基于远程监督强化学习的真实世界物体分布估计算法研究

本文提出了一种创新的远程监督强化学习框架DDRL，通过鸟瞰图（BEV）转换解决单目图像中物体透视分布失真问题。该方法创新性地利用目标检测器提供的尺寸先验知识，构建了无需相机内参的消失线预测强化学习模型，并开发了快速逆透视变换算法，在交通场景数据集上实现了与全监督方法媲美的性能。

　　

Highlight

本研究提出DDRL框架，通过尺寸变化感知（SVA）模块构建强化学习系统，巧妙利用交通场景中车辆尺寸先验知识预测消失线位置。该方法突破传统需要相机内参的限制，仅通过目标检测器提供的尺寸信息即可完成透视图像到鸟瞰图（BEV）的转换。

Method

我们设计了一个基于尺寸差异的新型奖励机制：当网络预测的消失线位置使透视图中同类物体在BEV空间的尺寸趋于真实世界标准时，系统会给予正向反馈。这种自我监督机制使网络能动态优化消失线预测，同时采用快速逆透视变换算法，通过BEV坐标反投影和双线性插值将计算复杂度降低60%。

Experiments

在交通流量数据集测试中，DDRL成功将含透视畸变的图像转换为符合物理空间关系的BEV图像。定量分析显示，其消失线预测误差较基线方法降低32%，且转换速度比传统方法快4倍。

Conclusion

该研究证实了尺寸先验知识在透视校正中的关键作用，开发的远程监督框架为智能监控、自动驾驶等领域提供了新的视觉感知解决方案。未来可扩展应用于人群密度估计等生物医学图像分析场景。

（注：根据要求已去除文献引用标识，专业术语保留英文缩写并采用^{/_{标签规范标注）}}