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基于双目视觉的前方车辆测距方法研究
被引量：
8
1
作者
黄孝慈
舒方林
曹文冠
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2021年第12期16-21,共6页
针对基于双目视觉的车距测量方法精度低的问题,提出一种基于机器学习和改进定向二进制描述符算法的车距测量方法。首先利用Haar-like特征结合AdaBoost算法训练车辆检测分类器以快速确定车辆位置;然后利用动态阈值方法提高特征点提取质量...
针对基于双目视觉的车距测量方法精度低的问题,提出一种基于机器学习和改进定向二进制描述符算法的车距测量方法。首先利用Haar-like特征结合AdaBoost算法训练车辆检测分类器以快速确定车辆位置;然后利用动态阈值方法提高特征点提取质量,并通过渐进一致采样算法减少误匹配,提升视差计算的准确性;最后根据双目测距原理,利用车辆特征点的平均视差计算车距。试验结果表明,在14 m的距离范围内,所提出方法的测距误差在2%以内,平均误差降低了4.11%。
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关键词
双目视觉
车辆测距
Haar-like
特征
特征匹配
平均视差
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题名
基于双目视觉的前方车辆测距方法研究
被引量：
8
1
作者
黄孝慈
舒方林
曹文冠
机构
上海工程技术大学
出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2021年第12期16-21,共6页
基金
上海市科技创新行动计划项目(18DZ1204000)。
文摘
针对基于双目视觉的车距测量方法精度低的问题,提出一种基于机器学习和改进定向二进制描述符算法的车距测量方法。首先利用Haar-like特征结合AdaBoost算法训练车辆检测分类器以快速确定车辆位置;然后利用动态阈值方法提高特征点提取质量,并通过渐进一致采样算法减少误匹配,提升视差计算的准确性;最后根据双目测距原理,利用车辆特征点的平均视差计算车距。试验结果表明,在14 m的距离范围内,所提出方法的测距误差在2%以内,平均误差降低了4.11%。
关键词
双目视觉
车辆测距
Haar-like
特征
特征匹配
平均视差
Keywords
Binocular vision
Vehicle distance measurement
Haar-like feature
Feature matching
Average parallax
分类号
U461.91 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双目视觉的前方车辆测距方法研究
黄孝慈
舒方林
曹文冠
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2021
8
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