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最近在和大家聊纯视觉自动驾驶能否识别3D图像时，有小伙伴提问，纯视觉自动驾驶能否识别出高透明玻璃墙，今天智驾最前沿就和大家简单聊聊相关内容。
当然，在开始今天的话题前，还是想申明下，在常规驾驶场景下，车辆前方出现高透明玻璃墙的可能性微乎其微，若遇到真的属于罕见的边缘场景了，今天聊的内容仅从技术方向上分析下纯视觉自动驾驶识别高透明玻璃墙的可能性。
其实在城市建筑设计中，透明玻璃墙因其美观与通透性被广泛应用于商场、写字楼及各类公共场所。但这种对人类视觉极具亲和力的材料，对于自动驾驶感知其实是一个“隐形杀手”。
对于完全依赖摄像头、剔除激光雷达的纯视觉自动驾驶而言，能否精准识别透明度极高的玻璃墙，是对计算机视觉底层逻辑的一场大考。
视觉感知的物理屏障与光学错觉
要探讨纯视觉方案对玻璃的识别能力，必须先理解光线与玻璃交互的物理本质。玻璃的高透明度源于其对可见光极高的透过率，这意味着光线在穿过玻璃时，仅有极少部分会发生漫反射并回到摄像头传感器中。
对于传统的计算机视觉算法，图像的本质是像素亮度和色彩的变化，如果一个区域缺乏明显的纹理、颜色差异或边缘特征，算法就会将其视为空旷的区域。
人类在识别玻璃时，依赖于玻璃表面的微弱反光、指纹油渍，甚至是玻璃后的物体在视线移动时产生的细微折射错位，而纯视觉方案则需要通过极其复杂的数学模型来还原这些隐晦的视觉信号。
玻璃对光线的处理遵循反射与折射定律。当光线从空气进入玻璃介质时，根据Fresnel方程，反射光的比例受入射角度的影响很大，在某些特定角度下，镜面反射会变得非常强烈，从而形成足以干扰感知的“虚像”。
对于纯视觉自动驾驶系统，这些虚像具有极大的迷惑性，系统可能会将玻璃表面反射出的商场吊灯或移动行人误认为前方真实的物理目标，从而引发不必要的紧急制动。
如果光线完全穿透玻璃，传统的单目或双目深度估计技术会将深度值锁定在玻璃后方的背景物体上，导致车辆计算出的“可行驶空间”包含了玻璃墙本身，这种深度感知失效是引发碰撞事故的直接诱因。
图片源自：网络
在商场这种人工照明环境复杂的室内场景，光线的方向和强度变化剧烈，玻璃表面的反射规律变得更加难以捉摸。纯视觉方案在处理这些场景时，不能再单纯依赖传统的特征点匹配。
由于玻璃表面缺乏纹理，特征匹配算法无法在图像中找到足够的锚点来构建三维空间结构，这使得系统在低速巡航或泊车时，对障碍物距离的判断可能产生厘米甚至分米级的误差。
为了弥补这一短板，技术路径必须从“检测物体”转向“理解环境”，通过分析玻璃墙周围像是地面的接缝、天花板的边缘以及墙面的连续性的关联结构，来间接推断出透明平面的存在。
从特征识别到空间占用网络的进化
早期的自动驾驶算法主要依赖目标检测模型，即在图像中识别出特定的物体（如汽车、行人、交通标牌）并为其加上三维边框。
然而，玻璃墙作为一种非标准化的建筑构件，其形态多变且缺乏固定的分类特征，这种“盒子式”的检测逻辑在面对透明障碍物时就会举足无措。
占用网络的出现，让纯视觉自动驾驶的路线转向更加底层的空间表达方式。
占用网络将车辆周围的三维空间切割成数以亿计的微小体素（Voxel）。系统不再试图去定义“这是一个玻璃墙”，而是会预测每一个体素是被物质占据还是空闲。
这种从“物体主义”到“空间主义”的转变为识别透明物体提供了新的思路，即使玻璃本身不可见，但如果光线穿过该区域后表现出了不自然的折射流，或者从多个摄像头视角的交叉验证中发现该区域在三维坐标系中存在物理排他性，占用网络就会在概率层面调高该体素的占用权重。
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在纯视觉架构中，Transformer模型扮演着重要角色。由于玻璃的识别极度依赖全局上下文，Transformer的注意力机制能够让系统同时观察图像中的每一个像素，并建立起长距离的关联。
如当系统观察到地面上的瓷砖纹理在某一条垂直线处发生了镜像对称，或者天花板的线条在半空中发生了微小的折射弯曲，Transformer就能够将这些细微的、散落在图像各处的异常信号聚合起来，推理出前方存在一个平面透明介质。
为了实现高精度的识别，特斯拉等企业的占用网络已经能够实现亚体素级的细化。在处理停车场或商场等狭窄空间时，系统可以将默认的33厘米体素分辨率动态提升至10厘米甚至更低。
这种精细度使得算法能够捕捉到玻璃边缘的微小边框或贴纸的厚度信息。通过这种方式，原本在视觉上“消失”的玻璃墙，在系统的数字模型中会被还原为一组具有物理意义的空间阻隔点。
