我正在開發(fā)一個基于圖像識別的自動駕駛系統(tǒng),但發(fā)現(xiàn)夜間或惡劣天氣下的圖像識別效果很差。如何找到解決方案或優(yōu)化策略?

我的自動駕駛系統(tǒng)需要在各種環(huán)境下都能準(zhǔn)確識別道路標(biāo)志和障礙物,但夜間或惡劣天氣下的圖像質(zhì)量較差,導(dǎo)致識別效果大打折扣。我希望通過百度搜索找到一些針對夜間或惡劣天氣下圖像識別的解決方案或優(yōu)化策略,比如使用紅外攝像頭、增強(qiáng)圖像對比度等。

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1 個回答

牧心
  1. 多傳感器融合策略

在極端天氣條件下,單獨(dú)依賴傳統(tǒng)的激光雷達(dá)或攝像頭進(jìn)行安全導(dǎo)航顯得力不從心。然而,當(dāng)這些技術(shù)攜手并進(jìn),形成強(qiáng)大的聯(lián)盟時,故事便截然不同,它們共同賦予了系統(tǒng)*的適應(yīng)性和魯棒性。為此,全球范圍內(nèi)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)正積極探索并實(shí)踐著雷達(dá)、紅外攝像機(jī)、門控攝像機(jī)、立體視覺攝像機(jī)、氣象站及多種天氣敏感傳感器的創(chuàng)新組合與排列。當(dāng)然,要確保這一融合策略發(fā)揮*效能,關(guān)鍵在于對各傳感器進(jìn)行*的標(biāo)定與同步,以實(shí)現(xiàn)無縫協(xié)作與性能*化。

  1. 機(jī)械防護(hù)與清潔的創(chuàng)新路徑

面對自動駕駛(AV)在惡劣天氣中遭遇的種種挑戰(zhàn),汽車企業(yè)紛紛回歸基礎(chǔ),采用直觀而經(jīng)濟(jì)的機(jī)械手段作為應(yīng)對之策。正如人們面對問題時常有的“擰緊螺絲”般的直接反應(yīng),這些企業(yè)也在努力通過簡單卻有效的機(jī)械解決方案來克服難關(guān)。以沃爾沃為例,在斯堪的納維亞的嚴(yán)冬中,他們敏銳地觀察到前車行駛引起的雪漩渦對傳感器造成的困擾,通過不斷嘗試與調(diào)整,最終將雷達(dá)和攝像機(jī)巧妙地安置于擋風(fēng)玻璃之后,有效避免了積雪的直接侵襲。盡管這一方案在某種程度上是市場需求的妥協(xié),因?yàn)樗拗屏藗鞲衅髟隈{駛室內(nèi)的布局,但它確實(shí)為特定環(huán)境下的傳感器保護(hù)提供了可行的思路。

此外,對于無法直接置于車窗后的傳感器,如長波紅外(LWIR)熱成像設(shè)備,我們?nèi)孕杼剿髌渌鉀Q方案。與此同時,被動防護(hù)技術(shù)也展現(xiàn)出了其獨(dú)特的價值。疏水膜在提升汽車擋風(fēng)玻璃性能方面的成功應(yīng)用,提供了靈感——將疏水涂層應(yīng)用于AV傳感器表面,可以顯著提升其抗水性能,減少水霧和雨滴的干擾。PPG等公司已在此領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展,為自動駕駛車輛傳感器防護(hù)提供了創(chuàng)新的選擇。

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