計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在預(yù)警盲區(qū)的可行性研究

姚天晨

摘 要 本文在分析前人盲區(qū)技術(shù)探測(cè)的基礎(chǔ)上，提出基于一種計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的技術(shù)來(lái)預(yù)警視覺(jué)盲區(qū)，通過(guò)在恰當(dāng)位置安置傳感器和視覺(jué)攝像機(jī)，捕捉盲區(qū)內(nèi)的人和物體的本源信息，再通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)盲區(qū)內(nèi)物體圖像識(shí)別，傳入預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)警，進(jìn)而大限度地減少相關(guān)事故的發(fā)生。經(jīng)理論分析，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在預(yù)警盲區(qū)上具有可行性和較高的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

關(guān)鍵詞 計(jì)算機(jī)視覺(jué);傳感器;盲區(qū)預(yù)警;車輛;變焦攝像機(jī)

引言

近些年來(lái)，國(guó)內(nèi)對(duì)視覺(jué)盲區(qū)探測(cè)預(yù)警的技術(shù)研究和應(yīng)用也逐漸增多，目前主要有基于雷達(dá)、紅外線、激光及超聲波等技術(shù)的盲區(qū)預(yù)警應(yīng)用，這些技術(shù)應(yīng)用在一定程度上減少了生產(chǎn)和交通事故的發(fā)生，降低了駕駛?cè)说纳踩拓?cái)產(chǎn)損失風(fēng)險(xiǎn)。然而，它們對(duì)視覺(jué)盲區(qū)探測(cè)的精密性、抗干擾性、靈活性及投入成本等方面還存在一定的不足。由環(huán)境因素影響的探測(cè)結(jié)果不精確，測(cè)量范圍和對(duì)象的局限性等，成為如今預(yù)警盲區(qū)的困難點(diǎn)。

1計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)研究

1.1 圖像處理技術(shù)

我們最常見(jiàn)的就是圖像，任何物體都會(huì)形成圖像。通過(guò)分析圖像的特征，如幾何特性，運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等來(lái)找尋與之匹配的物體，從而達(dá)到識(shí)別圖像的目的。目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)所用的算法模型，主要為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法，幾乎統(tǒng)治了計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)的研究領(lǐng)域?；谟?jì)算機(jī)視覺(jué)算法的圖像處理技術(shù)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是利用計(jì)算機(jī)來(lái)對(duì)圖像信息進(jìn)行處理的技術(shù)，圖像作為幾何圖形，其本身必然是由點(diǎn)、線、面、顏色等多種元素共同組成，而在計(jì)算機(jī)中，圖像的點(diǎn)則可以理解為像素點(diǎn)，如果計(jì)算機(jī)能夠?qū)⒉煌袼攸c(diǎn)的空間位置儲(chǔ)存起來(lái)，對(duì)這些像素點(diǎn)進(jìn)行拆分、組合等，得到圖像特征參數(shù)，進(jìn)而利用相關(guān)參數(shù)模型識(shí)別圖像。從計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的角度來(lái)看，圖像處理實(shí)際上也就是利用傳感器來(lái)對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并在其成為數(shù)字信號(hào)后再通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)進(jìn)行信號(hào)加工處理與信號(hào)的重新合成，使圖像能夠達(dá)到想要的效果。如今這一技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，利用它的精密性、再現(xiàn)性及應(yīng)用范圍廣的特點(diǎn)，在各個(gè)領(lǐng)域的監(jiān)測(cè)環(huán)節(jié)都扮演著必不可少的角色[1]。

1.2 圖像理解和視頻理解的綜合淺述

當(dāng)從外界輸入圖像信息，計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)能夠?qū)D像進(jìn)行分類，不同物體存在獨(dú)特的信息點(diǎn)，通過(guò)對(duì)這些信息點(diǎn)的分析整合，初步得出對(duì)圖像的理解。圖像目標(biāo)檢測(cè)則是利用現(xiàn)有的算法確定圖像上所有目標(biāo)的具體位置，再次理解圖像。圖像分割則對(duì)圖像進(jìn)行分類別，是人，物體還是其他，這是關(guān)鍵的。最后便能識(shí)別出圖像的現(xiàn)實(shí)物。視頻是一系列圖像在時(shí)空上的連續(xù)組合，同時(shí)還伴有聲音，運(yùn)動(dòng)態(tài)等基本的特征點(diǎn)，這將是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的突破區(qū)域，現(xiàn)代信息的傳遞往往通過(guò)視頻來(lái)表現(xiàn)，即諸多圖像的時(shí)空上的結(jié)合品。計(jì)算機(jī)視覺(jué)在其視頻目標(biāo)檢測(cè)、視頻跟蹤、視頻行為識(shí)別等方面都有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，這將是今后視頻理解的黃金門。

