基于机器视觉的车辆距离测量系统设计

发布时间：2018-01-07 06:08

本文关键词：基于机器视觉的车辆距离测量系统设计　出处：《实验室研究与探索》2016年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为实现车距测量实时性与准确性的要求,机器视觉被引入到车距测量中,设计了具有实用性的单目视觉的车辆距离测量系统。该系统首先对采集到的图像利用小波变换进行去噪与增强,再通过Hough与模糊集论对车道线进行提取作为定位车辆的参考线以减少车辆定位的搜索时间,通过路面灰度值与基于窗口能量的方法准确定位车辆,最后根据针孔成像原理建立实际三维图像空间与摄像机二维图像的映射关系,计算出前面车辆的实际距离值。结果表明,当实际车辆距离小于70 m时,测距绝对误差小于2 m,相对误差不超过5%,测距时间小于0.25 s。
[Abstract]:In order to meet the requirements of real-time and accuracy of distance measurement, machine vision is introduced into the distance measurement. A practical vehicle distance measurement system based on monocular vision is designed. Firstly, wavelet transform is used to Denoise and enhance the collected images. Then the lane line is extracted by Hough and fuzzy set theory as the reference line to reduce the searching time of vehicle location. The method of road gray value and window energy is used to locate the vehicle accurately. Finally, according to the principle of pinhole imaging, the mapping relationship between the actual 3D image space and the two-dimensional image of the camera is established, and the actual distance value of the vehicle in front is calculated. The results show that when the actual vehicle distance is less than 70 m. The absolute error of ranging is less than 2 m, the relative error is not more than 5 and the time of ranging is less than 0.25 s.
【作者单位】：四川理工学院自动化与电子信息学院;
【基金】：四川省教育厅科研项目(13ZB0138) 人工智能四川省重点实验室开放基金项目(2013RYY02) 四川理工学院校级科研基金项目(2012KY13)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言随着汽车日益普及,人们越来越重视驾驶的安全性和操作的简单性,很多学者积极对汽车辅助驾驶系统进行研究[1]。车道线检测与车距的测量是实现智能驾驶的关键技术。由于机器视觉具有视觉范围宽、性能稳定、价格便宜,以及提供的视觉信息丰富等特点信息,越来越多的研究人员致

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