立體視覺的應用

2.5.1 車輛上的應用

近年來智慧型車輛的發展與多項產業相互關聯，並以車輛工程為核心。然而，

較多的前瞻性車輛工程藉由創新電子材料、感測裝置、生技燃料、油電混合技術、

燃料電池作為配備，逐漸降低傳統機械的使用比重。再加上保持行車距離裝置、

抬頭顯示器、智慧型主被動安全系統、車輛防撞系統、車輛定位導航系統等發展 為方向，以提升駕駛員行車安全並降低工作負擔與舒適車輛的智慧化，故許多汽 車廠商皆以此為目的開發各種技術。以下將針對目前市場中已開發的技術產品以 及立體視覺在車輛上應用的發展過程做說明。

在車輛領域中，所謂的立體視覺，是能夠感知空間物體的實際距離，通常以 影像處理技術來達成目的，其原理是利用兩顆攝影機擷取影像，並透過影像匹配 再根據幾何關係計算深度。早期的應用為單顆攝影機，所開發的技術通常會搭配 其他感測器的使用，如豐田汽車的撞擊警示系統 (Pre-Crash Safety System, PCS) 是利用汽車上裝設紅外線感測器與攝影機，以達到在一定安全距離內幫駕駛人踩

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剎車的動作。著名車商 Volvo 公司針對行人安全研發一套應用雷射與攝影機的行 人偵測及完全主動煞車系統 (Pedestrian Detection with Full Auto Brake，簡稱 PDFAB)，在必要時警告駕駛並預先加壓剎車。相較於單攝影機，立體視覺透過 多攝影機將影像資訊由二維擴增至三維，最常見於障礙物偵測功能的開發，透過 深度感知技術，獲得較精準的障礙物三維空間座標與相對位置，如 Subaru 公司 所推出之雙攝影機立體視覺的系統。未來除了繼續發展低成本、高效能的安全輔 助系統，並可根據外在的三維資訊，開發即時定位和地圖建構等技術，將其應用 在車輛導航。

立體視覺在車輛於道路環境的應用依照技術發展的過程可分為車輛偵測、車 輛追蹤、車輛行為分析 (Sivaraman and Trivedi, 2013)。早期的車輛偵測技術以裝 設單顆攝影機為主，可裝設於車輛來彌補後照鏡無法看到之車身附近的死角或是 特定區段的道路監控，主要技術可分為基於外觀特徵搭配機器學習方法 (Sun et al., 2006) 和運動狀態為基礎來偵測 (Diaz et al., 2008)。然而，基於物體於影像中 的運動來偵測物體的方法較外觀特徵來的普及，以外觀來偵測車輛須仰賴具有代 表性的特徵和機器學習方法，基於運動狀態的偵測方法則是透過物體追蹤、運動 狀態、軌跡預測等方法。兩顆攝影機構成的立體視覺除了保留了單顆攝影機擁有 的影像資訊外，更可得到深度資訊，其應用性也較高，逐漸取代了單顆攝影機。

為了能更進一步分析車輛的動態行為甚至預測車輛的位置，以追蹤技術為議題的 討論逐漸增加。根據穩定的偵測方法，再針對車輛於道路的運動模式使用不同的 預測器進行追蹤和預測，大致可分為三類：一般車輛行駛為線性運動之下的卡爾 曼濾波器 (Franke et al., 2005)、用來描述非線性的狀態如轉彎的行為，則用改良 前者的擴展式卡爾曼濾波器 (Extended Kalman Filter, EKF) (Barth and Franke, 2009) 以 及 擁 有 線 性 與 非 線 性 兩 者 運 動 模 式 的 粒 子 濾 波 器 (Particle Filter) (Catalin and Nedevschi, 2008)。當立體視覺的偵測與追蹤技術到達一定水準後，有 學者去探討車輛的運動行為，應用的範圍包含車輛在道路上的軌跡和速度 (Sivaraman et al., 2011)、十字路口上車流量 (Barth and Franke, 2010) 以及不同車

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輛運動模型的建立 (Kasper et al., 2011)。

2.5.2 農業上的應用

隨著世界人口數不斷增長，糧食和農產品的需求量亦隨之增加，面臨此問題 要如何克服將是十分重要的。在台灣的早期，勞動力為農業重要生產要素與資源 之一，台灣農業勞動力曾在經濟發展過程中扮演重要的角色，隨著科技發展及技 術進步，機械化漸漸取代人力的農業自動化，優點是可以解決勞工短缺問題及改 善工作環境、提高農業生產力及產品品質、發展高科技農業及開發水準。立體視 覺在農業上的應用及文獻不勝枚舉，若根據農業上應用的功能來分主要有：定位 與偵測、追蹤與導航、量測。

立體視覺在影像中偵測目標物是最常見的應用，先利用演算法進行攝影機校 正之後便可根據立體視覺理論得到正確的三維座標。一般來說，利用雙眼視覺攝 影機進行偵測的主要流程依序為影像擷取、影像前處理、特徵擷取、偵測與影像 分割，為了從影像中取得感興趣的區塊，特徵的擷取和影像分割是很重要的。

Rovira-Más et al. (2005) 曾利用 Hough transform 找出作物線，也有根據作物的外 觀形狀及顏色做為特徵進行標定並採收的例子 (Ollis and Stentz, 1996; Lv et al., 2011 )。此外，農業工具機如曳引機或中耕機在田間進行播種或翻土的工作相當 普遍，尤其國外的農地通常面積較大相對工作時間長，因此有將立體視覺應用在 農業車輛的導航以協助駕駛員 (Kise et al., 2005; Rovira−Más et al., 2004)。

近年來，為了解決台灣農地面積狹小與颱風所造成的農業虧損的問題，集約 式栽種農作物方式的「植物工廠」日益發展，植物工廠透過硬體設備進行環境控 制與系統整合，以便進行生長環境與生育狀況的觀察，最終目的在於全年性的生 產栽培。林等人 (2012) 以立體視覺估算植物的面積與建立生長模型，並進一步 分析生長速率與環境因子的關係找出最佳的環境參數。除此之外，國外也有利用 立體視覺觀察溫室中植物的生長情形 (Tilneac et al., 2012)。

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