智能系统的场景探索与可通行表面检测技术

### 智能系统的场景探索与可通行表面检测技术 在当今的科技发展中，智能系统在场景探索和可通行表面检测方面的应用越来越广泛。本文将深入探讨两种相关技术，一种是用于视觉场景探索的分层系统集成方法，另一种是基于颜色空间融合和时间分析的实时可通行表面检测方法。 #### 分层系统集成方法用于视觉场景探索 该系统主要在城市内道路上进行测试，测试条件为阴天且无雨，道路具有典型照明条件，偶尔缺少车道标记。系统部署在三台2 - GHz双核计算机上，分工明确： - 一台负责传感器数据采集和预处理，如视差计算、俯仰校正等。 - 一台运行L1、L2和L4层。 - 一台运行L3层。 各层运行频率不同： - 最耗时的L1和L3层目前以3Hz运行，在低速行驶时足以实现交互处理。 - L2层以12Hz运行，用于为每个处理图像提取四个视觉目标。 - L4层以1Hz的速率发送自上而下的信息。 为评估系统性能，对图像流进行了真值标注，即对每个图像I(t)中的所有与任务相关的对象oi(t) ⊂ I(t)进行标记，标记具有连续性，同一对象在前后图像中使用相同标识符，便于跟踪对象的出现、移动和消失。 场景探索系统会生成一组视觉目标v(t) = {vj(t), j = 1..n, vj(t) ∈ I(t)}，实验中n = 4。定义了以下相关值和性能指标： |相关值|定义| | ---- | ---- | |ti0|对象i首次被标记的时间，ti0 = arg mint oi(t) ≠ {}| |ti1|对象i首次被视觉目标命中的时间，ti1 = arg mint ∃jvj(t) ∈ oi(t)| |N obj(t)|标记对象的数量，N obj(t) = |{i, oi(t) ≠ {}}| |N hit(t)|被命中对象的数量，N hit(t) = |{i, ∃jvj(t) ∈ oi(t)}| 性能指标： - 时间命中指标（time - to - hit）：q1(o, v) = (ti1 - ti0)i，表示对象出现到首次被命中的时间间隔。 - 局部命中率指标（local hitrate）：q2(o, v) = (N hit(t)/N obj(t))t，表示每个图像中被视觉目标命中的对象比例。 通过对三个功能子系统和一次包含L3和L4层诱导关闭及重启的完整系统运行进行评估，结果表明该系统具有良好的性能。系统具有以下特点： - 每层实现一个特定算法，仅依赖下层。 - 层可以在运行时失败或停用，而不会导致整个系统崩溃。 - 层可以在运行时启动和重启，使系统性能完全恢复。 未来计划添加“服务质量”控制器，以自动关闭层来节省资源并重启故障层。 #### 基于颜色空间融合和时间分析的实时可通行表面检测方法 此方法旨在解决半结构化或非结构化环境中自主车辆导航问题，利用安装在自主车辆上的低成本单目相机实现实时可通行表面检测。主要步骤如下： `