基于宽角感知的实时自行车-行人安全系统及城市交叉口评估测试台
计算机视觉与模式识别
2026-04-21 v1
摘要
自行车与行人在城市交叉口的碰撞仍是持续的伤害来源，但鲜有系统尝试使用商品化硬件对未配备装置的道路使用者进行实时警报。我们提出一个在单一边缘设备上运行的原型碰撞警报系统，配备广角鱼眼摄像头，可实现 30 fps 的可听觉与可视化警报。系统作出四项贡献：第一，我们开发了针对超 wide 鱼眼镜头的校准流水线，通过透视重映射和直接束道调整，克服了角点检测失效与优化器发散问题；第二，我们将鱼眼感知目标检测与闭形式地面平面投影结合，通过预计算查找表实现；第三，我们引入一种设计时符合性仿真，包含 24 个脚本化危险情景、随机大小感知的检测失效，以及显示一阶运动预测器在现实相机时延下保持警告预算高于注意力型行人反应时延的 latency sweep；第四，我们将决策层正式化为可分离、可审计的测试台，包含明确的部署门槛、可挑战机制以及残余风险登记册。在符合性测试中，基于鱼眼局部化误差，所选管线配置实现 93.3% 的灵敏度和 92.3% 的特异度，平均警告预算为 3.3 秒。该系统设计受到社区协作设计工作坊的启发。代码与复制脚本已公开于 https://github.com/mkturkcan/bikeped。
引用
@article{arxiv.2604.17046,
title = {A Real-Time Bike-Pedestrian Safety System with Wide-Angle Perception and Evaluation Testbed for Urban Intersections},
author = {Mehmet Kerem Turkcan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.17046},
year = {2026}
}