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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... 展开更多; 关键词双目视觉车辆测距 Haar-like 特征特征匹配平均视差; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向智能交通的单目视觉测距方法研究被引量：13: 2; 作者邹斌袁宇翔《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期46-53,60,共9页; 与前方车辆距离是影响行车安全的重要因素,因此本文提出一种面向未来智能交通的前方车辆单目视觉测距方法.首先,提出融合物联网、智能识别、云计算技术的车联网模型,车辆可实时向车联网回传位置信息及前车图像,请求附近交通标志及前方... 展开更多; 关键词综合交通运输车辆测距单目视觉车道线检测辅助驾驶; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进的圆Hough变换在图像测距中的实现: 3; 作者严天峰陈俊凯《信息技术》 2009年第4期52-54,共3页; 基于机器视觉的测距系统已成为铁路、公路交通管理系统的研究热点。结合图像的色彩空间的不同特性,进行适当的变换从而实现目标图形的定位及检测。首先利用图像增强的方法将检测出的图像进行边缘增强,并通过基于圆斜率特性的改进圆Houg... 展开更多; 关键词车辆测距边缘检测 HOUGH变换特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的前车视觉测距研究被引量：2: 4; 作者毛旭伟《汽车实用技术》 2021年第24期64-67,共4页; 针对测量前方车辆纵向距离的问题,文章提出一种基于深度学习的前方车辆检测和视觉测距方法。该方法首先通过YOLOv3算法实现车牌位置检测并利用OpenCV进行剪裁,接着计算前车车牌字符区域在相机成像区域所占像素长度,最后利用小孔成像原... 展开更多; 关键词车辆测距深度学习车牌检测小孔成像; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MTCNN算法的单目视觉车距检测方法被引量：4: 5; 作者丁柏群李敬宇《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期139-144,共6页; 单目视觉检测系统结构简单、成本低廉、检测方便快捷、实时性好,但检测精度相对多目视觉系统较低,高度依赖计算方法。目前采用单目视觉的车辆测距方法没有充分考虑多尺度车辆导致的误差问题,使其检测精度受到影响。建立一种基于多任务... 展开更多; 关键词交通运输工程单目视觉车辆测距多任务级联卷积神经网络 P4P算法图像识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于单目视觉车距测量方法综述被引量：3: 6; 作者张照震《汽车实用技术》 2022年第4期153-157,共5页; 车距测量是高级驾驶辅助系统(ADAS)的关键技术,是前碰撞预警和自适应巡航等功能的基础,单目摄像头相比于毫米波雷达等传感器价格低廉,获取图像信息量丰富,在ADAS系统中应用广泛,很多学者对单目测距技术进行了深入研究。论文主要介绍了... 展开更多; 关键词车辆测距单目视觉高级驾驶辅助系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向智能交通的单目视觉测距方法研究被引量：13: 2; 作者邹斌袁宇翔; 机构武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉汽车零部件技术湖北省协同创新中心; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期46-53,60,共9页; 基金教育部创新团队滚动计划(IRT_17R83) 111创新引智计划(B17034).; 文摘与前方车辆距离是影响行车安全的重要因素,因此本文提出一种面向未来智能交通的前方车辆单目视觉测距方法.首先,提出融合物联网、智能识别、云计算技术的车联网模型,车辆可实时向车联网回传位置信息及前车图像,请求附近交通标志及前方车辆几何尺度信息,车辆端可计算图像坐标系下车道标志线、交通标志、车辆尺度信息.然后,建立单目相机数学模型,介绍以交通标志、车道分界线为合作标志的单目视觉测距方法.最后,综合应用单目视觉测距方法,设计了前方车辆自适应视觉测距方案.通过仿真实验,证明了单目视觉测距方法的正确性与有效性,可丰富驾驶辅助系统的前方车辆测距手段.; 关键词综合交通运输车辆测距单目视觉车道线检测辅助驾驶; Keywords integrated transportation distance measurement monocular vision lane identifying ADAS; 分类号 TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进的圆Hough变换在图像测距中的实现: 3; 作者严天峰陈俊凯; 机构兰州交通大学电子与信息工程学院; 出处《信息技术》 2009年第4期52-54,共3页; 文摘基于机器视觉的测距系统已成为铁路、公路交通管理系统的研究热点。结合图像的色彩空间的不同特性,进行适当的变换从而实现目标图形的定位及检测。