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雷达VS激光雷达:棋逢对手 技术对决

2018-10-22 11:16
来源: 微迷网

精度和定义

据Surfaro称,雷达的角度精度不如激光雷达,因为如果多个探测对象彼此靠得很近,雷达在弯道上会丢失目标,从而有可能出现识别困难。“例如,雷达可能会将附近的两辆小型汽车视为一辆大型车辆,从而发出错误的接近信号。”他说。

“大多数激光雷达图像都具有有意义的颜色梯度,来表明物体的高度以及三维的最高细节,这对识别目标非常有用。”Surfaro补充道,“相比之下,典型的雷达图像只是将单色渲染物体呈现为相似色调的‘斑点’。”

在安防领域中,系统集成商和客户通常需要负责探测或降低人们破坏周界环境并造成伤害的威胁。激光雷达不仅可以探测到在开阔地区或十字路口行走的人,还可以辨别他们正面对的方向。“激光雷达的数据呈现非常详细和准确,安全操作员能够准确地预测人员行走或车辆行驶的方向,或者无人机盘旋在周边的距离。”Surfaro说,“这种高水平的(细节)让用户甚至可以看到像窃取高价值精铜库存或持有大型自动武器的人一样的细节。”

Surfaro补充道,在晴朗的夜晚,固定或移动的激光雷达设备,即使在相距两个足球场的距离,也可以非常精确地看到这些细节。

利用这种精度,激光雷达已被用于拉斯维加斯(Las Vegas)最近的智慧城市测试计划中,用来帮助保护行人、司机和道路工作者的安全。当交通信号发生变化时,行人进入人行横道,或者车辆卡在十字路口中会导致所有方向的交通自动停止。“Waymo的激光雷达系统不仅可以探测行人,还可以辨别他们面对的方向。”Surfaro说,“因此,激光雷达使周界保护系统能够准确地预测小偷可能会在何处突破受保护的空间,或行人会往哪里行走等。”

实现人工智能

雷达和激光雷达都有助于进一步利用人工智能和对周界探测系统的深度学习。

激光雷达的细节和精度使得总部位于加拿大的Geo-Plus公司,得以构建人工智能并将其结合到其功能中。事实上,该公司的VisionLidar点云软件包括了物体识别工具,可以自动探测和识别物体的几何形状。

“许多解决方案供应商已经成功地使用人工智能来‘学习’几乎任何物体,这使得激光雷达设备在许多情况下比当前使用网络摄像头的视频分析更快、更准确、成本更低。”Surfaro说。

Surfaro补充道,激光雷达的另一重要特征是,物体可以在保持公共空间隐私的同时进行目标的可视化和识别,这是需要遵守新GDPR(通用数据保护规范)的客户所要考虑的关键因素。“考虑到视频剪辑中‘编辑’或模糊面部特征和车辆牌照的成本很高,通常需要8小时来处理一分钟的监控视频,因而激光雷达的处理成本更低。”

雷达还配备了先进的人工智能和深度学习软件,可实现精确的物体分类和降低虚假警报。“当今的先进雷达系统是通过板载信号处理和分析技术构建的,他们能够使用视频监控系统来确定移动物体是威胁还仅仅只是动物。”Zussman解释说,“这种识别能力大大降低了虚假警报的风险。”

3D映射

您将如何处理激光雷达捕获的上百亿个三维地理定位数据点?构建数字高程模型(DEM)或数字表面模型(DSM)!这些3D模型非常受欢迎,它们是激光雷达的独特之处,现在有一些公共成像库可供需要对设施周边区域进行3D绘图的用户使用。

“许多庞大校园的设施管理人员以及区域机场管理人员经常发现,他们需要折中安全设计,以利于开发‘最低需求’的安防规划。”Surfaro说,“从建筑工地到绘制洪水灾区地图,激光雷达传感器可以安装在警车上,随车而来,提供3D图像。”

激光雷达设备通过安装在飞机、无人机、车辆、船只甚至背包上的系统来生成测量级数据。设施周边的建筑物高度和低洼(等级)都根据物体的高度在图示中呈现并重点着色。使用这些3D地图,系统集成商可以更好地了解监视摄像头可以或应该安装在哪里。3D地图还可用于查明需要医疗护理的人员的警报信息或具体位置。

目标市场

最后,由于雷达和激光雷达都能提供类似的结果,这两个技术的目标市场几乎完全相同。潜在的监测场景包括:

·机场

·桥梁

·商业设施

·建筑

·城市交通

·防御性反导弹系统

·数据中心

·政府设施

·物流配送中心

·核电站

·住宅小区

·K-12(大学前的基础教育)和高等教育周边

·无人机防护

·公用变电站

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