基于双目视觉的道路表面状态变化检测在自动驾驶系统中的应用

《ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems》：Road Surface State Change Detection based on Binocular Vision for Autonomous Driving System

道路表面监测系统通过双目摄像头与城市传感技术实时分析坡度及损坏情况，准确率达84%，适应复杂环境。

　　

摘要

路面状况监测对于提升交通运输的安全性和效率至关重要，它在自动驾驶和城市基础设施管理中都有应用。现有的监测方法通常依赖于单摄像头系统或人工检查，但这些方法要么无法实现实时监测，要么需要大量人力。该系统重点关注两个关键因素：道路坡度和路面损坏情况，这两者都会显著影响驾驶安全性和驾驶体验，因此及时检测这些情况十分必要。为了确保准确性和可靠性，该系统采用了双摄像头来获取详细的道路环境信息，并结合了城市传感技术。其硬件部署过程将立体视觉数据处理到嵌入式平台上，从而实现了与城市物联网网络的兼容性。这种方法在检测路面变化方面优于单摄像头系统。这项研究的动机源于迫切需要改善城市地区的道路安全和驾驶条件。通过分析双摄像头数据和城市传感技术，该系统能够提供实时的路面状况分析，为有效决策提供支持。 在结果方面，该系统在检测道路坡度和路面损坏方面表现出了出色的性能。坡度检测的准确率很高，误差很小；而路面损坏的检测准确率达到了84%。该系统在各种条件下都能保持稳定运行，包括恶劣天气和不同的光照条件。