汽车自动驾驶视觉行人检测传感器侦测原理-车元素
来源：车元素 日期：2018-06-26 点击：15515次
汽车自动驾驶视觉行人检测传感器侦测原理-车元素
在交通事故损失和伤害中，行人因交通事故造成伤亡的比重是很大的。
路面上行人是驾驶环境中的高危群体也是普遍存在的需要侦测目标之一，因此，在汽车自动驾驶技术的发展过程中，行人检测成为汽车自动驾驶传感器的重要任务之一。
在行人检测环节中，目前不论是从技术、成本还是效果角度来讲，视觉传感器无疑是最受欢迎的传感器。
视觉传感器行人检测的步骤为：行人定位、行人识别和行人跟踪。
定位
行人检测中的侦测定位使用的是根据人体的形态特征信息（静态的行人）和行人运动过程中的变化。通过研究行人目标形态、位置差别和运动情况（梯度方向光流）来完成行人检测任务。
行人识别
在确定了行人后，需要对行人进行识别判断，删除掉错误的部分信息。
基于运动的行人考虑的是探测范围内时间维度的变化信息，检测行人运动的时间和空间的周期性变化特征（如步态模式变化、图像强度变化），从而检测出行人、骑自行车的人、骑摩托车的人的运动速度、方向变化。
对于静止的行人，利用图像序列中的特征，进一步精确分析人体形状特征和光照变化信息等等，从而识别行人。也可根据行人局部（眼睛、嘴巴、手的变化）的时间和空间特征判断并确认行人。当然，所有这些还是基于行人基本的特征模板进行的。
行人跟踪
行人跟踪是在行人静止和运动过程中，在识别的基础上，进行实时侦测和预测可能产生的碰撞风险监测，这也是基于传感器应用层面的高热度需求，这一过程需要输出行人的位置、速度、形态、图像序列中的其他特征变化等等，根据行人的线性状模型来完成跟踪任务。
由于自动驾驶环境中道路上的行人所处场景复杂、行人服饰、姿态、形体和运动形态多种多样，且传感器时刻处于运动状态，因此，传感器对行人检测的硬件、算法和芯片的要求比较高。
