【嘉勤點評】鴻泉物聯發明的盲區行人檢測方案及技術，該方案可以準確、實時地對行車視野盲區的危險區域進行檢測，并在行人進入盲區危險區域時對行人進行報警提示，從而能夠減少安全事故的發生。

眾所周知，在現有的車輛結構設計方案中，由于車輛本身的設計，導致車身周邊存在不少反光鏡無法達到的盲區，當行人進入行車視野盲區時，尤其是在車輛轉彎時刻，會存在極大的安全隱患。

目前，針對盲區的監控算法已經逐漸在車輛上普及，但攝像頭的視角所覆蓋的區域依舊大于盲區。而現有的一些盲區檢測方案，由于其沒有針對一些異常的行為進行判斷，例如綠化帶、隔離欄外的行人實際上并不存在危險區域內，以及如果沒有對視角中的危險區域進行限制，就會導致頻繁的盲區行人報警，反而會對司機產生影響。

為此，鴻泉物聯在2021年10月11日申請了一項名為“盲區行人檢測方法及系統”的發明專利（申請號：202111183040.0），申請人為杭州鴻泉物聯網技術股份有限公司。

根據該專利目前公開的相關資料，讓我們一起來看看這項技術方案吧。

如上圖，為該專利中發明的盲區行人檢測方法的流程示意圖，在該方案中，首先會對目標攝像頭采集的路面圖像進行檢測，從而獲取行人的位置；其次，將路面圖像輸入至預設語義分割網絡以獲取路面分割圖，并根據路面分割圖確定不同的盲區；最后，根據行人的位置確定行人所處的盲區，并對處于不同盲區的行人進行告警提示。

該方案中主要采用深度學習技術，例如語義分割網絡模型，來對攝像頭采集到的圖像進行處理，例如UNet網絡模塊，推理馬路牙子、隔離欄、綠化帶等路沿分割的道路邊界，從而得到路面分割圖，并根據路面分割圖劃分不同的盲區危險區域。

該方案的盲區行人檢測方法的應用場景示意圖如上圖所示，目標攝像頭將行車過程中采集到的路面圖像發送給車載終端，車載終端接收到目標攝像頭采集的路面圖像，并對接收到的路面圖像進行檢測，從而完成對路面圖像中行人位置的定位。

為了保證盲區監控在黑暗的場景下也可以正常工作，因此，該方案中采用帶有紅外功能的攝像頭來進行圖像的采集。當光照條件不足時，攝像頭就會開啟紅外補光功能，以確保能夠正常采集到路面圖像。同時，攝像頭會安裝在行車視野的盲區，以防止對駕駛造成干擾。

如上圖，為該專利中提供的盲區行人檢測系統的結構示意圖，其中主要包括：行人檢測模塊310、盲區確定模塊311以及告警提示模塊312。行人檢測模塊可以對目標攝像頭采集到的路面圖像進行檢測，從而獲取行人的位置；盲區確定模塊可以將路面圖像輸入至預設語義分割網絡中，從而根據路面的分割圖確定不同的盲區；最后，由告警提示模塊來對處于不同盲區的行人進行告警提示。

以上就是鴻泉物聯發明的盲區行人檢測方案及技術，該方案可以準確、實時地對行車視野盲區的危險區域進行檢測，并在行人進入盲區危險區域時對行人進行報警提示，從而能夠減少安全事故的發生。

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