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          攝像頭屏蔽器處理盲點區域方式

              姚博士研究的重點是攝像頭在特定條件下的視覺對象識別。要識別的對象以及攝像機的移動,識別任務的可用時間非常短。這個一般性問題適用于一個特定的問題:主動盲點相機。統計數據顯示,大量卡車事故與所謂的盲點有關,即車輛周圍的區域,卡車司機很難察覺弱勢道路干擾器使用者。一個簡單的解決方案是,現在由歐盟法律強制執行的盲點鏡顯示每年的事故數量沒有減少。

              其他技術解決方案(如超聲波傳感器或紅外系統)都有其特定的缺點,因此遠不是完美的解決方案。必須找到另一種解決方案,檢測監控系統會主動向駕駛員發出警告。因此,本博士研究的目的是實現一種主動盲點攝像頭,該攝像頭可以通過圖像處理在攝像頭圖像中檢測弱勢道路使用者,并就此向駕駛員發出警告。這個研究課題帶來了許多挑戰?捎玫臅r間裕度非常小,這與屏蔽器非常高的可靠性要求相矛盾。此外,異構對象類的時間高效識別是一個挑戰。

              由于最終監控攝像頭系統應集成在現有的被動盲點相機系統中,因此計算資源有限。此外,特定的側視盲點攝像頭位置與通常描述的前視行人檢測系統有很大不同。目前,我們實現了這一總體安全解決方案的一部分:我們開發了一個強大的多行人檢測和跟蹤框架,完全依靠卡車盲點攝像頭的視覺輸入。我們的算法利用場景約束和時間信息來減少搜索空間。這種方法允許使用精確的行人檢測器,否則計算成本太高。使用這種方法,我們可以在高處理速度下獲得出色的屏蔽器精度結果,同時只依賴單核CPU實現。
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