目标检测文献思维导图
2020-12-07 13:47:25 0 举报
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目标检测文献思维导图
作者其他创作
大纲/内容
方法:
边缘检测Edge detection(contour detection)
f 是相机的焦距,p 是相机的像素大小,H 是圆锥体的高度,D 是相机和圆锥体之间的距离,H 是圆锥体高度所占的像素数)
如何获得障碍物中心在图像中的相应位置
符号:wi 表示类别;x表示待分类的样本或者其特征;p(wi)为类别的先验概率,表示每个类别在所有类别中出现的概率;p(x|wi)为wi的先验概率,表示已知类别为wi的情况下x出现的概率;p(wi|x)为wi的后验概率,表示出现x的情况下x属于类别wi的概率。使用Bayes定理分类的基本思想就是,通过待识别样本x或其特征,判断其属于哪个类别wi的概率更大。
目的:找到每个雷达数据的对应像素,需要摄像机和雷达的校准
PDF(probability density function)概率密度函数 蓝色(positive) 红色(negative) 绿色(other)
Canny边缘检测器[12]
单应性:单应性是指两组点 P 和 P’之间的对应关系。如果满足以下三个条件,则 P 和 P’具有单应关系①P 和 P’ 具有相同的点数。 ②每个点在 P 中的坐标都有对应的 P '点 ③P 和p’中的点 x 都在一个平面上。
step1:二值图像(binary image)转化为距离图像(distance image) 白色素为前景 黑色素为背景(b)是图像(a)中圆锥的理想形状,,(c)是(b))的DT,(c)平移变换得到模板
变换次数多,无法保证精度
圆锥体检测
分别校准雷达和摄像机,遵循程序lXl->Xw->Xc->Xi (分别是障碍物在雷达坐标系、世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系中的位置)依次变换
解决方法
实时性差
图像补丁采集
基于倒角匹配做颜色分割:
文本用亮度、颜色和纹理作为输入特征训练轮廓检测器,然后用这个检测器判断每个像素是否是轮廓点
优点:结合了实时性和有效性
缺点
缺点:复杂环境&相同颜色识别效果不好
此范围是圆锥体的主要边缘点。
step2:满足以上三个条件,使用线性方法计算单应性矩阵(红色Xi手动标记,黄色Xl雷达给出)
检测方法
单应性审查Homography Review
检测图像中设计的特征来自动使用单应性进行校准
自主车辆的实时交通锥检测
地球移动距离(EMD) [11]:
国内外两种现状
将摄像机和雷达传感器融合
步骤
方法:由低阈值和高阈值控制边缘检测结果
颜色识别Color Judgment
选择的阈值Threshold Chosen
缺点:滤除噪音的同时很难保证关键点的准确性
颜色直方图匹配方法[10]:
倒角匹配chamfer matching
HOG+SVM
倒角匹配和颜色识别结合使用提高精准率
图像补丁Image Patch
结果:在较低的召回率下,颜色信息可以提高准确率
缺点:但由于匹配算法设计过于简单,很难应用于室外环境
解决校准
缺点:难以适应实时需要
缺点:价格昂贵
时间成本高,不能满足实时性
解决办法:为了消除圆锥边缘的错误检测,我们使用边缘方向信息Gy 和 Gx 分别是梯度,可以在灰度图像中计算
单应性自动方法
仅颜色特征检测锥桶
倒角匹配
长距离(>30m才可看到锥桶),使传感器很难提取特征
优点:在特定场景中有很好的效果。
校准:Calibration
缺点:①:提取的边缘特征类似于圆锥样本 ②:障碍物具有非常复杂的边缘特征,这将导致如预期的错误检测
贝叶斯定理:(用于判断最小误差)
此文x代表图像特征
step1:
step1:手动标记至少四对Xi与雷达给的Xl相对应
概念区分:精确率是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。召回率是针对我们原来的样本而言的,它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。
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