技术解析|DSP架构应对鸟瞰图的算法
ccwgpt 2024-10-22 10:15 30 浏览 0 评论
芝能智芯出品
数字信号处理器近年来在智能驾驶中发挥了重要作用，尤其是在视觉处理方面。摄像头的使用激增，车辆对复杂视觉应用的处理能力需求不断提升。
为满足这些需求，DSP的架构需要具备高效性、低功耗和易编程性。围绕“鸟瞰图”（BEV，Bird's Eye View）功能，来介绍一些基础知识。
Part 1
BEV功能简介
汽车视觉系统中，鸟瞰图功能通过组合来自四个鱼眼摄像头（分别安装在车辆前、后、左、右）的图像，生成360度的全方位视图。这种功能不仅能帮助驾驶员消除盲点，提升停车精度，为智能驾驶提供了关键的视觉支持。
为了确保图像处理的精度与实时性，DSP需要处理大量数据，并执行复杂的几何校正和图像拼接任务。
● BEV系统的运行依赖于两个主要模式：校准模式和运行时模式。
在校准模式下，车辆会停在已知图案（例如棋盘格）上，通过鱼眼镜头获取图像，生成顶部的单应性矩阵（homography matrix），该矩阵用于将多个摄像头视角合成为无缝的全景图。校准完成后，车辆可以进入运行模式，在实际行驶中持续应用该校准结果。
车辆在行驶中由于震动、道路不平或其他外部因素可能会导致摄像头位置发生轻微偏移，从而影响原本的校准结果。
为此，DSP提供了在线几何校正功能，通过实时调整单应性矩阵，确保车辆在运行时依然能够生成高质量的鸟瞰图。
Part 2
图像处理流程
BEV功能的实现需要多层次的视觉处理步骤，依次包括：
● 鱼眼镜头去畸变：鱼眼镜头的图像存在显著的几何畸变，OpenCV库中的等距投影模型用于校正这一问题。通过将图像映射到球面坐标系，消除畸变，生成未失真的图像。
● 单应性校正：单应性矩阵是图像拼接的核心，用于将不同摄像头的视角转换为一个统一的平面。通过检测和匹配多个图像中的关键点，生成相应的单应性校正矩阵，确保多视角的图像能够无缝拼接。
● FAST9关键点检测与ORB描述符计算：在图像中找到显著的关键点（例如角点），是实现精确拼接的关键。BEV功能采用FAST9算法来检测关键点，并利用ORB（定向二进制鲁棒独立特征）描述符对这些关键点进行编码，以确保图像特征的稳定性和匹配准确度。
● 光束法平差与捆绑调整：在拼接不同摄像头的图像时，重叠区域可能会出现视觉伪影（如边缘模糊、轮廓线不匹配等）。光束法平差通过优化所有重叠区域的关键点匹配，消除这些伪影，确保输出图像的一致性和精度。
通过鸟瞰图，驾驶员可以清晰地看到车辆四周的环境，避免盲点中潜在的碰撞风险，尤其在狭小空间中停车时尤为有用。
在自动驾驶和驾驶辅助系统中，实时处理和分析车辆四周的环境信息是确保安全驾驶的核心。
BEV能够辅助系统识别行人、障碍物以及其他车辆，提升驾驶决策的准确性。对于大型货车、客车等重型车辆，鸟瞰图提供了更加广阔的视角，有助于安全驾驶和复杂场景下的操作。
随着自动驾驶技术的发展，车辆对视觉处理能力的要求会越来越高，随着更多传感器的集成和数据处理需求的提升，DSP的架构需要进一步优化，以支持更复杂的场景感知和决策系统，AI算法与DSP的结合将进一步提升智能驾驶系统的智能化水平，使车辆能够更准确地理解和适应周围环境。
小结
鸟瞰图实际应用中的一些基础知识可以参考文末的文章。
参考文献：White Paper Bird’s Eye View on Tensilica Vision DSPs
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