前不久ＣＶ－ＣＯＰＳ　２０１９计算机视觉识别大会上，展示了一篇标题为《被愚弄的摄像头，欺骗图案可抵御人物识别》的研究论文。来自库鲁汶（Ｋｕ　Ｌｅｕｖｅｎ）　大学的博士研究员Ｗｉｅｂｅ　ｖａｎ　Ｒａｎｓｔ　解释道，这些特殊处理的彩色抽象标识，会使先进的实时物体检测系统ＹＯＬＯｖ２（Ｙｏｕ　ｏｎｌｙ　ｌｏｏｋ　ｏｎｃｅ）　失效。

图１　基于ＹＯＬＯｖ２检测下的视觉识别效果（来源：ｐｊｒｅｄｄｉｅ）

ＹＯＬＯｖ２将单个神经网络应用于完整图像。该网络将图像划分为多个区域并预测每个区域的边界框和概率，将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。然而，项目研究成员抓住其中的“漏洞”所在，利用“特殊训练”后的欺骗图案干扰ＹＯＬＯｖ２的识别。

图２　右图的欺骗图案使人在摄像头下“隐身”（来源：Ｓｉｍｅｎ　Ｔｈｙｓ）

基于类似ＹＯＬＯｖ２这种深度学习识别的算法使摄像头聪明很多，看完上述试验，醒哥脑补了一下身披欺骗图案而越狱成功的甲乙丙丁……鉴于此，我们又回到了多种传感器融合技术这一老生常谈的话题。

与摄像头不同的是，３Ｄ激光雷达基于时间飞行法（ＴＯＦ，　Ｔｉｍｅ　ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）通过测距功能，获取视线范围内物体的ｘ，　ｙ，　ｚ坐标值，生成密集的点云数据，被不同颜色诠释出来后，即可抽象的感知到物体成像画面。其工作原理是主动发射出经过调制的近红外光，光线遇物体后反射并再次被接收，通过计算光线发射和接收的相位差与时间差，来换算被探测物体的距离，所以距离值不会因为欺骗图案的出现而产生误差。

图３　北醒激光雷达路边实测效果视频（点云数据）

当然，激光雷达也不可能像摄像头一样，精准识别车牌号等细节。北醒作为国内专业激光雷达供应商，致力于协助客户拓展更多实际应用案例，把摄像头融入固态激光雷达，使ＲＧＢ图像和点云图像结合，以获取更准确的信息。不过，如同ＹＯＬＯ一样，我们同样需要不断将技术改进，以适应瞬息万变的复杂环境。

图４　北醒激光雷达实测效果视频（点云＋ＲＧＢ数据）

不管未来如何，目前已知的是，摄像头与激光雷达携手肯定能解决“欺骗图案”的隐身效果，今后摄像头是否会开挂就不得而知了。其实早在这之前，北醒ＴＦｍｉｎｉ　Ｐｌｕｓ激光雷达就有与摄像头联动的方案。比如这种服务于无人机领域，由一种高分辨率向下指向的相机模块和ＴＦｍｉｎｉ　Ｐｌｕｓ及３轴陀螺仪组成的产品，不仅可以确定飞机的地面速度，也可以通过ＴＦｍｉｎｉ　Ｐｌｕｓ来维持与地面相对高度或躲避障碍物。

图５　北醒激光雷达ＴＦｍｉｎｉ　Ｐｌｕｓ与摄像头集成方案

除此以外，北醒激光雷达还可以触发摄像头进行拍照，辅助摄像头进行定位，特别是各种复杂场景，例如：电力巡检、室内仓储物流、港口运输等，二者相辅相成的配合，极大地提升自动化系统的集成度，且能有效促进落地项目的实施进度。未来，更多的技术和产品将会被融合或者创造，最终将为社会带来更多的价值和便利。