论文摘要
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%,50 m内相对测距误差小于4%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 宋东谕,韩军
关键词: 单目视觉,车辆检测,车辆测距
来源: 自动化与仪表 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用
单位: 西安工业大学光电工程学院
分类号: TP391.41;U463.6
DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2019.10.013
页码: 57-61
总页数: 5
文件大小: 476K
下载量: 300
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