未来驾驶中的机器视觉之眼

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     编者语:机器视觉在自动车辆中的潜在应用非常大。*近,虽然工程师们采用8个相机对车辆进行检测,解决方案更为昂贵。

  如果交通信号能具有交通警察一半的聪慧,这是否很伟大呢?一些新的技术预计能够大大提高主要交通路口的信号灯智能化程度。这只是相机及计算��为执法、高速安全以及驾驶本身所带来的技术进步中的一个方面。


     一家技术公司Aldis,开发出的相机和软件系统可确保明年的自动交通信号灯本质上的提升。
   
   近几十年来,交通工程师们企图利用报时信号灯实现主要街道上的机动车流量**化,但只是取得了一定的成效。除非交通网都是完美对称,工程师能够对一个方向的交通进行时间控制。并且假如交通信号灯之间的距离超过了半英里,大量机动车在从一个信号灯到另一个信号灯之间就会受到阻碍。为更好的进行时间控制,工程师们在道路上安装探测器来确定车辆到达路口的时间。这些探测器,即埋在路下的线圈,昂贵且易于损坏。*近,虽然工程师们采用8个相机对车辆进行检测,却是更为昂贵的解决方案。
   
   Aldis公司系统开发人员Bill Malkes说,“Aldis已经从今年六月份开始进行测试,他们在交通信号灯下安装一个信号相机,采用鱼眼镜头对各方向600码内的距离进行监测。一台具备相当先进软件的计算机将会对车辆速度进行计算,从而对信号灯进行计时,来实现车流**量。”
    
  “如果它观测到你的到来,且另一方向路口没有任何车辆、行人等,它会自动转换信号灯让你通过,而无需等待。”Malkes说。
    
  每个路口所安装的定制化相机及相关的硬件、软件花费约为15,000美元,同埋入地下的线圈相比费用要高,但随着时间的推移,成本将下降。
   
   该设备的安装不仅能够增加交通的流量,还能够减少燃料污染,因为车辆在启动时产生的废气*多。Malkes说,安全性也至关重要,当该系统感知到有车辆未红灯停车时,它能够采取应对措施。在美国每年有超过800人死于因闯红灯造成的事故中。
    
  另一类型的相机,安装在警车上,为美国的道路带来了更多变化。该相机能够每秒扫描30个车牌,并将图像换化成数据,还能够进行车牌号码与所需车辆列表的匹对。由巡警随后在其车辆上对肇事车进行警告。
   
   该系统由ELSAG North America Law Enforcement Systems所开发,已经被包括Rialto, Upland 和Baldwin Park在内的各个地区的警察部门所采用。*近,这套系统已经被校车采用,主要目的是对违返校车规定或威胁到上下车学生安全的车辆进行拍照图像撷取。数据可传输至校车内的笔记本电脑中,并在下班前对违规车辆进行查看。
   
   斯坦福大学人工智能带头人Sebastian Thrun表示,机器视觉将*终通过多种方式改进交通系统,我们将使驾驶更具效率、安全及乐趣。但机器视觉仍面临众多挑战,相机及图像处理在对新事物的理解以及距离的判断上还不能像人那么准确。
    
  机器视觉在自动车辆中的潜在应用非常大。11月份,斯坦福大学代表队参加了由国防部举行的第二届“郊区挑战赛”,在该项赛事中,全自动车辆通过了预定交通路口、60英里路程的交通路线及街道。参加“郊区挑战赛”的自动车辆采用了激光距离探测器,可发射光并对光折射回来的时间进行测算。
    
  Thrun预计在8年之内,车辆将具备一系列的自动化特征,使驾驶者能够设定车辆的自动驾驶,打个盹,或由车辆自己开进车库内。(完)