本申請(qǐng)涉及車(chē)燈調(diào)節(jié)和目標(biāo)檢測(cè)，特別是涉及一種智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在弱光環(huán)境下，圖像傳感器捕獲的圖像常常遭受亮度不足、對(duì)比度降低以及細(xì)節(jié)信息缺失等問(wèn)題的困擾，這些問(wèn)題嚴(yán)重影響了車(chē)載視覺(jué)感知系統(tǒng)對(duì)于車(chē)輛、行人、車(chē)道線等關(guān)鍵目標(biāo)的檢測(cè)與識(shí)別能力。由于傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法多在正常光照條件下的高質(zhì)量圖像上進(jìn)行訓(xùn)練，其模型參數(shù)和特征提取機(jī)制往往難以適應(yīng)弱光圖像的退化特性。在亮度不足且噪聲顯著的弱光圖像面前，現(xiàn)有算法的檢測(cè)精度可能會(huì)顯著下降，特別是對(duì)于對(duì)比度低、尺寸較小或部分被遮擋的目標(biāo)，檢測(cè)失敗的風(fēng)險(xiǎn)更高。此外，弱光環(huán)境對(duì)檢測(cè)算法的實(shí)時(shí)性提出了更為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，由于圖像質(zhì)量較差，算法可能需要引入圖像增強(qiáng)、多幀融合等預(yù)處理模塊，這不僅增加了計(jì)算復(fù)雜度，也減緩了檢測(cè)速度。因此，在弱光環(huán)境下實(shí)現(xiàn)高精度、高魯棒性和低延遲的目標(biāo)檢測(cè)具有重要意義。

2、智能車(chē)燈系統(tǒng)的進(jìn)展為弱光環(huán)境下的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)開(kāi)辟了新的可能性。該系統(tǒng)能夠自適應(yīng)地調(diào)整照明區(qū)域、光型和亮度，不僅提升了前方路面的亮度和駕駛員的視野，而且顯著改善了弱光環(huán)境下的成像質(zhì)量，為視覺(jué)感知算法提供了更加有利的工作環(huán)境。然而，現(xiàn)有智能車(chē)燈系統(tǒng)在處理復(fù)雜弱光場(chǎng)景時(shí)的感知能力仍有限，尚未能夠精確獲取目標(biāo)信息，未能完全滿足目標(biāo)檢測(cè)的需求。亟需構(gòu)建一個(gè)集成“智能車(chē)燈系統(tǒng)”和“視覺(jué)感知”的協(xié)同感知體系，實(shí)現(xiàn)從“智能照明”到“優(yōu)質(zhì)圖像”再到“精準(zhǔn)感知”的正向反饋循環(huán)，進(jìn)而提高弱光環(huán)境下的車(chē)輛感知精度。

3、然而，目前相關(guān)技術(shù)中并沒(méi)有將車(chē)燈系統(tǒng)與車(chē)輛感知相結(jié)合的先例。相關(guān)技術(shù)中存在一種智能車(chē)燈系統(tǒng)的投影控制方法，該方法主要關(guān)注于如何利用車(chē)輛的視覺(jué)感知系統(tǒng)來(lái)控制車(chē)燈的投影內(nèi)容和方式，從感知端到車(chē)燈端的時(shí)延是影響智能車(chē)燈系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素，可能存在時(shí)延過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題，導(dǎo)致車(chē)燈投影無(wú)法及時(shí)響應(yīng)環(huán)境變化，因此該方法實(shí)時(shí)性較差，無(wú)法實(shí)時(shí)地調(diào)整車(chē)燈檔位。相關(guān)技術(shù)中還存在一種智能車(chē)燈控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)旨在通過(guò)自動(dòng)化的方式提高駕駛安全，減少由于駕駛員操作延遲或忘記使用車(chē)燈而引發(fā)的交通事故。系統(tǒng)通過(guò)集成天線模塊、視覺(jué)模塊、車(chē)身控制模塊、燈光模塊和語(yǔ)音模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛周?chē)h(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能響應(yīng)，該系統(tǒng)由多個(gè)模塊組成，增加了車(chē)輛的復(fù)雜性，這可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)更難維護(hù)，且在發(fā)生故障時(shí)更難診斷問(wèn)題，同時(shí)系統(tǒng)性能高度依賴(lài)于視覺(jué)模塊和天線模塊的準(zhǔn)確性。如果這些模塊的識(shí)別或接收信號(hào)出現(xiàn)誤差，可能會(huì)導(dǎo)致誤報(bào)或漏報(bào)，從而影響系統(tǒng)的可靠性。因此該系統(tǒng)無(wú)法保證較高的感知精度，也就無(wú)法精準(zhǔn)地調(diào)整車(chē)燈檔位。

