計(jì)算機(jī)視覺技術(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)探測的基礎(chǔ)上，提出基于一種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的技術(shù)來預(yù)警視覺盲區(qū)，通過在恰當(dāng)位置安置傳感器和視覺攝像機(jī)，捕捉盲區(qū)內(nèi)的人和物體的本源信息，再通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對盲區(qū)內(nèi)物體圖像識別，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)和社會效益。

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

引言

近些年來，國內(nèi)對視覺盲區(qū)探測預(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，它們對視覺盲區(qū)探測的精密性、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)境因素影響的探測結(jié)果不精確，測量范圍和對象的局限性等，成為如今預(yù)警盲區(qū)的困難點(diǎn)。

1計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)研究

1.1 圖像處理技術(shù)

我們最常見的就是圖像，任何物體都會形成圖像。通過分析圖像的特征，如幾何特性，運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等來找尋與之匹配的物體，從而達(dá)到識別圖像的目的。目前計(jì)算機(jī)視覺所用的算法模型，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)視覺相關(guān)的研究領(lǐng)域。基于計(jì)算機(jī)視覺算法的圖像處理技術(shù)，簡單來說就是利用計(jì)算機(jī)來對圖像信息進(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)的空間位置儲存起來，對這些像素點(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)模型識別圖像。從計(jì)算機(jī)視覺算法的角度來看，圖像處理實(shí)際上也就是利用傳感器來對圖像信號進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并在其成為數(shù)字信號后再通過計(jì)算機(jī)來進(jìn)行信號加工處理與信號的重新合成，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)，通過對這些信息點(diǎn)的分析整合，初步得出對圖像的理解。圖像目標(biāo)檢測則是利用現(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)視覺的突破區(qū)域，現(xiàn)代信息的傳遞往往通過視頻來表現(xiàn)，即諸多圖像的時(shí)空上的結(jié)合品。計(jì)算機(jī)視覺在其視頻目標(biāo)檢測、視頻跟蹤、視頻行為識別等方面都有獨(dú)特的優(yōu)勢，這將是今后視頻理解的黃金門。

2計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)預(yù)警盲區(qū)的可行性

2.1 技術(shù)上的可行性

目前，我國的計(jì)算機(jī)視覺技術(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，人臉識別，物體識別，分割算法等方面的精度不斷提高，這為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在預(yù)警盲區(qū)提供了可行性[2]。

（1）計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)優(yōu)勢。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)致對探測結(jié)果判斷的精密度不高，應(yīng)用范圍局限，而計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)對目標(biāo)圖像特征的識別，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)視覺算法也越來越高級，對圖像理解、視頻理解的精度性也隨之提高，精準(zhǔn)把握圖像的點(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。簡單來說，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)就是對采集的圖像進(jìn)行精準(zhǔn)識別，只要外界輸入完全的圖像信息，計(jì)算機(jī)視覺便可以識別出實(shí)體類型、位置及存在狀態(tài)。只要涉及圖像識別的環(huán)節(jié)，均可以利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行研究解決[3]。

2.2 經(jīng)濟(jì)上的可行性

目前，我國的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到智慧醫(yī)療、無人識別、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，這對經(jīng)濟(jì)和社會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)來完成，環(huán)境因素對圖像的收集工作產(chǎn)生了一定的影響，如霧、雨等天氣的出現(xiàn)，可能會對圖像的本體特征產(chǎn)生干擾。此外，由于事故發(fā)生常為車輛的運(yùn)動(dòng)過程中，這對攝像機(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)視覺技術(shù)系統(tǒng)，可能對圖像點(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)字信號后，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中圖像理解技術(shù)對大量圖像特征相似的反復(fù)出現(xiàn)點(diǎn)，識別就會產(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

在對計(jì)算機(jī)視覺技術(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，越來越多的數(shù)據(jù)將會記錄于計(jì)算機(jī)中，這無疑為計(jì)算機(jī)視覺技術(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)視覺技術(shù)在預(yù)警盲區(qū)上是可行性的，同時(shí)會帶來較大的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳宏君，謝建民.基于計(jì)算機(jī)視覺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.無人系統(tǒng)之“眼”——計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)與應(yīng)用淺析[J].無人系統(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)視覺技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)展[J].人工智能，2019（2）：18-27.