基于双目视觉的车库泊车位检测研究与实现
发布时间：2020-10-24 02:08
自动泊车技术因节省时间、安全性好、成功率高等优点,在驾驶辅助领域占有重要地位。现有自动泊车系统主要借助超声波或激光雷达检测车辆后方障碍物,依靠物体反射才能获取目标位置信息,因此,缺乏对泊车位标线等平面目标的检测能力,而运用单目视觉可以检测平面目标,但难以直接获得目标与车辆的距离,存在明显的安全隐患。为了实现车辆对目标泊车位标线的识别和测量,提高自动泊车的成功率,课题借助双目视觉技术,研究设计了泊车位标线识别和测量的方法,并在地下停车场环境下验证了研究设计的合理性和有效性。课题完成了以下研究设计工作:(1)基于双目视觉测量模型,剖析了提高检测精度的因素,设计了双目相机关键参数,搭建了实车泊车图像数据采集平台,在地下停车场环境下采集了多组泊车图像。(2)为提取泊车位图像特征,研究了最佳ROI区域提取方法,针对目标图像分析噪声干扰源,采用去噪预处理方法提高了图像质量,获取了目标泊车位的边缘图像。(3)为使两侧相机成像平面完全共面,研究了广角相机图像畸变,基于现有标定方法,对两侧相机分别实施了单目标定去除图像畸变,对左右相机做了立体校正。(4)确定了图像特征提取与匹配算法,制定特征筛选方法筛除了干扰特征,制定了泊车位判别策略。实现了对目标泊车位中双目待测兴趣点的匹配、计算视差与兴趣点的测距。最后,对地下停车场进行了多次图像采集实验,实验结果验证了文中提出的泊车位检测方法是合理、可行与有效的。
【学位单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U491.71;TP391.41
【部分图文】：
国机动车总计 27560.8 万辆,其中汽车 18435.8 万辆,，机动车.71 亿人[1]。庞大的车辆规模极大地刺激了停车位和停车场的城市里，泊车空间通常比较狭小，泊车环境比较复杂，人工引发交通安全事故。据国外相关统计分析表明，8%的交通事发的，11%的交通事故死亡率则是由倒车事故导致的。因此如围环境，避免倒车时出现人为责任事故，对于降低交通事故意义[2]。国内的情况同样不容乐观，据南京交警微统计，仅 2 日，交通事故接报警平台就接到 564 起因倒车引发的事故报。原因，如图 1.1 所示，汽车在设计过程中，驾驶位存在一定的大多是由于驾驶员未能及时地发现盲区内的行人、车辆或障，当泊车空间比较狭窄时，经验不足的驾驶员难以准确地把倒车距离，更难以准确判断车辆与其他物体的间距。所以，眼检测车辆与周围物体的相对位置的泊车位感知方法。
图像信号[15]，由图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场设备的动作。双目视觉即利用三角测距原理，通过图像测量空间中目标的三维坐标。国内外学者对此作出了大量的研究：吉林大学郭宇提出采用双目横向模式的视差进行障碍物距离的计算，并通过融合单目相对深度差值的计算方法，改进了原有的双目测距算法[16]，在车辆行驶过程中，应用此方法识别前方道路车道线及障碍物。该方法测距误差率较低，对车辆前方目标识别效果较好，但是该方法主要针对车辆前方障碍物研究，并不适用于泊车位环境。西南交通大学徐宏[17]提出利用双目视觉检测倒车环境目标，在车辆后方安装双目摄像机，利用双目三角测距原理和融合粒子滤波的稀疏表示跟踪和识别算法，实现对倒车环境中行人等运动目标的测距、识别和跟踪（如图 1.2 所示）。该方法可直接对泊车视野范围一定距离内的目标进行测距，无需超声波传感器或雷达。但该作者仅研究了少数简单场景下的环境感知，没有针对泊车位进行研究，且相机视角较小，仅为 75°，难以满足真实泊车环境下对车辆周围各类目标的检测。
1 绪论须依靠稠密匹配即可测距。将基于双目视觉的障碍物检测研究成果直接移植车位检测中，不但难以适用，还将造成资源浪费。.2.3 泊车位检测技术研究现状上海交通大学王旭东采用 185 度鱼眼摄像头构建环视泊车辅助系统检测车围环境[18]，选用基于 Radon 中亮点的检测算法检测停车线[19]，从而识别停车位方法可以获取车身周围 360 度全景图像，直观性强，对停车位的检测方法鲁好，可应对一定有障碍物遮挡的停车位。但是该方法无法获得目标的深度信息此不具备感知目标距离和方位的能力。
【参考文献】
本文编号：2853864
【学位单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U491.71;TP391.41
【部分图文】：
国机动车总计 27560.8 万辆,其中汽车 18435.8 万辆,，机动车.71 亿人[1]。庞大的车辆规模极大地刺激了停车位和停车场的城市里，泊车空间通常比较狭小，泊车环境比较复杂，人工引发交通安全事故。据国外相关统计分析表明，8%的交通事发的，11%的交通事故死亡率则是由倒车事故导致的。因此如围环境，避免倒车时出现人为责任事故，对于降低交通事故意义[2]。国内的情况同样不容乐观，据南京交警微统计，仅 2 日，交通事故接报警平台就接到 564 起因倒车引发的事故报。原因，如图 1.1 所示，汽车在设计过程中，驾驶位存在一定的大多是由于驾驶员未能及时地发现盲区内的行人、车辆或障，当泊车空间比较狭窄时，经验不足的驾驶员难以准确地把倒车距离，更难以准确判断车辆与其他物体的间距。所以，眼检测车辆与周围物体的相对位置的泊车位感知方法。
图像信号[15]，由图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场设备的动作。双目视觉即利用三角测距原理，通过图像测量空间中目标的三维坐标。国内外学者对此作出了大量的研究：吉林大学郭宇提出采用双目横向模式的视差进行障碍物距离的计算，并通过融合单目相对深度差值的计算方法，改进了原有的双目测距算法[16]，在车辆行驶过程中，应用此方法识别前方道路车道线及障碍物。该方法测距误差率较低，对车辆前方目标识别效果较好，但是该方法主要针对车辆前方障碍物研究，并不适用于泊车位环境。西南交通大学徐宏[17]提出利用双目视觉检测倒车环境目标，在车辆后方安装双目摄像机，利用双目三角测距原理和融合粒子滤波的稀疏表示跟踪和识别算法，实现对倒车环境中行人等运动目标的测距、识别和跟踪（如图 1.2 所示）。该方法可直接对泊车视野范围一定距离内的目标进行测距，无需超声波传感器或雷达。但该作者仅研究了少数简单场景下的环境感知，没有针对泊车位进行研究，且相机视角较小，仅为 75°，难以满足真实泊车环境下对车辆周围各类目标的检测。
1 绪论须依靠稠密匹配即可测距。将基于双目视觉的障碍物检测研究成果直接移植车位检测中，不但难以适用，还将造成资源浪费。.2.3 泊车位检测技术研究现状上海交通大学王旭东采用 185 度鱼眼摄像头构建环视泊车辅助系统检测车围环境[18]，选用基于 Radon 中亮点的检测算法检测停车线[19]，从而识别停车位方法可以获取车身周围 360 度全景图像，直观性强，对停车位的检测方法鲁好，可应对一定有障碍物遮挡的停车位。但是该方法无法获得目标的深度信息此不具备感知目标距离和方位的能力。
【参考文献】
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10 王华锋;王蕴红;马凯迪;张兆翔;;视频中适应光照可变情况下的人脸识别方法[J];模式识别与人工智能;2011年06期
本文编号：2853864
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