4、基于此，如何設(shè)計(jì)一種智能車(chē)燈系統(tǒng)，既可以在弱光環(huán)境下精準(zhǔn)感知到車(chē)輛前方的目標(biāo)，還可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地調(diào)整車(chē)燈的檔位，成為了本領(lǐng)域亟待解決的一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，這對(duì)于促進(jìn)智能駕駛技術(shù)的發(fā)展和增強(qiáng)弱光環(huán)境下的行車(chē)安全性具有重要的意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)的目的是提供一種智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，既可以在弱光環(huán)境下精準(zhǔn)感知到車(chē)輛前方的目標(biāo)，還可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地調(diào)整車(chē)燈的檔位。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)?zhí)峁┝巳缦路桨浮?/p>

3、第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法，所述智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法包括以下步驟。

4、構(gòu)建弱光圖像數(shù)據(jù)集；所述弱光圖像數(shù)據(jù)集包括若干弱光圖像，所述弱光圖像為模擬夜間行車(chē)環(huán)境下對(duì)車(chē)輛前方拍攝的圖像。

5、構(gòu)建目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型；所述目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型為以所述弱光圖像為輸入，輸出置信度結(jié)果的檢測(cè)模型，所述目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型包括特征提取模塊、特征融合模塊、注意力機(jī)制模塊和暗光增強(qiáng)模塊，其中，所述暗光增強(qiáng)模塊包括退化修復(fù)器和光照估計(jì)器，所述光照估計(jì)器用于對(duì)弱光圖像進(jìn)行提亮，得到提亮后的圖像，所述退化修復(fù)器用于根據(jù)所述提亮后的圖像得到增強(qiáng)圖像，所述置信度結(jié)果為從所述弱光圖像中識(shí)別到行人和/或車(chē)輛的置信度值。

6、利用所述弱光圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)所述目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型。

7、基于智能汽車(chē)的視覺(jué)感知系統(tǒng)，實(shí)時(shí)采集待檢測(cè)弱光圖像；所述待檢測(cè)弱光圖像為所述智能汽車(chē)在夜間行車(chē)并開(kāi)啟燈光后，所述視覺(jué)感知系統(tǒng)在當(dāng)前燈光檔位下采集到的車(chē)輛前方的圖像，所述視覺(jué)感知系統(tǒng)為所述智能汽車(chē)自身搭載的用于實(shí)時(shí)采集車(chē)輛前方圖像的系統(tǒng)。

8、將所述待檢測(cè)弱光圖像輸入至所述訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述待檢測(cè)弱光圖像對(duì)應(yīng)的所述置信度結(jié)果。

9、根據(jù)所述待檢測(cè)弱光圖像對(duì)應(yīng)的所述置信度結(jié)果，調(diào)節(jié)所述智能汽車(chē)的燈光檔位。

10、第二方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)上述中任一項(xiàng)所述的智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法。

11、第三方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述中任一項(xiàng)所述的智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法。

