【摘 要】
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驾驶员在行车时,对车外的态势感知能力受到限制。如何提高驾驶员的态势感知能力是亟待解决的问题。本文从驾驶员态势增强方法进行深入研究,在车载环境下获得全景视频图像,并进行人车目标识别以及对目标物的距离估计,构造了基于全景视频的驾驶员态势增强系统。具体工作与研究成果包括以下方面:（1）在目标检测方面,采用one-stage深度神经网络模型,选择了YOLOv3作为车载环境目标检测的模型基础。针对光照变化对
【基金项目】
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“十三五”预研课题:《基于全息影像的电子沙盘技术》
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驾驶员在行车时,对车外的态势感知能力受到限制。如何提高驾驶员的态势感知能力是亟待解决的问题。本文从驾驶员态势增强方法进行深入研究,在车载环境下获得全景视频图像,并进行人车目标识别以及对目标物的距离估计,构造了基于全景视频的驾驶员态势增强系统。具体工作与研究成果包括以下方面:（1）在目标检测方面,采用one-stage深度神经网络模型,选择了YOLOv3作为车载环境目标检测的模型基础。针对光照变化对目标物识别率带来的影响,提出了亮度感知增强的改进模型,主要包括亮度差异感知权重图的获取和基于注意力的特征融合模块。对改进后的模型进行实验验证,结果表明改进后的检测模型在采集的数据集上有更好的检测效果。（2）针对车载环境下目标物进行快速的距离估计研究。首先获取不同距离下人车目标的像素高度数据,作为目标物距离信息的样本数据,对预选框像素高度占比与目标物距离进行回归分析。采用相机的投影反演方法,对目标物的距离信息进行估计。在遮挡情况下,采用Openpose模型对行人关键点骨骼结构进行恢复,使用骨骼高度代替目标物框高度,减少测距误差。（3）设计并开发了基于全景视频的驾驶员态势增强系统。将目标检测信息和距离估计信息应用到全景视频中,并在头戴AR设备中显示。驾驶员通过头戴AR设备,可以实时观察到车外环境,扫视360°的水平视野,有助于驾驶员对车外环境的态势感知,验证了基于全景视频的驾驶员态势增强系统的适用性与有效性。
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