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NVIDIA自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室：如何知曉自動(dòng)駕駛汽車是否擁有清晰視野？

2019-05-25 00:33:17·  來(lái)源：英偉達(dá)NVIDIA企業(yè)解決方案  
　
ClearSightNet可以評(píng)估攝像頭的可見(jiàn)度并幫助確定遮擋、障礙以及可見(jiàn)度降低的根本原因。自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室這是NVIDIA DRIVE Labs自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室系列視頻的第三集，在
ClearSightNet可以評(píng)估攝像頭的可見(jiàn)度并幫助確定遮擋、障礙以及可見(jiàn)度降低的根本原因。


自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室

這是NVIDIA DRIVE Labs自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室系列視頻的第三集，在上一集中我們介紹了NVIDIA如何借助基于AI的實(shí)時(shí)感知進(jìn)行交叉路口檢測(cè)。在自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室系列視頻中，我們將以工程技術(shù)為重點(diǎn)的視角關(guān)注實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的各個(gè)挑戰(zhàn)以及NVIDIA DRIVE AV軟件團(tuán)隊(duì)如何應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題。

任務(wù)：接入攝像頭視野并評(píng)估其可見(jiàn)度

方法：ClearSightNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

自動(dòng)駕駛汽車依靠攝像頭來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)周圍環(huán)境的觀察。然而，一些環(huán)境因素，比如雨、雪和其他障礙，會(huì)影響攝像頭的可見(jiàn)度。除了能夠感知周邊環(huán)境，任何一個(gè)可靠的感知系統(tǒng)都應(yīng)當(dāng)有推斷出傳感器所傳輸數(shù)據(jù)有效性的能力。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，在數(shù)據(jù)被下游模塊處理之前，感知系統(tǒng)在處理管道中能夠盡早地檢測(cè)到無(wú)效數(shù)據(jù)是十分必要的。

NVIDIA開(kāi)發(fā)出了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）ClearSightNet。它可以評(píng)估攝像頭的可見(jiàn)度并幫助確定遮擋、障礙以及可見(jiàn)度降低的根本原因。我們?cè)陂_(kāi)發(fā)ClearSightNet的時(shí)候考慮到了以下需求：

- 擁有從造成攝像頭失明的各種潛在原因中推理出根本原因的能力

- 輸出可操作的有意義信息

- 必須十分輕巧，能夠以最小的計(jì)算消耗在多個(gè)攝像頭上運(yùn)行
 
ClearSightNet根據(jù)攝像頭失明的兩種情況將攝像頭圖像分成不同的對(duì)應(yīng)區(qū)域，這兩種情況分別是遮擋和可見(jiàn)度降低。

遮擋部分所對(duì)應(yīng)的攝像頭視野區(qū)域是：攝像頭被不透明遮擋物（如灰塵、泥土或雪等）遮擋的情況；以及攝像頭不包含任何信息，如因太陽(yáng)照射而造成像素飽和的情況。在這些區(qū)域當(dāng)中，感知通常會(huì)完全受損。

可見(jiàn)度降低部分對(duì)應(yīng)的區(qū)域是：當(dāng)攝像頭沒(méi)有被完全阻礙，但由于大雨、水滴、炫光和霧等因素導(dǎo)致可見(jiàn)度受損的情況。在這種情形下，攝像頭的感知往往是部分受損，但依然被看作擁有較低的置信度。

該深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出能夠在輸入圖像上覆蓋一層圖層從而實(shí)現(xiàn)可視化：完全遮擋的區(qū)域顯示為紅色，可見(jiàn)度降低或部分遮擋的區(qū)域顯示為綠色。此外，ClearSightNet還能輸出一個(gè)比率或百分比，用以說(shuō)明輸入圖像受到遮擋或可見(jiàn)度降低影響的區(qū)域占比。


ClearSightNet輸出示例。輸入圖像（左）和經(jīng)ClearSightNet輸出圖層覆蓋的輸入圖像（右）。 在圖中所示的情況下，84％的圖像像素受到遮擋的影響，其中部分遮擋顯示為綠色，完全遮擋顯示為紅色。

該信息能以多種方式被使用。例如，當(dāng)可見(jiàn)度低時(shí)，車輛可以選擇不開(kāi)啟自動(dòng)駕駛功能，并提醒用戶清潔攝像頭鏡頭或擋風(fēng)玻璃，或者使用ClearSightNet輸出以通知用戶攝像頭感知可信度計(jì)算結(jié)果。

無(wú)論是當(dāng)前還是未來(lái)版本，ClearSightNet都會(huì)持續(xù)輸出端到端的分析以及關(guān)于攝像頭失明的詳細(xì)信息，從而對(duì)汽車實(shí)現(xiàn)最大程度的控制。

在性能方面，基于INT8校準(zhǔn)原理的ClearSightNet目前在Xavier上每幀運(yùn)行時(shí)間約為0.7 ms（離散GPU）和1.3 ms（集成GPU）。ClearSightNet已在NVIDIA DRIVE軟件9.0版本中可用。
 
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