夜间无人车深度估计：红外与雷达融合的深度学习方法

"基于红外与雷达的夜间无人车场景深度估计" 本文主要探讨了夜间无人车场景理解中的关键问题——单目红外图像的深度估计，并提出了一种创新的方法，利用深度卷积-反卷积神经网络（Deep Convolutional-Deconvolutional Neural Network）来实现这一目标。在夜间环境下，由于视觉条件受限，红外图像和雷达数据成为无人车感知环境的重要手段。该方法将这两种数据源结合，以提升深度估计的准确性和实时性。 传统的深度估计通常依赖于多视图或立体视觉，但在夜间无人车环境中，由于光照不足，常规方法难以奏效。文章提出的解决方案是，将红外图像和雷达距离数据作为深度卷积-反卷积神经网络的输入。这种网络结构能够有效地学习图像特征，同时通过反卷积层恢复高分辨率的深度信息，从而实现像素级别的深度估计。 具体实施过程中，首先，将雷达距离数据根据深度值的范围进行量化，将其转换为与红外图像像素相对应的离散值。接着，这些离散值被用来作为深度估计的标签，使深度估计问题转化为一个像素级的分类任务。通过这样的方式，神经网络可以学习到如何将红外图像特征与雷达数据对应起来，从而推断出每个像素的深度信息。 实验结果显示，使用训练得到的深度估计模型对夜间无人车捕获的红外图像进行处理，可以在0.04秒内完成每帧的深度估计，满足了实时性的要求。这表明该方法对于夜间无人车的环境感知具有显著的优势，能够在复杂、低光照的环境下提供稳定、快速的深度信息，对无人车的导航和避障等任务至关重要。 这篇论文聚焦于夜间无人车场景的深度估计，提出了一种融合红外图像和雷达数据的深度学习方法，解决了传统方法在夜间环境下的局限性。这种方法不仅提高了深度估计的精度，还确保了实时性能，为无人车在黑暗环境中的自主行驶提供了强大的技术支持。其研究内容对于推动自动驾驶技术的发展，特别是在夜间及复杂环境下的应用，具有重要的理论和实践价值。