王 鸽,杨睿华,惠 维,赵季中

(西安交通大学 计算机科学与技术学院,陕西 西安 710049)

智慧交通指利用先进的信息技术、物联网技术、人工智能以及计算机视觉等技术手段,实现交通系统的高效和智能化管理,以提升道路通行能力,减少交通拥堵,降低能源消耗,保障道路交通安全和改善出行体验,对城市的可持续发展具有重要意义。

现有的智慧城市交通系统采用图像感知方法来检测目标,以满足车辆行驶情况估计和交通流量检测等实际需求。然而,图像感知方案难以估计车辆三维距离,给探测引入一定误差。为解决该问题,针对图像的深度补全技术得到了广泛重视。使用深度补全技术可填补深度图像中的缺失部分或不准确部分,从而提高路面深度估计的准确性。但基于图像的深度补全仍存在一定挑战:1)深度图可能受到天气、光照、遮挡和反射等多种干扰和影响,摄像机和毫米波雷达获取的深度图可能包含缺失或不准确部分,无法保证深度图的质量和完整性;2)路面上存在的障碍物使深度估计可能受到一定干扰。为解决以上问题,基于多源异构数据融合和深度学习的深度补全等技术应运而生。

深度补全是计算机视觉领域的重要研究方向之一,目的是利用稀疏的深度数据(例如毫米波雷达采集的数据)来生成高质量和高分辨率的深度图。深度补全不仅需处理深度图中的噪声、遮挡和反射等干扰因素,还需解决不同传感器之间的数据对齐问题。……