Occlusion은 자율 차량 비전 시스템의 중요한 도전을 제시합니다. 객체가 차단되거나 부분적으로 숨겨져있을 때, 그것은 차량의 환경에 정확하게 인식 할 수있는 능력에 영향을 미칠 수 있습니다. 실제 접근 방식을 구현하면 실제 시나리오의 안전과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

센서 융합 기술

카메라, LiDAR, 레이더와 같은 여러 센서에서 데이터를 결합하여, 시스템의 기능을 향상시켜 옵트 드 객체를 감지합니다. 센서 융합은 차량이 교차 검증 정보를 허용하며, 눈부신 반점을 감소시킵니다.

예를 들어, LiDAR는 카메라가 놓을 수 있는 깊이 정보를 제공하는 카메라 이미지에서 물체를 비정밀하게 감지할 수 있습니다. 이러한 데이터 소스를 통합하면 환경의 더 포괄적 인 이해를 갖게 됩니다.

예측 모델링

예측 알고리즘은 이전의 움직임 패턴을 기반으로 한 occluded 개체의 가능성이 위치를 추정합니다. 기계 학습 모델은 숨겨진 개체가 위치 할 수있는 예측에 대한 역사적인 데이터를 분석 할 수 있습니다.

이 접근법은 차량이 복잡한 환경에서의 의사결정을 개선할 수 없는 경우도 잠재적 위험이 발생합니다.

강화된 인식 알고리즘

고급 인식 알고리즘은 부분적으로 눈에 보이는 개체를 인식하는 깊은 학습을 사용합니다. 이 모델은 공원 차량이나 사이클리스트가 다른 차량으로 비난 한 후 보행자와 같은 개체를 식별하기 위해 다양한 데이터 세트에 훈련됩니다.

지속적인 교육 및 업데이트는 다양한 배양 시나리오를 처리하는 시스템의 능력을 향상시키고 견고성과 안전성을 향상시킵니다.

  • 감지기 fusion
  • 예측 모델링
  • 딥러닝 알고리즘
  • 시스템 업데이트