基于单目视觉的跟驰车辆车距测量方法

为了解决结构化道路上跟驰车辆的防追尾碰撞问题,首先在对车辆制动模型进行分析的基础上得到了车辆制动距离的计算公式,进而计算出跟驰车辆与前方车辆之间的安全距离.然后,从针孔模型摄像机成像的基本原理出发,推导出基于图像中车道线消失点的车距测量公式.车距测量结果只与图像中的近视场点到摄像机的实际距离有关,无需对所有的摄像机参数进行标定,从而解决了单目视觉车距测量问题.最后,完成了不同距离处前方车辆的车距测量试验.试验结果表明,该方法的车距测量相对误差小于3％,具备了较高的检测精度,能够满足跟驰车辆防追尾碰撞的应用要求.     

基于单目视觉测距的测高测面积方法

利用单目摄像头所建立的三维测距模型,提出了一种地面上任意物体实际高度测量的计算方法。同时为了克服双目视觉对应点匹配和面积计算所利用的像素当量产生的误差,提出了一种更精确的目标实际面积测量方法。首先,利用三维几何测距模型,推算得出地面上任意一点到摄像头的距离计算公式,并根据透射点几何转换得到一种地面上物体高度的测量方法。其次,依据成像模型,与特定选取的世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系三者之间的关系,推算出一种新的测量目标实际面积的方法。最后通过实验对误差进行了分析,提出了误差来源与相应的解决思路,证实了该方法的有效性。     

单目视觉的前车位置识别及安全车距监测

针对自动驾驶中的前车位置识别及安全车距监测问题,提出了基于单目视觉的解决方案:首先,通过图像中前车轮廓与本车道及同向车行道分界线是否相交判断前车是否为监测车辆;其次,根据图像中像素坐标系与空间坐标系的对应关系构建转换模型,计算前方监测车辆与本车的真实车距;最后,根据可跨越的同向车行道分界线在连续图像帧中的位置变化计算本车的行驶速度,并依据交通法规判断本车与前方监测车辆之间是否为安全距离.实验结果表明,该解决方案可以有效地识别前车位置、监测安全车距并降低系统成本.     

基于单目视觉的距离测量研究

针对目前单目视觉中依靠图像标定及其在双目视觉中立体匹配方法的不足,提出了利用单目视觉测量物体与镜头之间距离的测距方法。首先利用步进电机控制镜头移动来引起图像放大倍数的变化,然后根据图像的放大倍数和镜头移动的距离来计算镜头与物体之间的距离,距离计算的准确性已通过测量试验得到验证。     

基于单目视觉的车辆碰撞模型

为了解决主动安全研究中车辆在行驶过程中与前车的碰撞危险判定问题,该文提出了一种车辆碰撞模型。基于针孔成像原理,分析图像中目标车辆与世界坐标系中实际车辆的映射关系。检测图像中路面消失点与车辆底部的位置,并以其差值作为车辆尺寸特征。分析多帧图像中车辆目标尺寸特征的变化规律,从而分析出车辆行进趋势,并估算出前车同本车的相对碰撞时间。该碰撞模型既为驾驶员反馈了碰撞时间信息,又通过分析加速度避免虚警。与已有模型相比较,该文模型在车辆距离大于30 m时效果不稳定,在距离小于30 m时误差低于5%。实验结果表明该模型具备较强的实用性与准确性。     

基于道路几何模型的单目测距算法

在研究前方障碍物识别及高速公路几何模型基础上,对其左右边缘线的几何约束关系进行了讨论,分析了常用的多目测距算法的不足,提出了一种实时、有效地利用计算机视觉原理实现单目测距的求解高速公路上障碍物距离测算方法,实验证明,系统的实时性好。精度高,达到了实用要求。     

基于单目视觉的车辆3D空间检测方法

针对基于单目车辆检测的3D包围框检测精确率比较低的问题,提出了一种基于改进的FPN特征融合、ResNet残差单元、全连接层组合而成的新网络方法.在训练阶段,回归车辆的三维尺寸、残差角度和置信度;在推理阶段,检测出所属类别车辆的三维尺寸和局部角度(α).由车辆的3D包围框中心点坐标、车辆的三维尺寸、车辆偏航角(θ)和相机内参矩阵复原绘制出车辆的3D包围框.所提方法在KITTI验证集上进行了实验,与原方法的检测结果相比,改进的方法在容易、适中、困难三个检测等级下提升了车辆3D包围框平均精确率(AP_3D)为0.60%,1.37%,1.41%.     

基于单目视觉的传送带上产品定位技术

提出了一种基于单目视觉的传送带上产品定位技术.该技术利用相机的针孔模型,基于张正友的平面标定方法,通过数字图像处理技术实现了对传送带上产品的准确定位.在定位过程中引入了图片加框技术,显著降低了复杂场景带来的误差.实验结果表明:该方法可以有效地实现传送带上单个或多个物体的定位;其中单物体定位的平均误差为1.8‰,多物体定位的平均误差小于1.1‰.     