12、根據(jù)本申請(qǐng)?zhí)峁┑木唧w實(shí)施例，本申請(qǐng)公開(kāi)了以下技術(shù)效果：

13、本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)構(gòu)建由特征提取模塊、特征融合模塊、注意力機(jī)制模塊和暗光增強(qiáng)模塊組成的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，不僅實(shí)現(xiàn)基于注意力機(jī)制的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，還在目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)置了由退化修復(fù)器和光照估計(jì)器組成的暗光增強(qiáng)模塊，通過(guò)將光照估計(jì)器與退化修復(fù)器結(jié)合對(duì)弱光圖像進(jìn)行弱光增強(qiáng)，搭配注意力機(jī)制模塊，從而有效提高了在弱光環(huán)境下的目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。并且，本申請(qǐng)還通過(guò)智能汽車(chē)的視覺(jué)感知系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集待檢測(cè)弱光圖像，將該待檢測(cè)弱光圖像輸入至訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型中，即可得到待檢測(cè)弱光圖像對(duì)應(yīng)的置信度結(jié)果，實(shí)時(shí)地、準(zhǔn)確地識(shí)別出智能汽車(chē)前方是否存在行人和/或車(chē)輛，提高了智能汽車(chē)的感知精度和實(shí)時(shí)性。并且，可以進(jìn)一步根據(jù)待檢測(cè)弱光圖像對(duì)應(yīng)的置信度結(jié)果來(lái)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)智能汽車(chē)的燈光檔位，相比于傳統(tǒng)駕駛員完全依靠主觀意識(shí)調(diào)整燈光檔位的方式，本申請(qǐng)根據(jù)待檢測(cè)弱光圖像的置信度結(jié)果來(lái)調(diào)節(jié)燈光檔位更加準(zhǔn)確、可靠，從而實(shí)現(xiàn)了既可以在弱光環(huán)境下精準(zhǔn)感知到車(chē)輛前方的目標(biāo)，還可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地調(diào)整車(chē)燈的檔位，保證了行車(chē)的安全性。

技術(shù)特征：

1.一種智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，所述智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，構(gòu)建弱光圖像數(shù)據(jù)集，具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，在為每一所述暗化后的弱光圖像添加高斯噪聲和泊松噪聲，得到弱光圖像數(shù)據(jù)集的步驟之后，所述智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，所述光照估計(jì)器用于對(duì)弱光圖像進(jìn)行提亮，得到提亮后的圖像，具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，所述退化修復(fù)器用于根據(jù)所述提亮后的圖像得到增強(qiáng)圖像，具體包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，根據(jù)所述待檢測(cè)弱光圖像對(duì)應(yīng)的所述置信度結(jié)果，調(diào)節(jié)所述智能汽車(chē)的燈光檔位，具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，設(shè)定所述智能汽車(chē)的燈光換擋規(guī)則包括：

8.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)公開(kāi)了一種智能車(chē)燈目標(biāo)檢測(cè)方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及車(chē)燈調(diào)節(jié)和目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括構(gòu)建弱光圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型；利用所述弱光圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)所述目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型；基于智能汽車(chē)的視覺(jué)感知系統(tǒng)，實(shí)時(shí)采集待檢測(cè)弱光圖像；將所述待檢測(cè)弱光圖像輸入至所述訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述待檢測(cè)弱光圖像對(duì)應(yīng)的所述置信度結(jié)果；根據(jù)所述待檢測(cè)弱光圖像對(duì)應(yīng)的所述置信度結(jié)果，調(diào)節(jié)所述智能汽車(chē)的燈光檔位。本申請(qǐng)既可以在弱光環(huán)境下精準(zhǔn)感知到車(chē)輛前方的目標(biāo)，還可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地調(diào)整車(chē)燈的檔位。

技術(shù)研發(fā)人員：張輝,梁經(jīng)國(guó),劉炎,張宏,周紹棟,張翰文,王仲寧,付河,余一林,劉秀嬌
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣州廣日電氣設(shè)備有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19