基于单目视觉的路面车辆检测与跟踪综述报告.docx

基于单目视觉的路面车辆检测与跟踪综述报告
随着自动驾驶技术的不断发展，对于车辆检测与跟踪的需求也越来越高。而单目视觉技术在车辆检测与跟踪中有着广泛的应用，由于其相对于其他传感器成本低、易于安装、不会对车辆外观产生影响等优点，受到了越来越多的关注和研究。本文将对基于单目视觉的路面车辆检测与跟踪的现有研究进行综述。
路面车辆检测是自动驾驶系统中的重要环节，不同于传统的基于2D图像检测目标的方法，车辆检测需要利用3D场景信息，因此需要具备较强的深度感知能力。针对这一问题，许多研究者通过将主动轮廓线假设应用于单目图像中的车辆检测，使得传统的2D图像检测被扩展到了利用单目图像进行3D/2D的标注。其中比较常用的框架为基于深度学习的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）。Mousavian等人提出了一种基于CNN的车辆检测方法，该方法首先基于图像信息生成一系列候选框，接着通过全卷积网络学习这些框的空间几何信息，最终筛选出符合条件的车辆框。此外，也有基于基于多尺度分割的车辆检测方法，常见的模型为神经网络的端到端多尺度分割网络SegNet，该网络在不同尺度下对车辆进行分割并恢复出较为精准的车辆边缘。
路面车辆跟踪则是对车辆状态的预测与反馈，除了利用车辆历史轨迹信息外，也需要对车辆的运动状态进行精确估计。在单目图像中，需要根据图像角度、纹理等特征进行运动状态的估计。Wang等人提出了基于道路模型和机器学习的车辆运动状态估计方法，通过对车辆位置、速度等信息进行建模，实现了对车辆运动状态的高效估计。此外，也有利用卷积神经网络进行车辆跟踪的方法，网络通过对车辆形态、纹理特征等信息进行学习和提取，实现对车辆运动状态的精确估计。
总体而言，基于单目视觉的路面车辆检测与跟踪是自动驾驶技术中不可或缺的部分，这种技术具有成本低、容易实现等优点，在实际应用场景中拥有广泛的应用前景。未来的研究应以提高检测和跟踪的精度、提高算法的实时性以及适应复杂路况等为重点，以进一步提升该技术在自动驾驶领域中的应用价值。