- OpenCV 4.x / C++17 & Python 3.10
- Inverse Perspective Mapping (IPM) & 2. Ordnung Polyfit
- 77-GHz-FMCW Kamera-Radar-Raumfusion
- Echtzeit 30+ FPS / AEB & LDW-Entscheidungs-Engine
AUTOMOTIVE COMPUTER VISION & SENSOR FUSION / OPENCV & 77 GHZ RADAR PERCEPTION
Industrieller Computer-Vision-Wahrnehmungsstack: Spurgeometrie, Objekterkennung & Kamera-Radar-Fusion
AutoVision-ADAS ist eine industrielle Wahrnehmungs-Pipeline für autonomes Fahren und Fahrerassistenzsysteme (SAE Level 2+/3). Entwickelt mit OpenCV (C++17 und Python 3.10) und OpenCV-DNN-Beschleunigung verarbeitet das System automobile Frontkameraströme mit über 30 FPS. Es berechnet die Fahrbahngeometrie und Spurverlassenswarnungen (LDW) mittels Inverse Perspective Mapping (IPM) und Polynomanpassung 2. Ordnung, erkennt dynamische Verkehrsteilnehmer über Deep-Learning-Modelle, ermittelt optische Time-to-Collision (TTC) und führt eine extrinsische Sensorfusion mit Front-77-GHz-FMCW-Radartracks durch, um optische Ausfälle bei Dunkelheit, Nebel und Gegenlicht auszuschließen.
Kamerakalibrierung, Entzerrung & IPM-Vogelperspektive
Korrigiert radiale und tangentiale Linsenverzerrungen über Kameramatrix K und Verzerrungskoeffizienten [k1, k2, p1, p2]. Das kalibrierte Bild wird über eine Homographiematrix M_ipm = cv::getPerspectiveTransform(src, dst) in eine orthogonale Vogelperspektive transformiert, wodurch perspektivische Verzerrungen über einen 30-Meter-Straßenabschnitt eliminiert werden.
Adaptive Farbfilterung & Spuranpassung 2. Ordnung
Kombiniert gerichtete Sobel-X-Gradientenfilter mit S-Kanal- (HLS) und B-Kanal- (LAB) Farbräumen zur sicheren Spurmarkierungserkennung bei Schattenwürfen. Ein Histogramm-Schiebefenster-Algorithmus identifiziert Spurgrenzen und passt quadratische Polynome x = A·y² + B·y + C an, um den Kurvenradius R_curve und den Fahrzeugversatz zur Spurmitte zu bestimmen.
OpenCV-DNN-Objekterkennung & Monokulare TTC
Nutzt das schlanke cv::dnn::Net-Modul mit optimierten YOLOv8-Nano / MobileNetV3-SSD ONNX-Modellen mit SIMD-Vektorisierung und Non-Maximum Suppression (NMS). Die Objektdistanz wird über Lochkamerageometrie (Z_est = f_y · H_real / h_bbox) geschätzt und mit sparse Lucas-Kanade optischem Fluss zur viszualen Expansions-TTC kombiniert.
Extrinsische 77-GHz-Kamera-Radar-Sensorfusion & AEB
Projiziert 3D-Kinematiktracks [X_r, Y_r, Z_r, 1]ᵀ aus dem 77-GHz-FMCW-Extended-Kalman-Filter über die extrinsische Matrix s·p = K·[R|t]·P_radar in den Kamerapixelraum [u, v, 1]ᵀ. Validierte Radardaten liefern Doppler-präzise Radialgeschwindigkeiten und Zentimeter-Abstände, was Frontkollisionswarnungen (FCW < 2,6s) und Notbremsungen (AEB < 1,4s / 0,8s) fehlalarmsicher auslöst.
Interaktives AutoVision-ADAS-Forschungsnotebook (Google Colab)
Führen Sie die gesamte Kamera-Wahrnehmung und Kamera-Radar-Sensorfusion direkt in Ihrem Browser auf Google-Colab-Cloud-Ressourcen aus. Experimentieren Sie mit Vogelperspektiven-Transformationen, Spurgrenzen-Polynomanpassung, Deep-Learning-Bounding-Boxen und der Koordinatentransformation von 77-GHz-FMCW-Radardaten.
Linsenentzerrung & IPM-Vogelperspektiven-Homographie
Entzerrt automobile 1080p-Videobilder und transformiert sie in eine orthogonale Draufsicht mit realer Metrik (30 m Längssicht × 3,7 m Spurbreite).
Histogramm-Schiebefenster & Spuranpassung 2. Ordnung
Wendet adaptive HLS/LAB-Masken an und passt quadratische Kurven x = A·y² + B·y + C an. Berechnet den Kurvenradius (R_curve > 1.000 m) und löst bei Versatz > 0,4 m Spurverlassenswarnungen aus.