2計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)預(yù)警盲區(qū)的可行性

2.1 技術(shù)上的可行性

目前，我國(guó)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)達(dá)到全球領(lǐng)先水平，并且隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，人臉識(shí)別，物體識(shí)別，分割算法等方面的精度不斷提高，這為計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在預(yù)警盲區(qū)提供了可行性[2]。

（1）計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)優(yōu)勢(shì)。①抗干擾性強(qiáng)。從抗干擾性方面考慮，與雷達(dá)，超聲波為基礎(chǔ)的技術(shù)預(yù)警，相互之間存在干擾性，導(dǎo)致對(duì)探測(cè)結(jié)果判斷的精密度不高，應(yīng)用范圍局限，而計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)對(duì)目標(biāo)圖像特征的識(shí)別，不存在干擾的缺點(diǎn)，因而廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。②高精度。計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的核心技術(shù)——圖像和視頻理解，目前，隨著該技術(shù)的不斷成熟，其應(yīng)用的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法也越來(lái)越高級(jí)，對(duì)圖像理解、視頻理解的精度性也隨之提高，精準(zhǔn)把握?qǐng)D像的點(diǎn)特征，綜合分析圖像和視頻，可以判斷出圖像的物體實(shí)型。③應(yīng)用范圍廣。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)就是對(duì)采集的圖像進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，只要外界輸入完全的圖像信息，計(jì)算機(jī)視覺(jué)便可以識(shí)別出實(shí)體類型、位置及存在狀態(tài)。只要涉及圖像識(shí)別的環(huán)節(jié)，均可以利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行研究解決[3]。

2.2 經(jīng)濟(jì)上的可行性

目前，我國(guó)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到智慧醫(yī)療、無(wú)人識(shí)別、智能交通等領(lǐng)域，這不再是需要花費(fèi)巨大成本研發(fā)的新技術(shù)，現(xiàn)行技術(shù)應(yīng)用的條件較為成熟。其次圖像收集主要采用變焦360度全方位攝像機(jī)，與雷達(dá)，超聲波的設(shè)備相比，經(jīng)濟(jì)成本是較低的，最后，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在預(yù)警盲區(qū)的成功應(yīng)用，將大大減少事故的發(fā)生，這對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的效益將不再是投入成本能比較的。

3技術(shù)難點(diǎn)

①前期圖像收集主要由攝像機(jī)來(lái)完成，環(huán)境因素對(duì)圖像的收集工作產(chǎn)生了一定的影響，如霧、雨等天氣的出現(xiàn)，可能會(huì)對(duì)圖像的本體特征產(chǎn)生干擾。此外，由于事故發(fā)生常為車輛的運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，這對(duì)攝像機(jī)能否取到穩(wěn)定的圖像有一定的影響，不穩(wěn)定的圖像傳入計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)系統(tǒng)，可能對(duì)圖像點(diǎn)的特征提取產(chǎn)生干擾，這兩點(diǎn)是需要考慮的。②我們利用攝像機(jī)采集的圖像，經(jīng)圖像處理技術(shù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)后，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)中圖像理解技術(shù)對(duì)大量圖像特征相似的反復(fù)出現(xiàn)點(diǎn)，識(shí)別就會(huì)產(chǎn)生失誤，這是該技術(shù)目前發(fā)展急需突破的研究方向[4]。

4結(jié)束語(yǔ)

在對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在預(yù)警盲區(qū)的可行性分析中，足以看到該技術(shù)在盲區(qū)預(yù)警領(lǐng)域的發(fā)展前景。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)將會(huì)記錄于計(jì)算機(jī)中，這無(wú)疑為計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的進(jìn)一步應(yīng)用，提供了海量的信息數(shù)據(jù)支撐。一旦該技術(shù)在預(yù)警視覺(jué)盲區(qū)的應(yīng)用有了實(shí)用性突破，將極大地減少由盲區(qū)導(dǎo)致的事故發(fā)生，減少人們生命安全和財(cái)產(chǎn)損失風(fēng)險(xiǎn)。所以，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在預(yù)警盲區(qū)上是可行性的，同時(shí)會(huì)帶來(lái)較大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳宏君，謝建民.基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的圖像處理技術(shù)的研究[J].吉林廣播電視大學(xué)學(xué)報(bào)，2019（10）：158-160.

[2] 張丹，單海軍，王哲，等.無(wú)人系統(tǒng)之“眼”——計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與應(yīng)用淺析[J].無(wú)人系統(tǒng)技術(shù)，2019（2）：1-11.

[3] 趙立金，余莎莎，黃浩.面向消防車行車安全的雙目技術(shù)研究[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2018（7）：16-19.

[4] 李雅琪，馮曉輝，王哲.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)展[J].人工智能，2019（2）：18-27.