基于单目视觉的前方车辆检测与测距

发布时间：2019-04-18 08:49

【摘要】：针对智能车辆控制中的防碰撞问题,提出一种新的前方车辆检测与测距方法。采用多尺度分块二值模式与Adaboost提取车辆候选区域,根据候选区域内的水平边缘和灰度特征去除车辆误检,解决分类器检测过程中路面和绿化带的干扰问题。利用改进的车辆底部阴影定位方法获得车辆准确位置提高测距精度,建立基于位置信息成像模型的车距测量方法,测量前方车辆距离。实验结果表明,该方法在不同天气情况下车辆平均检测率为98.42%,车距测量平均误差为0.71 m。
[Abstract]:In order to solve the problem of anti-collision in intelligent vehicle control, a new detection and ranging method for forward vehicle is proposed. The multi-scale block binary pattern and Adaboost are used to extract the vehicle candidate region. According to the horizontal edge and gray level features in the candidate region, the vehicle false detection is removed, which solves the disturbance problem of road surface and green zone in the process of classifier detection. An improved vehicle bottom shadow location method is used to improve the accuracy of vehicle distance measurement. A distance measurement method based on position information imaging model is established to measure the vehicle distance in front of the vehicle. The experimental results show that under different weather conditions, the average detection rate of vehicle is 98.42%, and the average error of vehicle distance measurement is 0.71 m.
【作者单位】： 天津工业大学电子与信息工程学院;天津工业大学计算机科学与软件学院;
【基金】：国家自然科学基金(61302127) 天津市科技支撑计划重点项目(14ZCZDGX00033) 高等学校博士学科点专项科研基金(20131201110001)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2459910