在自动驾驶视觉系统中，深度图是目标检测、分类与跟踪的重要工具。深度图记录了场景中每个像素点到摄像机的距离信息，提供了三维空间的直观表达，使得自动驾驶系统能够更精确地理解和感知周围环境。以下是系统如何利用深度图进行目标检测、分类与跟踪的具体方法：
一、目标检测
- 深度图预处理：首先，系统会对获取的深度图进行预处理，去除噪声并优化深度数据的质量。这通常涉及滤波、深度补全（处理遮挡或反射造成的缺失数据）等操作。
- 区域提取：系统通过分析深度图中的像素值差异，提取出可能的目标区域。例如，深度图中的连续像素点可能代表一个物体，系统会利用这些深度连续性来分割不同的目标区域。
- 目标轮廓提取：基于深度图中的梯度变化，系统可以识别出物体的边缘和轮廓。通过这些边缘信息，系统能够初步检测到场景中的潜在目标物体。
- 候选目标生成：根据深度信息，系统会生成候选目标区域，并使用深度学习模型进一步分析这些区域，以识别出真实的目标物体，如行人、车辆等。
二、目标分类
- 特征提取：在检测到目标后，系统会从深度图中提取该目标的几何特征，如物体的高度、宽度、形状等。这些特征有助于区分不同类型的目标。
- 深度学习分类：深度图结合RGB图像的纹理和颜色信息，系统会通过训练好的深度学习模型对目标进行分类。例如，通过卷积神经网络（CNN），系统能够将目标分类为车辆、行人、自行车等不同类别。
- 多模态融合：为了提高分类的准确性，系统会将深度图中的几何信息与其他传感器（如激光雷达、摄像头）的数据融合，这种多模态信息融合能够显著提升分类精度。
三、目标跟踪
- 初始目标定位：当系统检测并分类出目标后，会记录目标的初始位置和深度信息，以便在后续帧中进行跟踪。
- 运动预测：基于目标在连续帧中的位置变化，系统会使用卡尔曼滤波器或粒子滤波等方法预测目标的运动轨迹。深度图提供的距离信息有助于更准确地预测目标的移动。
- 目标重新识别：在目标发生部分遮挡或暂时丢失的情况下，系统可以利用深度信息重新识别目标。这种深度感知可以帮助系统在复杂的道路场景中保持对目标的持续跟踪。
- 多目标跟踪：对于复杂场景中存在多个移动目标的情况，系统通过同时处理多个深度图区域，并结合目标的运动轨迹，能够实现对多个目标的同步跟踪。
通过利用深度图，自动驾驶视觉系统能够更加准确地进行目标的检测、分类与跟踪。深度图提供的三维信息为系统理解场景中的物体提供了丰富的几何特征，使得系统能够在各种复杂环境下（如光线变化、部分遮挡等）保持高效、稳定的目标感知能力。这一技术在提升自动驾驶安全性和可靠性方面发挥了关键作用。