基于道路儿何模型的单目测距算法

在研究前方障碍物识别及高速公路几何模型基础上,对其左右边缘线的几何约束关系进行了讨论,分析了常用的多目测距算法的不足,提出了一种实时、有效地利用计算机视觉原理实现单目测距的求解高速公路上障碍物距离测算方法.实验证明,系统的实时性好,精度高,达到了实用要求.     

单目视觉下基于图像裁剪的行人小目标检测算法

为解决室内监控场景中行人小目标不易检测的问题,提出一种基于图像裁剪的行人小目标检测算法.在固定的单目视觉监控视频数据流中,图像序列中不同帧之间存在相关性,使用斯皮尔曼等级相关系数找出两幅图像间不相关部分并进一步精确验证,运用差异函数对传输的图像进行高频感兴趣区域的提取,再利用图像裁剪剔除冗余部分,最后在单阶段目标检测模...     

基于数字图像处理的汽车测距算法研究

测距是实现车辆安全系统的关键技术,本文在对路面图片进行数字图像处理的基础上,先对路面区域确定和汽车目标识别进行了算法改进,针对我国汽车常见车型,提出通过对图像进行等效变换,实现测量前车距离的新算法,根据实测数据,确定出相关测量系数,并给出了实验结果。     

基于计算机视觉的远距离动态前景测距方法

针对当前测距算法标定步骤复杂、图像匹配困难和不准确的问题,提出了一种远距离动态前景测距的方法,系统中由两个摄像头负责采集实时环境图像,利用前景检测算法检测出实时图像中的目标物,根据透视投影模型通过测量两个摄像头之间的距离、标定板与摄像头之间的距离、标定板自身的宽度和高度等数据,计算出目标物在标定板上映射点的三维坐标;再根据两个摄像头坐标,得到空间中两条直线的方程,则两直线的交点就是目标物的物理坐标;最后利用欧氏距离公式,计算出目标物距离摄像头的距离。通过实验可知,在目标距离小于3000m时,两种方法测量误差均小于3%;当目标距离大于3000m时,计算机视觉动态前景测距和传统测距方法的测得的数据平均误差分别为2.90%和25.50%,计算机视觉动态前景测距方法表现出更高的精度。     

单目视觉行人身体多部件距离融合估计算法

针对现有自主汽车辅助驾驶系统中,单目摄像头行人距离估计精度不高的问题,提出一种单目视觉行人身体多部件距离融合计算法。联合脚部件与头部件共同对行人目标进行距离估计,分别采用半水波形等距线脚部部件距离估计与头部部件高度插值距离估计算法来获取行人的距离估计结果,使得算法能够同时具备精准性和稳定性。经仿真验证,该算法在非遮挡条件下,35 m内能够将误差控制在1 m以内,在半遮挡条件下,35 m内能够将误差控制在2 m以内,满足车载辅助驾驶对行人距离估计精度的要求。     

基于阴影线的智能车辆检测及测距方法研究

针对当前智能车辆检测算法在实际应用中存在误差、测量结果不够准确等问题,使用基于运动车辆中车底阴影线算法的车辆检测机制,并利用车底阴影稳定存在特征解决车辆检测问题,进一步基于机器视觉的双目立体匹配测距方法实现对前方最近车辆距离测量,为智能车辆及驾驶员辅助系统提供信息。笔者采用的车底阴影线方法及双目测距最终实现结果证实,可以获取较为精确的道路前方的车辆及距离信息,有效检测距离为10 ～ 50 m,整体识别率达到85%。     

超声波测距仪在汽车安全系统中的应用

基于超声波测距的原理，利用单片机技术设计了一套系统，实现在行驶过程中一旦出现前后车距小于安全距离、对人车安全构成威胁时，车辆自动报警、自动刹车的功能，起到减少交通事故发生的目的．文章主要介绍基于AT89C51单片机的超声波测距系统，阐述了超声测距系统的硬件电路构成、工作原理及软件设计方法．     

基于DSP芯片的超声波测距系统

针对测距系统精度越来越高的要求，提出了一种用数字处理芯片(DSP)取代传统的用单片机来进行距离的测定，讨论了测距一般原理，给出了硬件系统的结构图及软件设计。     

基于单目视觉和惯性测量的飞行器自定位研究

为了获得飞行器高精度、高稳定性的定位结果, 结合低成本的单目摄像机和惯性测量单元, 通过对单目视觉和惯性测量进行多传感器融合, 实现飞行器的自定位。 视觉定位模块中, 对 3 种当前最新的单目视觉定位方法分别进行不同场景下的实验和比较, 分析它们各自用于飞行器定位时的优势和劣势。 为了解决视觉定位对图像特征的依赖问题, 引入一种基于扩展卡尔曼滤波的多传感器融合方法, 将视觉定位和惯性测量以松耦合方式进行融合, 用惯性测量补偿因视觉定位不稳定而产生的误差。 实验证明, 该方法在视觉定位不稳定的情况下能有效降低定位结果的误差。