基于单目视觉的前方车辆检测与测距方法

摘要：

该文针对前方车辆检测和测距中环境适应性差和定位精度低的问题,提出了一种基于单目视觉结合机器学习和图像形态学处理的方法.采用多尺度块局部二值模式特征MB-LBP(multiscale block local binary pattern)和支持向量机SVM(support vector machine)进行初步检测.将检测出的窗口作为感兴趣区域进行直方图均衡,阈值分割和开运算.二值化后在窗口中进行灰度搜索,将车底阴影坐标作为车辆的像素坐标.根据相机几何投影原理和相机标定推导出车距测量模型,代入坐标得到车距.实验表明该方法在晴天、阴天和小雨的行车环境下平均准确率为94.1％,50m内相对测距误差小于4％.

关键词：单目视觉、车辆检测、车辆测距

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：57-61