[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]最近在和大家聊純視覺自動駕駛能否識別3D圖像時，有小伙伴提問，純視覺自動駕駛能否識別出高透明玻璃墻，今天智駕最前沿就和大家簡單聊聊相關(guān)內(nèi)容。

當(dāng)然，在開始今天的話題前，還是想申明下，在常規(guī)駕駛場景下，車輛前方出現(xiàn)高透明玻璃墻的可能性微乎其微，若遇到真的屬于罕見的邊緣場景了，今天聊的內(nèi)容僅從技術(shù)方向上分析下純視覺自動駕駛識別高透明玻璃墻的可能性。

其實在城市建筑設(shè)計中，透明玻璃墻因其美觀與通透性被廣泛應(yīng)用于商場、寫字樓及各類公共場所。但這種對人類視覺極具親和力的材料，對于自動駕駛感知其實是一個“隱形殺手”。

對于完全依賴攝像頭、剔除激光雷達(dá)的純視覺自動駕駛而言，能否精準(zhǔn)識別透明度極高的玻璃墻，是對計算機(jī)視覺底層邏輯的一場大考。

視覺感知的物理屏障與光學(xué)錯覺

要探討純視覺方案對玻璃的識別能力，必須先理解光線與玻璃交互的物理本質(zhì)。玻璃的高透明度源于其對可見光極高的透過率，這意味著光線在穿過玻璃時，僅有極少部分會發(fā)生漫反射并回到攝像頭傳感器中。

對于傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺算法，圖像的本質(zhì)是像素亮度和色彩的變化，如果一個區(qū)域缺乏明顯的紋理、顏色差異或邊緣特征，算法就會將其視為空曠的區(qū)域。

人類在識別玻璃時，依賴于玻璃表面的微弱反光、指紋油漬，甚至是玻璃后的物體在視線移動時產(chǎn)生的細(xì)微折射錯位，而純視覺方案則需要通過極其復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型來還原這些隱晦的視覺信號。

玻璃對光線的處理遵循反射與折射定律。當(dāng)光線從空氣進(jìn)入玻璃介質(zhì)時，根據(jù)Fresnel方程，反射光的比例受入射角度的影響很大，在某些特定角度下，鏡面反射會變得非常強(qiáng)烈，從而形成足以干擾感知的“虛像”。

對于純視覺自動駕駛系統(tǒng)，這些虛像具有極大的迷惑性，系統(tǒng)可能會將玻璃表面反射出的商場吊燈或移動行人誤認(rèn)為前方真實的物理目標(biāo)，從而引發(fā)不必要的緊急制動。

如果光線完全穿透玻璃，傳統(tǒng)的單目或雙目深度估計技術(shù)會將深度值鎖定在玻璃后方的背景物體上，導(dǎo)致車輛計算出的“可行駛空間”包含了玻璃墻本身，這種深度感知失效是引發(fā)碰撞事故的直接誘因。

圖片源自：網(wǎng)絡(luò)

在商場這種人工照明環(huán)境復(fù)雜的室內(nèi)場景，光線的方向和強(qiáng)度變化劇烈，玻璃表面的反射規(guī)律變得更加難以捉摸。純視覺方案在處理這些場景時，不能再單純依賴傳統(tǒng)的特征點(diǎn)匹配。

由于玻璃表面缺乏紋理，特征匹配算法無法在圖像中找到足夠的錨點(diǎn)來構(gòu)建三維空間結(jié)構(gòu)，這使得系統(tǒng)在低速巡航或泊車時，對障礙物距離的判斷可能產(chǎn)生厘米甚至分米級的誤差。

為了彌補(bǔ)這一短板，技術(shù)路徑必須從“檢測物體”轉(zhuǎn)向“理解環(huán)境”，通過分析玻璃墻周圍像是地面的接縫、天花板的邊緣以及墻面的連續(xù)性的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，來間接推斷出透明平面的存在。

從特征識別到空間占用網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化

早期的自動駕駛算法主要依賴目標(biāo)檢測模型，即在圖像中識別出特定的物體（如汽車、行人、交通標(biāo)牌）并為其加上三維邊框。

然而，玻璃墻作為一種非標(biāo)準(zhǔn)化的建筑構(gòu)件，其形態(tài)多變且缺乏固定的分類特征，這種“盒子式”的檢測邏輯在面對透明障礙物時就會舉足無措。

