【嘉勤點評】鴻泉物聯(lián)發(fā)明的盲區(qū)行人檢測方案及技術(shù)，該方案可以準確、實時地對行車視野盲區(qū)的危險區(qū)域進行檢測，并在行人進入盲區(qū)危險區(qū)域時對行人進行報警提示，從而能夠減少安全事故的發(fā)生。

眾所周知，在現(xiàn)有的車輛結(jié)構(gòu)設(shè)計方案中，由于車輛本身的設(shè)計，導致車身周邊存在不少反光鏡無法達到的盲區(qū)，當行人進入行車視野盲區(qū)時，尤其是在車輛轉(zhuǎn)彎時刻，會存在極大的安全隱患。

目前，針對盲區(qū)的監(jiān)控算法已經(jīng)逐漸在車輛上普及，但攝像頭的視角所覆蓋的區(qū)域依舊大于盲區(qū)。而現(xiàn)有的一些盲區(qū)檢測方案，由于其沒有針對一些異常的行為進行判斷，例如綠化帶、隔離欄外的行人實際上并不存在危險區(qū)域內(nèi)，以及如果沒有對視角中的危險區(qū)域進行限制，就會導致頻繁的盲區(qū)行人報警，反而會對司機產(chǎn)生影響。

為此，鴻泉物聯(lián)在2021年10月11日申請了一項名為“盲區(qū)行人檢測方法及系統(tǒng)”的發(fā)明專利（申請?zhí)枺?02111183040.0），申請人為杭州鴻泉物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)股份有限公司。

根據(jù)該專利目前公開的相關(guān)資料，讓我們一起來看看這項技術(shù)方案吧。

如上圖，為該專利中發(fā)明的盲區(qū)行人檢測方法的流程示意圖，在該方案中，首先會對目標攝像頭采集的路面圖像進行檢測，從而獲取行人的位置；其次，將路面圖像輸入至預設(shè)語義分割網(wǎng)絡以獲取路面分割圖，并根據(jù)路面分割圖確定不同的盲區(qū)；最后，根據(jù)行人的位置確定行人所處的盲區(qū)，并對處于不同盲區(qū)的行人進行告警提示。

該方案中主要采用深度學習技術(shù)，例如語義分割網(wǎng)絡模型，來對攝像頭采集到的圖像進行處理，例如UNet網(wǎng)絡模塊，推理馬路牙子、隔離欄、綠化帶等路沿分割的道路邊界，從而得到路面分割圖，并根據(jù)路面分割圖劃分不同的盲區(qū)危險區(qū)域。

該方案的盲區(qū)行人檢測方法的應用場景示意圖如上圖所示，目標攝像頭將行車過程中采集到的路面圖像發(fā)送給車載終端，車載終端接收到目標攝像頭采集的路面圖像，并對接收到的路面圖像進行檢測，從而完成對路面圖像中行人位置的定位。

為了保證盲區(qū)監(jiān)控在黑暗的場景下也可以正常工作，因此，該方案中采用帶有紅外功能的攝像頭來進行圖像的采集。當光照條件不足時，攝像頭就會開啟紅外補光功能，以確保能夠正常采集到路面圖像。同時，攝像頭會安裝在行車視野的盲區(qū)，以防止對駕駛造成干擾。

如上圖，為該專利中提供的盲區(qū)行人檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，其中主要包括：行人檢測模塊310、盲區(qū)確定模塊311以及告警提示模塊312。行人檢測模塊可以對目標攝像頭采集到的路面圖像進行檢測，從而獲取行人的位置；盲區(qū)確定模塊可以將路面圖像輸入至預設(shè)語義分割網(wǎng)絡中，從而根據(jù)路面的分割圖確定不同的盲區(qū)；最后，由告警提示模塊來對處于不同盲區(qū)的行人進行告警提示。

以上就是鴻泉物聯(lián)發(fā)明的盲區(qū)行人檢測方案及技術(shù)，該方案可以準確、實時地對行車視野盲區(qū)的危險區(qū)域進行檢測，并在行人進入盲區(qū)危險區(qū)域時對行人進行報警提示，從而能夠減少安全事故的發(fā)生。

,太平洋601099,白話文,惡魔篇章無彈窗 http://www.cityruyi.com/lm-2/lm-4/7046.html