提取和深度学习等算法,进一步识别障碍物到底是什么。


因为视差越远越小的缘故,业内有观点认为,双目在20米内有明显的测距优势,在20米距离外,视差减小测距存在难度,可以用高像素摄像头和更优秀的算法来提升测距性能,该处是难点也是核心竞争力。


双目镜头间距和测距是两个此消彼长的参数,镜头间距越小,检测距离越近,镜头间距越大,检测距离越远。考虑车内美观和ADAS需要,小尺寸远距离双目产品更受欢迎。


因为增加了一个镜头,带来更多运算量,整个摄像头模组的性能要求和成本都更高了。而且在两者都有的标定工作上,双目要比单目更加复杂。而且选择双目方案切入市场并不能完全绕开单目方案的难点,在第二个阶段,你依然要需要一个庞大的数据库,依然需要打磨算法。


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