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通标-SGS自动驾驶视觉感知图像质量测试与物体检测算法 - share.pdf

上传人: 2*** 编号:126873 2023-05-01 43页 3.96MB

1、自动驾驶自动驾驶视觉感知视觉感知图像质量测试与物体检测算法图像质量测试与物体检测算法第三届ICVS中国自动驾驶 感知融合技术峰会SGS Automotive Services|谢丹|2023.3Contents摄像模组图像质量测试:介绍与经验分享图像质量对视觉感知算法的影响:试验与探讨总结 SGS Group Management SA 2020 All Rights Reserved SGS is a registered trademark of SGS Group Management SA3自动驾驶的模型与过程自动驾驶的模型与过程采集外界信息采集外界信息采集自车信息采集自车信息:定位,

2、速度识别对象识别对象,计算位置速度驾驶决策驾驶决策:刹车,加速,转向决策执行决策执行:刹车,加速,转向人类驾驶人类驾驶:看一下看一下自动驾驶自动驾驶:摄像头摄像头,雷达雷达,定位器定位器,加速计加速计人类驾驶人类驾驶:想一下想一下自动驾驶自动驾驶:算法算法+算力算力人类驾驶人类驾驶:手脚动一下手脚动一下自动驾驶自动驾驶:制动系统制动系统加速系统加速系统转向系统转向系统4人类驾驶人类驾驶视觉视觉自动驾驶自动驾驶视觉视觉1.2亿感光细胞随意转动调整位置针对不常见对象能很快纠正错误识别不易受外界因素干扰目前高配800万像素相机位置固定,一旦位置偏移将影响感知准确性针对不常见对象容易识别出错易受外界因

3、素干扰:雨滴脏污等遮挡VS5成像质量测试成像质量测试 实验室环境实验室环境12%18%反射率灰的环境,可使相机拍摄的环境背景色对相机的曝光影像较小.6成像质量测试成像质量测试 解析力解析力镜头镜头影响瑞利极限像素像素影响奈奎斯特极限传感器传感器影响光数转换效果ISPISP算法算法:去马赛克,降噪,锐化,Gamma影像因素影像因素测试项目测试项目可视分辨率MTF,SFR,高低温MTF景深7成像质量测试成像质量测试 解析力解析力测试方法测试方法ISO12233 可视分辨率可视分辨率(线线对对)ISO12233 eSFR(斜斜边边)ISO12233 sSFR(西门子西门子星图星图)130像素60像素

4、可视分辨率(TV Line)占像高的1/59 (1/5)=45 LW/PH=0.375 C/P奈奎斯特极限:60 LW/PH=30 LP/PH=0.5C/PTV Line MTF20MTF50计算起始点MTF50P计算起始点8成像质量测试成像质量测试 噪声噪声镜头镜头:影响较小传感器传感器:影响很大ISP算法算法:降噪影像因素影像因素测试项目测试项目噪声信噪比9成像质量测试成像质量测试 噪声噪声测试方法测试方法:ISO14524+ISO15739测试图卡测试图卡:各类灰阶图卡物理亮度(L)数字亮度(Y)cd/m228=0255Gamma 0.5噪声噪声=数字亮度的均方差信噪比信噪比(SNR)=

5、数字亮度理论值噪声200200200200200200200200200200200200200200200200200200200200数字亮度理论值数字亮度实际值噪声噪声=3.477信噪比信噪比=200/3.477=57.5=35.2dB196198200202199202201195205205196205196200202201195203196205*以下为简化举例以下为简化举例,实际还要考虑实际还要考虑RGB与与Y的转换关系的转换关系10成像质量测试成像质量测试 动态范围动态范围/曝光曝光ISP算法算法:多重曝光叠加+=传感器传感器:单次曝光,局部不同曝光程度11成像质量测试成像质

6、量测试 动态范围动态范围/曝光曝光测试方法测试方法:ISO15739,自定义测试图卡测试图卡:透射式灰阶图卡有效动态范围有效动态范围根据根据SNR定义不同的下限定义不同的下限Low:SNR=1High:SNR=10动态范围内可分辨灰阶数可分辨灰阶数(左图红色点为不可分辨灰阶)测试图卡动态范围测试图卡动态范围=最大最小密度差值最大最小密度差值 x 20 x 20例例:(8.96 0.15)x 20=176(dB)动态范围动态范围=可感应最大物理亮度可感应最小物理亮度12成像质量测试成像质量测试 色彩色彩镜头镜头:色散传感器传感器:影响很大ISP算法算法:去马赛克,色彩调优影像因素影像因素测试项目

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本文主要探讨了自动驾驶视觉感知图像质量测试与物体检测算法。核心数据包括:1.2亿感光细胞、800万像素摄像头、图像质量对视觉感知算法的影响、试验中车辆检测算法的识别率等。关键点如下: 1. 自动驾驶视觉感知:涉及摄像模组图像质量测试、成像质量对视觉感知算法的影响、总结自动驾驶视觉等方面。 2. 物体检测算法:包含车辆检测算法的选取、图像数据增强、曝光变化、图像模糊、图像噪声、动态范围、视场边缘畸变等影响因素。 3. 试验结果:曝光变化、图像模糊、图像噪声、动态范围、视场边缘畸变等因素对车辆检测算法有一定影响,但影响程度不同。 4. 自动驾驶视觉质量保障:介绍了SGS集团为客户提供的汽车检验、测试、认证和咨询服务,涵盖环境可靠性类测试、内外饰件机械疲劳耐久类测试、部件功能和寿命类测试等多个方面。 本文旨在通过分析自动驾驶视觉感知图像质量测试与物体检测算法,为自动驾驶领域的研究提供参考和指导。
如何提升图像质量?" 图像质量对其有何影响?" 如何优化摄像模组性能?"
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