純視覺自動駕駛能識別出高透明玻璃墻嗎？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]最近在和大家聊純視覺自動駕駛能否識別3D圖像時，有小伙伴提問，純視覺自動駕駛能否識別出高透明玻璃墻，今天智駕最前沿就和大家簡單聊聊相關內容。

當然，在開始今天的話題前，還是想申明下，在常規駕駛場景下，車輛前方出現高透明玻璃墻的可能性微乎其微，若遇到真的屬于罕見的邊緣場景了，今天聊的內容僅從技術方向上分析下純視覺自動駕駛識別高透明玻璃墻的可能性。

其實在城市建筑設計中，透明玻璃墻因其美觀與通透性被廣泛應用于商場、寫字樓及各類公共場所。但這種對人類視覺極具親和力的材料，對于自動駕駛感知其實是一個“隱形殺手”。

對于完全依賴攝像頭、剔除激光雷達的純視覺自動駕駛而言，能否精準識別透明度極高的玻璃墻，是對計算機視覺底層邏輯的一場大考。

視覺感知的物理屏障與光學錯覺

要探討純視覺方案對玻璃的識別能力，必須先理解光線與玻璃交互的物理本質。玻璃的高透明度源于其對可見光極高的透過率，這意味著光線在穿過玻璃時，僅有極少部分會發生漫反射并回到攝像頭傳感器中。

對于傳統的計算機視覺算法，圖像的本質是像素亮度和色彩的變化，如果一個區域缺乏明顯的紋理、顏色差異或邊緣特征，算法就會將其視為空曠的區域。

人類在識別玻璃時，依賴于玻璃表面的微弱反光、指紋油漬，甚至是玻璃后的物體在視線移動時產生的細微折射錯位，而純視覺方案則需要通過極其復雜的數學模型來還原這些隱晦的視覺信號。

玻璃對光線的處理遵循反射與折射定律。當光線從空氣進入玻璃介質時，根據Fresnel方程，反射光的比例受入射角度的影響很大，在某些特定角度下，鏡面反射會變得非常強烈，從而形成足以干擾感知的“虛像”。

對于純視覺自動駕駛系統，這些虛像具有極大的迷惑性，系統可能會將玻璃表面反射出的商場吊燈或移動行人誤認為前方真實的物理目標，從而引發不必要的緊急制動。

如果光線完全穿透玻璃，傳統的單目或雙目深度估計技術會將深度值鎖定在玻璃后方的背景物體上，導致車輛計算出的“可行駛空間”包含了玻璃墻本身，這種深度感知失效是引發碰撞事故的直接誘因。

圖片源自：網絡

在商場這種人工照明環境復雜的室內場景，光線的方向和強度變化劇烈，玻璃表面的反射規律變得更加難以捉摸。純視覺方案在處理這些場景時，不能再單純依賴傳統的特征點匹配。

由于玻璃表面缺乏紋理，特征匹配算法無法在圖像中找到足夠的錨點來構建三維空間結構，這使得系統在低速巡航或泊車時，對障礙物距離的判斷可能產生厘米甚至分米級的誤差。

為了彌補這一短板，技術路徑必須從“檢測物體”轉向“理解環境”，通過分析玻璃墻周圍像是地面的接縫、天花板的邊緣以及墻面的連續性的關聯結構，來間接推斷出透明平面的存在。

從特征識別到空間占用網絡的進化

早期的自動駕駛算法主要依賴目標檢測模型，即在圖像中識別出特定的物體（如汽車、行人、交通標牌）并為其加上三維邊框。

然而，玻璃墻作為一種非標準化的建筑構件，其形態多變且缺乏固定的分類特征，這種“盒子式”的檢測邏輯在面對透明障礙物時就會舉足無措。

占用網絡的出現，讓純視覺自動駕駛的路線轉向更加底層的空間表達方式。

占用網絡將車輛周圍的三維空間切割成數以億計的微小體素（Voxel）。系統不再試圖去定義“這是一個玻璃墻”，而是會預測每一個體素是被物質占據還是空閑。

這種從“物體主義”到“空間主義”的轉變為識別透明物體提供了新的思路，即使玻璃本身不可見，但如果光線穿過該區域后表現出了不自然的折射流，或者從多個攝像頭視角的交叉驗證中發現該區域在三維坐標系中存在物理排他性，占用網絡就會在概率層面調高該體素的占用權重。

圖片源自：網絡

在純視覺架構中，Transformer模型扮演著重要角色。由于玻璃的識別極度依賴全局上下文，Transformer的注意力機制能夠讓系統同時觀察圖像中的每一個像素，并建立起長距離的關聯。

如當系統觀察到地面上的瓷磚紋理在某一條垂直線處發生了鏡像對稱，或者天花板的線條在半空中發生了微小的折射彎曲，Transformer就能夠將這些細微的、散落在圖像各處的異常信號聚合起來，推理出前方存在一個平面透明介質。

為了實現高精度的識別，特斯拉等企業的占用網絡已經能夠實現亞體素級的細化。在處理停車場或商場等狹窄空間時，系統可以將默認的33厘米體素分辨率動態提升至10厘米甚至更低。

這種精細度使得算法能夠捕捉到玻璃邊緣的微小邊框或貼紙的厚度信息。通過這種方式，原本在視覺上“消失”的玻璃墻，在系統的數字模型中會被還原為一組具有物理意義的空間阻隔點。