这种基于概率预测的建模方式，虽然在计算成本上远高于传统算法，但它赋予了纯视觉方案处理“长尾场景”（即极罕见场景）的能力，使得车辆在面对从未见过的玻璃造型时，也能基于物理空间的占用逻辑做出正确的避障动作。
这种技术的演进还带来了一个深层次的变化，即对“不确定性”的管理。在感知玻璃时，自动驾驶系统往往会得到冲突的信号，如几何测距显示前方有空路，而语义推理显示前方有玻璃。
现阶段纯视觉框架引入了概率分布预测，系统不再给出一个确定的“是或否”，而是输出一个包含均值和方差的分布模型。
如果方差过大，意味着系统对该区域的判断缺乏信心，此时决策层会触发保守策略，执行降低车速或提醒驾驶员接管的动作。
这种对自身感知局限性的“自我意识”，是纯视觉方案走向成熟的关键标志。
运动视差与语义上下文的协同推理
纯视觉方案在面对静止的透明玻璃时，单帧图像提供的信息其实是不足的。为了模拟人类通过晃动头部来确认玻璃位置的行为，自动驾驶系统引入了运动视差和运动恢复结构技术。
当车辆处于移动状态时，摄像头会获取一组连续的图像流。根据几何光学原理，距离相机较近的物体在图像中的位移速度要快于远处的背景物体。
对于玻璃墙而言，虽然其主体透明，但表面的反光、灰尘或指纹会随着车辆的移动而产生独特的位移模式。
通过分析这些反光点与背景物体之间的位移差，算法就可以计算出玻璃平面的深度。这种方法被称为“视差分析”，它是纯视觉系统在不依赖激光雷达的情况下获取距离信息的基石。
在处理带有边框的玻璃墙时，运动恢复结构技术可以通过跟踪边框特征点在多帧图像中的轨迹，反向推导出摄像头的运动轨迹和障碍物的3D坐标。这一过程涉及大量的矩阵运算，旨在寻找一个能够解释所有像素位移的最优空间模型。
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语义上下文（Semantic Context）也是另一种识别高透明玻璃墙强大的推理武器。譬如在商场环境中，玻璃墙的存在遵循一定的建筑学规律。
如玻璃门会嵌入在实心墙体之间，或者商铺的落地窗位于大理石地面的交界处。通过深度学习训练，感知系统能够习得这些“环境常识”。语义分割模型会将图像中的像素分类为“地板”、“墙壁”、“天花板”和“潜在透明障碍物”。
如果系统识别到地板的连续性在某一处发生了中断，或者天花板的灯光在玻璃表面的反射呈现出规律性的扭曲，语义模型会为该区域打上“高概率玻璃”的标签。
这种推理逻辑甚至可以延伸到对“缺失”的分析。如果车辆的前向摄像头在某一路径上探测到了丰富的背景细节，但侧向摄像头却在相同位置探测到了不连续的图像块（由于折射或反射导致），系统会意识到在视角交叉点存在透明干扰源。这种跨视角的协同校验，极大地提升了纯视觉方案在复杂室内环境下的鲁棒性。
数据驱动下的感知边界与安全冗余
纯视觉自动驾驶方案的上限，在很大程度上取决于其训练数据的规模与多样性。对于玻璃识别这一极其依赖“经验”的任务，如果神经网络在训练阶段从未见过特定光照或角度下的透明物体，那么在实车部署中就极易发生漏检。
为此，有技术方案尝试利用物理渲染技术（Physically Based Rendering,PBR）生成高度逼真的合成数据。
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这些仿真数据不仅可以模拟完美的玻璃，还能模拟带有裂纹、污渍、凝结水珠或不同折射率的特殊透明材料。
通过在模拟器中生成数千万个包含玻璃场景的视频片段，模型可以学习到在不同自然光和人工光源照射下，玻璃表面极其微弱的光学特征。
这种“数字孪生”式的训练方法，弥补了现实世界中由于玻璃种类繁多、采集成本高昂而导致的数据稀缺问题。
目前，如Trans10K和ClearGrasp等一些专门针对透明物体的公开数据集，已经在推动算法精度的提升。
Trans10K数据集包含了超过10,000张真实世界中的透明物体图像，并对其中的“东西”（Things，如玻璃杯、瓶子）和“构件”（Stuff，如玻璃墙、窗户）进行了精细标注。
这些数据集的应用，使得视觉算法能够通过学习物体边缘的菲涅尔效应和背景扭曲，在像素层面实现对玻璃的精确分割，其mIoU（平均交并比）指标已经在持续优化中。
最后的话
随着端到端（End-to-End）大模型的引入，自动驾驶对玻璃的识别将不再拆分为检测、跟踪、预测等独立步骤，而是将原始像素直接映射为驾驶动作。
在这种模式下，系统能够更深刻地理解物理世界的因果关系，即前方这个看起来空旷的区域，实际上具有不可逾越的物理阻力。这种认知的提升，标志着自动驾驶感知技术正在从单纯的数学模拟转向更高级的人工智能推理。
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