【摘 要】
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近年来,随着经济的发展,城市交通日渐发达。人们对于驾驶的安全性、舒适性要求越来越高。因此,无人车以及高级驾驶辅助系统的研究逐年白热化,相关技术和需求也促进了计算机视
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近年来,随着经济的发展,城市交通日渐发达。人们对于驾驶的安全性、舒适性要求越来越高。因此,无人车以及高级驾驶辅助系统的研究逐年白热化,相关技术和需求也促进了计算机视觉,模式识别以及智能控制系统等学科的发展。其中,可见光相机数据采集方便快捷,相对于其他传感器成本更低,因此如何利用图像信息来更好地理解道路场景,实现道路区域的精准检测以辅助驾驶,一直是多方研究的重点。然而,道路场景中阴影的存在对于理解道路场景,准确分割道路区域是一个棘手的问题。本文围绕道路场景的光照不变性问题,提出了两种解决方案以消除道路阴影,一是结合道路场景特征,从图像成像原理和阴影的物理形成原因,提出了一个改进的光照不变特征算子;二是基于图像本身,依托深度学习等相关技术,检测和消除道路阴影。这两种方案都消除了道路场景的阴影,实现了道路场景的光照一致性,提升了后续道路检测相关应用的性能。本文研究的主要工作包括:(1)本文提出了一种适用于道路场景的光照不变特征算子以消除道路阴影。基于相机传感器对于光照的成像模型推演,文章使用主成分分析(PCA)提取场景内均匀介质在log色度空间的分布结构,并定义均匀介质数据分布平面与原点之间的距离作为光照不变特征。实验结果表明,基于本文提出的光照不变特征算子,能够有效提高后续道路场景理解任务的性能,具体体现在消失点检测的精度和道路分割的准确率的提升。(2)本文提出了一个包含多重跳连接的全卷积深度神经网络框架U-shadowNet,可以端到端地处理一般场景下的阴影检测和消除两个任务。通过引入包含自适应跳连接的残差模块加深网络,提升了网络的表现力,使其能够提取图像更高层次的特征。此外,采用跳连接的设计来结合浅层和深层特征,使得网络能够更好地把握图像的全局语义信息,并结合局部特征来理解图像。基于U-shadowNet同一个框架,采用不同的训练方式,可以分别实现实时的阴影检测和阴影消除。(3)基于U-shaodowNet阴影检测框架,本文对复杂的道路场景进行阴影检测。在得到的初步检测结果上,运用条件随机场(CRFs)进一步提升阴影检测精度,然后采用基于边缘约束的阴影亮度估计算法,获取阴影亮度蒙版(matte),以消除道路阴影。后续的消失点检测以及道路分割性能的提升也验证了道路阴影消除的有效性。
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