[发明专利]一种无人驾驶车载智能相机在环测试方法和装置有效

专利信息
申请号: 201910948291.X 申请日: 2019-10-08
公开(公告)号: CN110677640B 公开(公告)日: 2021-04-06
发明(设计)人: 张素民;支永帅 申请(专利权)人: 吉林大学
主分类号: H04N17/00 分类号: H04N17/00
代理公司: 西安知诚思迈知识产权代理事务所(普通合伙) 61237 代理人: 麦春明
地址: 130000 吉林*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 一种 无人驾驶 车载 智能 相机 测试 方法 装置
【说明书】:

发明公开一种无人驾驶车载智能相机在环测试方法和装置,其装置包括箱体、箱盖,所述箱体上布置一LED显示屏,两侧各布置一个风扇容纳装置与一个LED照射灯容纳装置,后端下方布置一储水箱,底面纵向布置有导轨、刻度尺与集水槽,导轨上布置有滑块,滑块中央位置固定连接一个螺纹杆,螺纹杆上端通过高度调节圆盘插入相机固定圆盘中,其方法通过模拟真实场景中的天气环境,测试智能相机在不同天气条件下的性能。本发明提供的测试方法与装置可以实现对智能相机性能的室内测试,本发明测试方法简单,测试装置安装方便,成本较低,工作安全可靠,具有较强的可推广性。

技术领域

本发明属于无人驾驶技术领域,特别涉及一种无人驾驶车载智能相机在环测试方法和装置。

背景技术

随着汽车智能网联技术的发展,世界上各个国家都已经把发展无人驾驶汽车作为一项重要的战略储备。特别是近年来机器学习、深度学习技术的迅速发展,极大地推动了汽车无人化的进程。3D地图重建是无人驾驶领域最重要的技术之一,主流的无人驾驶车辆一般采用多线雷达作为3D传感器来实现这项技术。但是雷达设备高昂,且仅能识别深度信息,无法获取纹理和色彩,对周围感知不足。

采用摄像头进行立体匹配,获取深度信息是一个经典的思路方法。在确定好两个摄像头的内外参数后,依靠相似三角形定理,理论上可以直接获得深度信息,但实际中,尤其是在外景使用中,摄像头受到外界光线干扰过大,存在大量无效的噪声和信息,其数值精度一直不好,只能作为雷达的辅助传感器。随着深度学习技术的成熟和孪生网络的提出,大量的研究人员试图通过深度学习解决摄像头的立体匹配问题。随着将孪生网络用于立体匹配的深度学习模型的提出,可以通过双目摄像头获取高准确率的物体深度信息,从而给摄像头代替成本昂贵的雷达进行距离的测量提供了依据。

目前,基于深度学习技术已经出现了能够检测行人、车辆以及障碍物的智能相机,这种智能相机不仅能够标出相应行人、车辆以及障碍物的位置,还能够标出其与它们之间的距离。那么,这类智能相机对检测到的行人、车辆以及障碍物距离的标注的精确度,能否达到无人驾驶汽车对深度信息精确度的要求,这就要对其精度进行测试。但是相机生产厂商对相机的各项参数进行测试,只是保证相机性能达到指标及其研制稳定进行,这种测试并不适合汽车领域。而在汽车领域,汽车厂对相机进行实车测试,虽然测试的准确度比较高,但是不仅要耗费大量的人力、物力、财力,耗时太长,而且具有一定的危险性。而且由于受到外界光线、天气条件和试验场地等限制,实车测试难以满足各种不同的测试场景和测试工况,且操作复杂。

综上所述,目前无人驾驶车载智能相机的测试和评价存在以下的问题:

1、相机生产厂商的测试是对相机各项参数的测试,很难保证其能满足在无人驾驶汽车上性能指标的要求。

2、汽车厂商对相机进行实车测试耗费大量的人力、物力、财力,耗时较长且具有一定的危险性。

3、相机在外景使用中,由于受到外界光线、天气条件和试验场地等限制,实车测试难以满足各种不同的测试场景和工况,且操作复杂。

4、随着深度学习技术和立体匹配技术的发展,双目相机的测量景深的能力显著提升,因此对双目相机景深测量精度的评价越来越重要。

发明内容

为解决上述技术问题,本发明提供一种无人驾驶车载智能相机在环测试装置,实现了对智能相机性能的室内测试,本发明测试装置操作简单,安装方便,成本较低,工作安全可靠,具有较强的可推广性。

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