论文研究融合道路图像关键信息的车距视觉测量方法.pdf
提出了一种融合道路图像关键信息的纵向车距视觉测量方法,在道路成像平面内建立了基于车道平面约束的视觉测距模型,运用边界约束Hough变换采集两侧道路标识线的斜率、聚点坐标以及车道宽度信息,自动求解视觉传感器的高度及俯仰角等测距参数。选取双通道Gabor滤波器提取目标车辆的5尺度8方向特征样本,联合AdaBoost分类器与级联Cascade筛选有效特征,快速精确提取目标特征点的坐标参数。实验结果表明,视觉测量值与实测值的绝对误差平均值为1.37 m,相对误差平均值为2.38%,测距平均耗时32 ms,与传统测距方法相比较,测量精度和实时性均得到了提高,适合于汽车主动防撞安全系统中应用。
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