培训对象:汽车电子工程师、自动驾驶感知工程师、车载系统开发人员、需要掌握车载视觉系统核心技术的研发人员。
培训目标:
理解车载视觉系统的组成与功能,掌握车载相机选型、标定与图像预处理技术。
熟练运用计算机视觉算法实现车道线检测、车辆检测、行人检测、交通标志识别等典型功能。
掌握车载视觉系统的嵌入式部署与优化方法,满足实时性与可靠性要求。
培训内容介绍:
车载视觉系统概述:了解车载视觉在ADAS与自动驾驶中的作用,掌握车载视觉系统的典型功能(车道保持、自动紧急制动、交通标志识别、环视泊车)。
车载相机选型:根据功能需求选择相机类型(前视、环视、后视、侧视),考虑分辨率、帧率、动态范围、HDR、快门类型,适应车载复杂光照环境。
车载相机标定:使用棋盘格进行相机内参标定,使用专用标定场进行外参标定(相机到车体坐标系),实现图像坐标到世界坐标的转换。
图像预处理:针对车载场景进行图像增强、去雾、去运动模糊,适应夜晚、雨天、逆光等复杂环境,提升后续算法鲁棒性。
车道线检测:使用边缘检测、霍夫变换、透视变换实现车道线检测,拟合车道线方程,判断车辆偏离状态。
车辆检测:使用YOLO或Faster R-CNN进行车辆检测,输出车辆位置、类别(轿车、卡车、公交车),实现前向碰撞预警。
行人检测:针对行人姿态多变、尺度变化的特点,优化检测模型,使用NMS(非极大值抑制)去除冗余检测框,实现自动紧急制动。
交通标志识别:使用分类网络对检测到的交通标志进行分类,识别限速、禁止超车、停车标志等,提醒驾驶员遵守交规。
多目标跟踪:使用卡尔曼滤波或DeepSORT算法对检测到的车辆、行人进行跟踪,维持目标ID,预测运动轨迹。
环视泊车系统:使用四个鱼眼相机进行图像拼接,生成鸟瞰视图,叠加泊车引导线,辅助驾驶员泊车。
嵌入式部署优化:在Jetson Orin或TDA4平台上部署视觉算法,使用TensorRT进行推理加速,优化内存与功耗,满足车载实时性要求。
功能安全与可靠性:理解ISO 26262功能安全标准对视觉系统的要求,设计冗余与降级策略,进行长时间可靠性测试。