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题名基于计算机视觉的单目摄影纵向车距测量系统研究
被引量：14
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作者
刘燕
刘浩学
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机构
交通部公路科学研究所
长安大学汽车学院
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出处
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第9期103-106,111,共5页
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文摘
基于计算机视觉的车道检测和前方障碍物检测技术,并与纵向车距模型相结合,提出一种测量车距的新方法。依据摄影几何投影变换,从图像平面重建出道路平面图而进行车道检测,解决图像中远方车道过于细小、难以检测的缺点,尤其是算法对常见的虚线车道特别有效,在试验中取得满意的效果。
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关键词
单目摄影
车道与障碍物检测
纵向车距模型
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Keywords
Monocular photograph
Lane and obstacle detection
Lengthways vehicle distance model
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分类号
U491.115
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名融合车尾边缘特征的前车识别与纵向车距检测
被引量：4
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作者
程文冬
袁伟
张名芳
李震
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机构
西安工业大学机电工程学院
长安大学汽车学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2017年第7期152-156,共5页
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基金
陕西省教育厅专项科研计划项目(16JK1375)
"十二五"国家科技支撑计划项目(2014BAG01B05)
+2 种基金
国家自然科学基金项目(61473046)
西安工业大学校长基金(XAGDXJJ15006)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(310822172001)
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文摘
以提升车辆主动安全、减少纵向碰撞事故为目标,提出了一种基于车尾边缘特征信息的前车识别方法与基于单目视觉的纵向车距检测方法。有别于传统算法利用全局边缘特征或灰度纹理特征来识别前车,该算法首先依据路面灰度分布特性来分割车底阴影,再利用车尾水平与竖直边缘的分布特性建立前车ROI,进一步利用竖直边缘的对称强度验证车辆身份。根据摄像机的小孔成像原理建立纵向车距测量模型,避免了复杂的内外部参数标定。道路试验表明,算法对车辆的平均识别率达到88.5%,纵向车距检测的平均相对误差小于3%,能够实现的有效测距范围为(6.9~78.3)m,其精度与运行速度可以满足实际驾驶中的纵向车距检测。
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关键词
高级驾驶辅助系统
梯度边缘方向直方图
对称强度
纵向车距模型
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Keywords
ADAS
Edge Orientation Histograms
Symmetry Degree
Longitudinal Distance Model
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
U491.6
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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