Deep-Learning-Objekterkennung & Monokulare Distanz / TTC
Führt YOLOv8-Nano über die OpenCV-DNN-Engine aus. Projiziert Pseudo-3D-Begrenzungskuben und berechnet die Time-to-Collision über die Expansionsrate Δt / (S_k / S_k-1 - 1).
77-GHz-Radar-Kamera-Koordinatenprojektion & AEB-Sicherheitsautomat
Projiziert 3D-Radarpunkte und -Tracks über s·p = K·[R|t]·P_radar auf die Bildebene. Führt IoU-Gating mit Kameraboxen durch und steuert Notbremsungen (AEB).
autovision_adas_demo.ipynbOpenCV & 77-GHz-Sensorfusion# SCN_CV_04: Camera-Radar Extrinsic Sensor Fusion & Lane Curvature
import cv2
import numpy as np
# 1. 3D Radar Track to 2D Camera Image Plane Projection
# Projection: s * [u, v, 1]^T = K * [R | t] * [X_radar, Y_radar, Z_radar, 1]^T
P_radar_homog = np.array([radar_track.x_m, radar_track.y_m, radar_track.z_m, 1.0])
P_cam = np.hstack([calib.rot_radar_to_cam, calib.trans_radar_to_cam]) @ P_radar_homog
if P_cam[2] > 0.5: # Target in forward hemisphere
pixel_homog = calib.camera_matrix @ P_cam
u_proj = int(pixel_homog[0] / pixel_homog[2])
v_proj = int(pixel_homog[1] / pixel_homog[2])
# 2. Spatial Bounding Box Association & Fused TTC
for obs in detected_obstacles:
x, y, w, h = obs.bbox
if x <= u_proj <= x + w and y <= v_proj <= y + h:
obs.radar_fused = True
obs.radar_range_m = float(np.linalg.norm([radar_track.x_m, radar_track.y_m, radar_track.z_m]))
obs.radar_doppler_mps = radar_track.doppler_mps
# Doppler-stabilized Time-to-Collision
obs.ttc_sec = obs.radar_range_m / max(0.1, abs(obs.radar_doppler_mps))
# 3. Bird's-Eye View Curvature Radius & Lateral Offset
R_curve_m = ((1 + (2*left_fit_cr[0]*y_eval + left_fit_cr[1])**2)**1.5) / abs(2*left_fit_cr[0])
vehicle_offset_m = (lane_center_px - (image_width / 2.0)) * xm_per_pixSystemarchitektur & Metriken (PROP-OPENCV-ADAS-001)
- Zielbildrate
- ≥ 30 FPS kontinuierliche Verarbeitung auf 1080p/720p-Kameraströmen (Latenz ≤ 33 ms)
- Computer-Vision-Framework
- OpenCV 4.x (C++17 Produktions-Pipeline & Python 3.10 Forschungs-Testumgebung) mit Eigen3
- Deep-Learning-Engine
- OpenCV-DNN-Modul (cv::dnn::readNetFromONNX) mit YOLOv8-Nano und FP16 / AVX2-Beschleunigung
- Spurgeometrie-Engine
- Inverse Perspective Mapping (IPM) + Histogramm-Schiebefenster + Polynomanpassung 2. Ordnung
- Distanz- & TTC-Verfahren
- Lochkamerageometrie Z = f_y·H/h, optischer LK-Fluss und direkte Doppler-Geschwindigkeitsmessung
- Radar-Interoperabilität
- Extrinsische Raumfusion mit dem 77-GHz-FMCW-Mehrzielverfolger (SPEC-SW-RADAR-TRK-001)
- ADAS-Sicherheitsfunktionen
- Spurverlassenswarnung (LDW), Frontkollisionswarnung (FCW < 2,6s) und Notbremsung (AEB < 1,4s / 0,8s)
- Visuelle Diagnose
- Augmented-Reality-Head-Up-Display (HUD) mit integrierter 2D-Vogelperspektiven-Radarkarte
Ganzheitliche Sensorik: Die Vision-Radar-Synergie
Moderne automobile Sicherheitsnormen (Euro NCAP 5 Sterne) fordern redundante, sich gegenseitig verifizierende Sensormodalitäten. AutoVision-ADAS stellt den optischen Sensorik-Stack (Semantik, Spurgrenzen, Klassifikation) bereit, während der begleitende 77-GHz-FMCW-Radartracker wetterunabhängige Doppler-Geschwindigkeiten und zentimetergenaue Distanzen liefert. Zusammen bilden sie eine vollständige Wahrnehmungs- und Fusionsarchitektur für autonomes Fahren auf Level 2+ / Level 3.
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