车载热成像夜视仪关键技术研究

发布时间：2020-06-09 14:08

【摘要】：红外热成像系统的工作状态受外界照明条件、不良天气影响较小,在夜间或者雨雪等天气条件下,作为一种辅助驾驶设备能够有效提升驾驶员的环境感知能力,增强了驾驶员和道路弱势使用者的生命安全保障。基于此,本文设计了一款低功耗、小体积、高性价比的车载热成像夜视仪。系统采用FPGA与多核异构处理器为运算核心,实现了红外成像、图像预处理、行人检测等功能。本文基于某国产非制冷红外探测器提出了车载热成像夜视仪系统的设计方案,针对小型化和低功耗的需求,选取了高性能、低功耗、小尺寸封装的核心芯片,并设计了板间级联的方案。系统硬件电路由红外探测器驱动板、FPGA图像预处理板、信号综合处理板组成。为使夜视仪获得良好的性能,本文在分析红外图像特征的基础上,对红外图像的非均匀性校正、动态范围压缩和细节增强方法进行了研究。针对传统的非均匀性校正方法存在的不足之处,提出了一种改进的基于神经网络的校正方法,该方法使用非局部均值滤波器获取期望图像,并且通过对场景的运动判断决定校正参数是否更新,减少了图像长时间静止再运动时的“鬼影”现象的出现。实验结果表明,相对于传统算法该方法校正效果好、收敛速度快。对于获取的高动态范围红外图像,本文使用了一种基于双边滤波器的局部对比度保持算法,对分层处理后的基本层图像进行动态范围压缩和局部对比度保持,对细节层图像自适应放大细节信息并且抑制图像中的噪声,最后将处理后的分层图像进行加权叠加,得到增强后的8bit图像。针对不同场景的红外图像进行了实验,结果表明与其他常用算法相比本文算法有效的提高了图像的对比度,并保留了边缘细节信息。在此基础上,本文提出了一种简化的基于双边滤波的增强算法,该方法使用了细节增强和平台直方图均衡技术实现了红外图像的增强。最后在系统的FPGA图像预处理板上完成了图像非均匀性校正算法和简化的增强算法,在确保图像预处理效果的同时提升了系统的实时性。车载热成像夜视仪的行人检测功能是本文的一个重要研究内容。针对红外图像中行人的亮度和轮廓信息,提出了用于红外行人的聚合通道特征检测方法,测试结果表明,该算法具有较好的检测准确度和较高的实时性。最后对该算法进行优化,在本系统的多核异构处理器DM8148平台上进行移植实现。移植过程中充分考虑了处理器各内核的特性以及核间的通信和同步问题,将算法分成不同模块在各处理器上进行了实现,提高了行人检测算法的运行效率。最后对本文所设计的车载热成像夜视仪性能进行了测试,功耗约为3W,并且系统夜视距离远,成像效果清晰,行人检测效果较好,实现了车载夜视系统的低功耗、低成本、高稳定性的需求。
【图文】：

传感器,平台,交通事故,辅助驾驶

第 1 章引言究背景和意义据世界卫生组织的最新调查，在许多国家由交通事故造成的伤亡人数常死亡人数中占据较高的比例1]。全球每年有超过百万的人在道路交生，其中超过一半的人数是弱势道路使用者2]（行人、骑车者、摩托管在夜间道路上的车辆较少，但是很多重大交通事故都发生在夜晚夜间、雨天、雾天等不良交通条件下，行车过程中驾驶员的视野范围是能见度较低时造成交通事故的主要原因。一个有效减少此类道路亡人数的策略是使用车载辅助驾驶系统，提升夜间或恶劣天气环境下性。汽车辅助驾驶系统(&dvanced )river &ssistance 8ystems，&)&8)雷达、激光测距雷达、摄像机以及超声波等不同的传感器5, 6]，通过协作实现辅助驾驶，如下图所示。

红外夜视仪,发展状况

图 1-3 车载红外夜视仪发展状况Figure 1-3 Development of vehicle mounted infrared night vision system随着车载红外夜视仪的发展，国内众多企业和研究机构开始了相关的研究工。在中国，夜视系统除了装配在奔驰、奥迪、宝马等一些高档车型上，红旗-63、风、比亚迪思锐等国产汽车上也先后进行配备，打破了豪华车的垄断，但是大是采用主动式红外夜视技术，产品的环境适应性和夜视距离受到了很大限制。此外一些夜视仪的供应商对车载夜视技术的发展有很大的推动作用，例如国的奥托立夫（&utoliv）是主要的系统供应商，，+1.7 是最主要的红外热像仪供商；此外，国内有高德红外、浙江大立科技以及保千里等夜视仪供应商，例如 1-4 是国内车载夜视仪的产品图。随着技术的发展和系统成本的降低，车载夜系统将会得到广泛的普及和应用。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41;U463.6

【参考文献】