《套用於自動駕駛車輛環境感知系統的去霧技術研究》是依託中南大學，由郭璠擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：套用於自動駕駛車輛環境感知系統的去霧技術研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：郭璠
- 依託單位：中南大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
現有的圖像去霧復原算法大多利用大氣散射模型採用整幅圖像統一增強的方式，若直接將這些算法運用於自主車環境感知系統中道路圖像的處理，除不能滿足車輛行駛的實時性外，很可能還會產生近處路面區域（能見度範圍內）過增強，而遠處區域（能見度範圍外）增強不夠的問題，導致道路標誌線、標誌牌、交通燈等交通場景目標圖像特徵缺失，檢測率低，影響行車安全。本項目將根據道路圖像的特點，基於能見度概念，研究霧天道路環境下的圖像分區實時去霧技術，進一步提高去霧效果，保證自動駕駛的安全性。研究內容主要包括：（1）構建基於能見度的道路圖像去霧新模型，為霧天道路圖像的不同區域分配不同的增強係數以分別進行去霧處理；（2）設計基於新模型的去霧算法；（3）研究基於能見度檢測和交通場景目標檢測的道路圖像去霧效果客觀評價方法；（4）設計與實現道路圖像去霧軟體平台，並運用於自動駕駛車輛環境感知系統以檢驗其魯棒性與實時性。
結題摘要
本項目圍繞套用於自動駕駛車輛環境感知系統的去霧技術，從去霧新模型的構建、去霧新算法的設計、去霧算法參數的最佳化、去霧效果的定量評價、去霧工作的實際套用五個方面展開研究。經過三年的研究，取得了較為顯著的研究成果： 1. 去霧新模型的構建方面：結合能見度的相關概念與道路圖像的特點，構建了專門針對自動駕駛車輛所拍道路圖像的去霧新模型。此外，基於對夜晚霧天圖像中多光源所引起的發光現象的考慮，構建了一個專門針對夜晚霧天圖像的多光源去霧新模型。 2. 去霧新算法的設計方面：提出了一種專門針對道路圖像的去霧新算法。在此基礎上，完成了道路圖像去霧軟體平台的設計、開發與測試，並通過自主改造的無人車驗證了該方法的有效性。同時，提出了一種基於多光源去霧新模型的夜晚圖像去霧算法。實驗結果表明：此算法在去霧結果的對比度、色彩自然度和算法運算時間等方面均優於其它對比算法。此外，還提出了一種基於融合策略的深度卷積神經網路去霧新算法，該算法利用深度殘差卷積網路有效整合霧天圖像不同角度的衍生圖信息，實現了對不同場景、不同濃度霧天圖像的有效去霧。 3. 去霧算法參數的最佳化方面：針對霧天圖像去霧算法的參數自適應調控問題，利用計算智慧型方法優異的尋優能力，分別提出了基於遺傳算法、粒子群最佳化算法、人工魚群算法的參數自適應調控方法，由此即將靜態開環的參數估計問題轉換為閉環的動態參數調節問題。實驗結果表明：相比於參數值固定情況下得到的去霧圖像，採用上述這些方法對不同輸入圖像自適應地選取參數值能獲得更好的去霧結果。 4. 去霧效果的定量評價方面：提出了一種專門針對道路圖像的能見度檢測方法，以便利用能見度數值來對圖像的去霧效果進行評估。同時，將去霧前後交通場景相關目標的檢測正確率的提升值作為衡量道路圖像去霧效果的另一重要評價指標。此外，還提出了一種基於視覺感知的去霧效果評價指標，以便從多個不同角度來全面評價各算法的去霧效果。 5. 去霧工作的實際套用方面：將去霧工作與腦機接口相結合，實現了通過腦電信號控制虛擬霧天場景霧氣濃度大小的功能。實驗結果表明，利用此方法可以生成具有較好逼真度與沉浸感的虛擬霧天場景，因此可廣泛套用於兒童注意力訓練、老年人或患病人士的智力恢復，以及虛擬遊戲場景的真實感渲染等教育、醫療、娛樂領域。 總的來說，本項目的成果顯著，能夠極大的促進去霧算法的理論研究及其在實際工程中的套用。
