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Detectors: 装甲板检测模块[已替换] | 车辆检测模块[已替换] | 点云深度图处理模块 | 点云深度图背景分割模块[已废弃]

文件结构

├── CUDA [deleted] │ ├── gpu_decode.cu [deleted] //gpu后处理cu文件 │ ├── preprocess.cu [deleted] //gpu预处理cu文件 │   └── yololayer.cu [deleted] //yolo相关CUDA核函数 ├── include │   ├── ArmorDetector.h //装甲板检测器头文件 │   ├── calibrator.h [deleted] //TRT相关头文件 │   ├── CarDetector.h //车辆检测器头文件 │   ├── common.h [deleted] //TRT相关头文件 │   ├── cuda_utils.h [deleted] //TRT相关头文件 │   ├── depthProcesser.h //点云深度图映射头文件 │   ├── macros.h [deleted] //TRT相关头文件 │   ├── MovementDetector.h [untested] //点云背景分割头文件 │   ├── preprocess.h [deleted] //TRT相关头文件 │   ├── tensorRT_v5.h [deleted] //TRT主要头文件 │   ├── utils.h [deleted] //TRT相关头文件 │   └── yololayer.h [deleted] //TRT相关头文件 ├── Moudles └── src ├── ArmorDetector.cpp //装甲板检测器cpp文件 ├── calibrator.cpp [deleted] //TRT相关cpp文件 ├── CarDetector.cpp //车辆检测器cpp文件 ├── common.cpp [deleted] //TRT相关cpp文件 ├── depthProcesser.cpp //点云深度图映射cpp文件 ├── MovementDetector.cpp [untested] //点云背景分割cpp文件 └── tensorRT_v5.cpp [deleted] //TRT主要cpp文件

装甲板检测模块

1.简介

输入分割后图像，检测图像中存在的装甲板

2.函数功能

ArmorDetector

• accessModelTest() 检查模型是否存在，不存在则创建
• initModel() 初始化Tensorrt模型
• infer() 检测并返回装甲板检测框
• preProcess() 图像分割预处理
• reBuildBoxs() 根据父检测框映射装甲板检测框至原图

车辆检测模块

1.简介

检测图像中存在的车辆，用于图像分割

2.函数功能

CarDetector

• accessModelTest() 检查模型是否存在，不存在则创建
• initModel() 初始化Tensorrt模型
• infer() 检测并返回车辆检测框

点云深度图处理模块

1.简介

处理获取到的点云数据，积分深度图

2.函数功能

DepthQueue

• pushback() 输入点云，积分深度图

点云深度图背景分割模块

1.简介

处理获取到的点云数据，积分深度图

2.函数功能

MovementDetector [deleted]

• applyMovementDetector() 应用背景分割，前期积分，后期分割
• buildBackground() 建立背景
• detectMovementTarget() 执行分割，返回Rect
• rebuildRect() 重建Rect，反栅格化
• _ifHistoryBuild() 检查背景是否建立

技术细节

1.点云深度图分割+单层神经网络预测 [已废弃]

此方案下，由于分流了GPU运算压力，将图像分割转为CPU负载，充分利用了运算平台的富余算力，带来了进一步的性能提升。缺点是点云积分慢，分割框更新较慢且一般大于车辆实际大小，由于精度较低，所以不能使用IoU预测的方式对装甲板检测框进行消抖。

2.双层神经网络预测

此方案下，检测负载大部分在GPU端，且显存占用较大，总线IO负载高，但是有着最佳精度且分割框更新迅速，较为准确的车辆分割框也允许了使用IoU预测的方式进行装甲板检测框消抖，是算力足够的情况下的优选。