占用網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，讓純視覺自動駕駛的路線轉(zhuǎn)向更加底層的空間表達(dá)方式。

占用網(wǎng)絡(luò)將車輛周圍的三維空間切割成數(shù)以億計的微小體素（Voxel）。系統(tǒng)不再試圖去定義“這是一個玻璃墻”，而是會預(yù)測每一個體素是被物質(zhì)占據(jù)還是空閑。

這種從“物體主義”到“空間主義”的轉(zhuǎn)變?yōu)樽R別透明物體提供了新的思路，即使玻璃本身不可見，但如果光線穿過該區(qū)域后表現(xiàn)出了不自然的折射流，或者從多個攝像頭視角的交叉驗證中發(fā)現(xiàn)該區(qū)域在三維坐標(biāo)系中存在物理排他性，占用網(wǎng)絡(luò)就會在概率層面調(diào)高該體素的占用權(quán)重。

在純視覺架構(gòu)中，Transformer模型扮演著重要角色。由于玻璃的識別極度依賴全局上下文，Transformer的注意力機(jī)制能夠讓系統(tǒng)同時觀察圖像中的每一個像素，并建立起長距離的關(guān)聯(lián)。

如當(dāng)系統(tǒng)觀察到地面上的瓷磚紋理在某一條垂直線處發(fā)生了鏡像對稱，或者天花板的線條在半空中發(fā)生了微小的折射彎曲，Transformer就能夠?qū)⑦@些細(xì)微的、散落在圖像各處的異常信號聚合起來，推理出前方存在一個平面透明介質(zhì)。

為了實現(xiàn)高精度的識別，特斯拉等企業(yè)的占用網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)亞體素級的細(xì)化。在處理停車場或商場等狹窄空間時，系統(tǒng)可以將默認(rèn)的33厘米體素分辨率動態(tài)提升至10厘米甚至更低。

這種精細(xì)度使得算法能夠捕捉到玻璃邊緣的微小邊框或貼紙的厚度信息。通過這種方式，原本在視覺上“消失”的玻璃墻，在系統(tǒng)的數(shù)字模型中會被還原為一組具有物理意義的空間阻隔點(diǎn)。

這種基于概率預(yù)測的建模方式，雖然在計算成本上遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)算法，但它賦予了純視覺方案處理“長尾場景”（即極罕見場景）的能力，使得車輛在面對從未見過的玻璃造型時，也能基于物理空間的占用邏輯做出正確的避障動作。

這種技術(shù)的演進(jìn)還帶來了一個深層次的變化，即對“不確定性”的管理。在感知玻璃時，自動駕駛系統(tǒng)往往會得到?jīng)_突的信號，如幾何測距顯示前方有空路，而語義推理顯示前方有玻璃。

現(xiàn)階段純視覺框架引入了概率分布預(yù)測，系統(tǒng)不再給出一個確定的“是或否”，而是輸出一個包含均值和方差的分布模型。

如果方差過大，意味著系統(tǒng)對該區(qū)域的判斷缺乏信心，此時決策層會觸發(fā)保守策略，執(zhí)行降低車速或提醒駕駛員接管的動作。

這種對自身感知局限性的“自我意識”，是純視覺方案走向成熟的關(guān)鍵標(biāo)志。

運(yùn)動視差與語義上下文的協(xié)同推理

純視覺方案在面對靜止的透明玻璃時，單幀圖像提供的信息其實是不足的。為了模擬人類通過晃動頭部來確認(rèn)玻璃位置的行為，自動駕駛系統(tǒng)引入了運(yùn)動視差和運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)。

當(dāng)車輛處于移動狀態(tài)時，攝像頭會獲取一組連續(xù)的圖像流。根據(jù)幾何光學(xué)原理，距離相機(jī)較近的物體在圖像中的位移速度要快于遠(yuǎn)處的背景物體。

對于玻璃墻而言，雖然其主體透明，但表面的反光、灰塵或指紋會隨著車輛的移動而產(chǎn)生獨(dú)特的位移模式。

通過分析這些反光點(diǎn)與背景物體之間的位移差，算法就可以計算出玻璃平面的深度。這種方法被稱為“視差分析”，它是純視覺系統(tǒng)在不依賴激光雷達(dá)的情況下獲取距離信息的基石。

