机器视觉算法怎样精准地实现对障碍物的识别( 二 )
车辆：普通汽车、特种汽车（运钞车、三轮车、大型卡车等）
交通标识：车道线、红绿灯、限速牌
目前，MINIEYE提供的解决方案有两种：基于摄像头的方案和基于摄像头与毫米波雷达融合的方案。两种方案中，工程师会依据各个传感器的特点进行算法设计。利用传感器采集的信息，对其进行时间轴对齐、匹配、信度融合等操作，从而完成对周围环境的感知。基于感知信息，实现一系列的功能：前车碰预警、车道偏离预警、车距监控、前车启停提醒等。
下面，我们再来了解一下，当摄像头拍摄到一个障碍物的时候，整个视觉建模是怎样进行的。
第一步：根据摄像头所采集的图像，检测算法能够定位出前方目标物体（车辆，行人等）的具体位置并提供其大致的轮廓，这个阶段的误差范围还较大。
第二步：基于物体的位置和轮廓，分类算法对目标进行精确的识别，同时回归算法对其进行特征点定位，进而得到目标紧致的轮廓信息。
第三步：利用连续帧图像的内容、排除交叉关系和周边环境的干扰，得到关键车辆的视觉信息。
第四步：监测前方关键车辆的距离、速度、碰撞时间等，必要时提示驾驶员并给出预警。
https://www.zhihu.com/video/1010179160093941760完成了建模，并不代表整个视觉识别的过程是一帆风顺的，逆光、强光、雨天、雾天、隧道、夜晚等特殊情况都会对视觉识别带来困难。
针对这些特殊情况，视觉算法的识别的难点主要有三个：
1.图像成像质量、表观不一（逆光环境、隧道行驶）
2.分辨率不够高（距离较远状况下）
3.算法的计算能力有限。
一个良好的视觉算法系统必须平衡好距离、清晰度、成本三个方面平衡。
为了解决上述问题，MINIEYE对整个视觉算法系统都需要进行相应的调整。
摄像头：利用cmos的选型（尤其关注HDR和低照指标）和ISP参数优化，保证低光照等条件下的图像清晰度算法：根据参数，利用视觉原理，对车辆与人进行跟踪，在某一帧图像质量较差时，进行预测，形成动态的决策机制。图像质量增强：针对雨天、隧道等特殊环境，进行额外的图像质量增强，处理雨珠、增强锐度等。
在相似物体的甄别上，比如大型卡车与小型卡车的高度不同，无论是传统算法，还是深度学习算法，都能感知到两种车型完全不同的高度，MINIEYE还设立了专门的数据组来收集样本，实验各种新的算法，并根据特定场景，开发适应于产品的算法。
相比于人眼，视觉算法具有明显的优势。一方面，在低照度情况下，摄像头的识别能力远胜过人眼，在夜晚，人眼的识别只能达到0.2勒克斯（照度的单位，被光均匀照射的物体，在1平方米面积上所得的光通量是1流明时，照度即为1勒克斯），没有月光、路灯辅助的情况下，基本不可能看到车道线，摄像头的动态感知能力却完全可以克服低照度条件下的识别。
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