基于单目视觉的车辆前方障碍物测距方法

摘要：

针对行车过程中的防碰撞预警问题,提出一种基于单目视觉车辆前方障碍物检测与测距方法.为解决传统车辆检测泛化性差且人工提取特征不准确问题,通过深度学习目标检测YOLOv4算法对车辆前方多种障碍物进行检测,获取障碍物的类别信息与位置信息.运用改进的边缘检测算法调整检测框的位置,提升检测算法目标定位的准确性.根据摄像机成像原理及几何关系,得到路面三维坐标与像平面二维坐标转换模型从而进行测距,对所得测量数据进行三次曲线拟合、对测距过程和算法进行优化提升测距精度.在50 m范围内平均误差为0.54 m,在80 m范围内平均测距误差为0.78 m.实验分析对比结果表明,所提方法能够实现较精准、高效率的单目视觉测距.

关键词：单目视觉、目标检测、YOLOv4算法、障碍物测距、三次Bezier曲线拟合

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;湖南省教育厅科学研究项目

在线出版日期：2022-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1016-1022