這種基于概率預測的建模方式，雖然在計算成本上遠高于傳統算法，但它賦予了純視覺方案處理“長尾場景”（即極罕見場景）的能力，使得車輛在面對從未見過的玻璃造型時，也能基于物理空間的占用邏輯做出正確的避障動作。

這種技術的演進還帶來了一個深層次的變化，即對“不確定性”的管理。在感知玻璃時，自動駕駛系統往往會得到沖突的信號，如幾何測距顯示前方有空路，而語義推理顯示前方有玻璃。

現階段純視覺框架引入了概率分布預測，系統不再給出一個確定的“是或否”，而是輸出一個包含均值和方差的分布模型。

如果方差過大，意味著系統對該區域的判斷缺乏信心，此時決策層會觸發保守策略，執行降低車速或提醒駕駛員接管的動作。

這種對自身感知局限性的“自我意識”，是純視覺方案走向成熟的關鍵標志。

運動視差與語義上下文的協同推理

純視覺方案在面對靜止的透明玻璃時，單幀圖像提供的信息其實是不足的。為了模擬人類通過晃動頭部來確認玻璃位置的行為，自動駕駛系統引入了運動視差和運動恢復結構技術。

當車輛處于移動狀態時，攝像頭會獲取一組連續的圖像流。根據幾何光學原理，距離相機較近的物體在圖像中的位移速度要快于遠處的背景物體。

對于玻璃墻而言，雖然其主體透明，但表面的反光、灰塵或指紋會隨著車輛的移動而產生獨特的位移模式。

通過分析這些反光點與背景物體之間的位移差，算法就可以計算出玻璃平面的深度。這種方法被稱為“視差分析”，它是純視覺系統在不依賴激光雷達的情況下獲取距離信息的基石。

在處理帶有邊框的玻璃墻時，運動恢復結構技術可以通過跟蹤邊框特征點在多幀圖像中的軌跡，反向推導出攝像頭的運動軌跡和障礙物的3D坐標。這一過程涉及大量的矩陣運算，旨在尋找一個能夠解釋所有像素位移的最優空間模型。

圖片源自：網絡

語義上下文（Semantic Context）也是另一種識別高透明玻璃墻強大的推理武器。譬如在商場環境中，玻璃墻的存在遵循一定的建筑學規律。

如玻璃門會嵌入在實心墻體之間，或者商鋪的落地窗位于大理石地面的交界處。通過深度學習訓練，感知系統能夠習得這些“環境常識”。語義分割模型會將圖像中的像素分類為“地板”、“墻壁”、“天花板”和“潛在透明障礙物”。

如果系統識別到地板的連續性在某一處發生了中斷，或者天花板的燈光在玻璃表面的反射呈現出規律性的扭曲，語義模型會為該區域打上“高概率玻璃”的標簽。

這種推理邏輯甚至可以延伸到對“缺失”的分析。如果車輛的前向攝像頭在某一路徑上探測到了豐富的背景細節，但側向攝像頭卻在相同位置探測到了不連續的圖像塊（由于折射或反射導致），系統會意識到在視角交叉點存在透明干擾源。這種跨視角的協同校驗，極大地提升了純視覺方案在復雜室內環境下的魯棒性。

數據驅動下的感知邊界與安全冗余

純視覺自動駕駛方案的上限，在很大程度上取決于其訓練數據的規模與多樣性。對于玻璃識別這一極其依賴“經驗”的任務，如果神經網絡在訓練階段從未見過特定光照或角度下的透明物體，那么在實車部署中就極易發生漏檢。

為此，有技術方案嘗試利用物理渲染技術（Physically Based Rendering,PBR）生成高度逼真的合成數據。

圖片源自：網絡

這些仿真數據不僅可以模擬完美的玻璃，還能模擬帶有裂紋、污漬、凝結水珠或不同折射率的特殊透明材料。

通過在模擬器中生成數千萬個包含玻璃場景的視頻片段，模型可以學習到在不同自然光和人工光源照射下，玻璃表面極其微弱的光學特征。

這種“數字孿生”式的訓練方法，彌補了現實世界中由于玻璃種類繁多、采集成本高昂而導致的數據稀缺問題。

目前，如Trans10K和ClearGrasp等一些專門針對透明物體的公開數據集，已經在推動算法精度的提升。

Trans10K數據集包含了超過10,000張真實世界中的透明物體圖像，并對其中的“東西”（Things，如玻璃杯、瓶子）和“構件”（Stuff，如玻璃墻、窗戶）進行了精細標注。

這些數據集的應用，使得視覺算法能夠通過學習物體邊緣的菲涅爾效應和背景扭曲，在像素層面實現對玻璃的精確分割，其mIoU（平均交并比）指標已經在持續優化中。

最后的話

隨著端到端（End-to-End）大模型的引入，自動駕駛對玻璃的識別將不再拆分為檢測、跟蹤、預測等獨立步驟，而是將原始像素直接映射為駕駛動作。

在這種模式下，系統能夠更深刻地理解物理世界的因果關系，即前方這個看起來空曠的區域，實際上具有不可逾越的物理阻力。這種認知的提升，標志著自動駕駛感知技術正在從單純的數學模擬轉向更高級的人工智能推理。