在處理帶有邊框的玻璃墻時，運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)可以通過跟蹤邊框特征點(diǎn)在多幀圖像中的軌跡，反向推導(dǎo)出攝像頭的運(yùn)動軌跡和障礙物的3D坐標(biāo)。這一過程涉及大量的矩陣運(yùn)算，旨在尋找一個能夠解釋所有像素位移的最優(yōu)空間模型。

圖片源自：網(wǎng)絡(luò)

語義上下文（Semantic Context）也是另一種識別高透明玻璃墻強(qiáng)大的推理武器。譬如在商場環(huán)境中，玻璃墻的存在遵循一定的建筑學(xué)規(guī)律。

如玻璃門會嵌入在實心墻體之間，或者商鋪的落地窗位于大理石地面的交界處。通過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，感知系統(tǒng)能夠習(xí)得這些“環(huán)境常識”。語義分割模型會將圖像中的像素分類為“地板”、“墻壁”、“天花板”和“潛在透明障礙物”。

如果系統(tǒng)識別到地板的連續(xù)性在某一處發(fā)生了中斷，或者天花板的燈光在玻璃表面的反射呈現(xiàn)出規(guī)律性的扭曲，語義模型會為該區(qū)域打上“高概率玻璃”的標(biāo)簽。

這種推理邏輯甚至可以延伸到對“缺失”的分析。如果車輛的前向攝像頭在某一路徑上探測到了豐富的背景細(xì)節(jié)，但側(cè)向攝像頭卻在相同位置探測到了不連續(xù)的圖像塊（由于折射或反射導(dǎo)致），系統(tǒng)會意識到在視角交叉點(diǎn)存在透明干擾源。這種跨視角的協(xié)同校驗，極大地提升了純視覺方案在復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下的魯棒性。

數(shù)據(jù)驅(qū)動下的感知邊界與安全冗余

純視覺自動駕駛方案的上限，在很大程度上取決于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模與多樣性。對于玻璃識別這一極其依賴“經(jīng)驗”的任務(wù)，如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練階段從未見過特定光照或角度下的透明物體，那么在實車部署中就極易發(fā)生漏檢。

為此，有技術(shù)方案嘗試?yán)梦锢礓秩炯夹g(shù)（Physically Based Rendering,PBR）生成高度逼真的合成數(shù)據(jù)。

這些仿真數(shù)據(jù)不僅可以模擬完美的玻璃，還能模擬帶有裂紋、污漬、凝結(jié)水珠或不同折射率的特殊透明材料。

通過在模擬器中生成數(shù)千萬個包含玻璃場景的視頻片段，模型可以學(xué)習(xí)到在不同自然光和人工光源照射下，玻璃表面極其微弱的光學(xué)特征。

這種“數(shù)字孿生”式的訓(xùn)練方法，彌補(bǔ)了現(xiàn)實世界中由于玻璃種類繁多、采集成本高昂而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)稀缺問題。

目前，如Trans10K和ClearGrasp等一些專門針對透明物體的公開數(shù)據(jù)集，已經(jīng)在推動算法精度的提升。

Trans10K數(shù)據(jù)集包含了超過10,000張真實世界中的透明物體圖像，并對其中的“東西”（Things，如玻璃杯、瓶子）和“構(gòu)件”（Stuff，如玻璃墻、窗戶）進(jìn)行了精細(xì)標(biāo)注。

這些數(shù)據(jù)集的應(yīng)用，使得視覺算法能夠通過學(xué)習(xí)物體邊緣的菲涅爾效應(yīng)和背景扭曲，在像素層面實現(xiàn)對玻璃的精確分割，其mIoU（平均交并比）指標(biāo)已經(jīng)在持續(xù)優(yōu)化中。

最后的話

隨著端到端（End-to-End）大模型的引入，自動駕駛對玻璃的識別將不再拆分為檢測、跟蹤、預(yù)測等獨(dú)立步驟，而是將原始像素直接映射為駕駛動作。

在這種模式下，系統(tǒng)能夠更深刻地理解物理世界的因果關(guān)系，即前方這個看起來空曠的區(qū)域，實際上具有不可逾越的物理阻力。這種認(rèn)知的提升，標(biāo)志著自動駕駛感知技術(shù)正在從單純的數(shù)學(xué)模擬轉(zhuǎn)向更高級的人工智能推理。

審核編輯 黃宇