首先利用图像增强的方法将检测出的图像进行边缘增强,并通过基于圆斜率特性的改进圆Hough变换进行图像中目标图形的特征提取,之后根据已检测出的目标物体的边界,利用统计像素点计算面积的方法计算出目标物体的面积,最后依据计算出的目标图形面积的大小实现目标物体的距离测量。; 关键词车辆测距边缘检测 HOUGH变换特征提取; Keywords vehicle ranging edge detection Hough transformation feature extraction; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的前车视觉测距研究被引量：2: 4; 作者毛旭伟; 机构长安大学汽车学院; 出处《汽车实用技术》 2021年第24期64-67,共4页; 文摘针对测量前方车辆纵向距离的问题,文章提出一种基于深度学习的前方车辆检测和视觉测距方法。该方法首先通过YOLOv3算法实现车牌位置检测并利用OpenCV进行剪裁,接着计算前车车牌字符区域在相机成像区域所占像素长度,最后利用小孔成像原理对前方车辆的纵向距离进行测量。试验表明:在50米范围内,该方法最大误差在8%以内,平均误差约为3.077%,可为前车测距提供一种新的思路,在智能车辆感知方面有一定的应用前景。; 关键词车辆测距深度学习车牌检测小孔成像; Keywords Vehicle distance measurement Deep learning License plate detection Pinhole imaging; 分类号 U471 [机械工程—车辆工程] U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MTCNN算法的单目视觉车距检测方法被引量：4: 5; 作者丁柏群李敬宇; 机构东北林业大学交通学院; 出处《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期139-144,共6页; 基金国家自然科学基金项目(71771047)。; 文摘单目视觉检测系统结构简单、成本低廉、检测方便快捷、实时性好,但检测精度相对多目视觉系统较低,高度依赖计算方法。目前采用单目视觉的车辆测距方法没有充分考虑多尺度车辆导致的误差问题,使其检测精度受到影响。建立一种基于多任务级联卷积神经网络(MTCNN)的车距检测方法,以车辆号牌作为靶标,利用单目摄像头采集前车图像,采用MTCNN算法检测车牌,获取车牌角点坐标,依据P4P原理计算车辆间距。该方法与车型大小、道路起伏无关,仅与车牌图像识别测算质量相关,可以有效减少其它因素导致的误差。试验表明,提出的车辆测距方法通过MTCNN和P4P算法分析计算前车视频图像,实现了较高精度的车距检测,对27 m范围内的车距检测平均误差为2.77%,其中3~27 m的检测平均误差为2.52%,在较大测距范围内具有较高的稳定性。; 关键词交通运输工程单目视觉车辆测距多任务级联卷积神经网络 P4P算法图像识别; Keywords traffic and transportation engineering monocular vision vehicle distance measurement MTCNN P4P algorcithm image recognition; 分类号 U491.6 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于单目视觉车距测量方法综述被引量：3: 6; 作者张照震; 机构长安大学汽车学院; 出处《汽车实用技术》 2022年第4期153-157,共5页; 文摘车距测量是高级驾驶辅助系统(ADAS)的关键技术,是前碰撞预警和自适应巡航等功能的基础,单目摄像头相比于毫米波雷达等传感器价格低廉,获取图像信息量丰富,在ADAS系统中应用广泛,很多学者对单目测距技术进行了深入研究。论文主要介绍了四种基于单目视觉的车距测量方法,详细阐述了几何关系法、成像模型法、数据回归建模法和逆透视变换法的原理及测距模型,通过分析基本测距方法的不足,逐步介绍其改进形式。最后给出了每一种方法的特点,并对发展趋势进行展望。; 关键词车辆测距单目视觉高级驾驶辅助系统; Keywords Vehicle distance measurement Monocular vision Advanced Driver Assistance System(ADAS); 分类号 U461 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	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	在线阅读下载PDF 职称材料
2	面向智能交通的单目视觉测距方法研究	邹斌袁宇翔	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2018	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进的圆Hough变换在图像测距中的实现	严天峰陈俊凯	《信息技术》	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度学习的前车视觉测距研究	毛旭伟	《汽车实用技术》	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于MTCNN算法的单目视觉车距检测方法	丁柏群李敬宇	《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于单目视觉车距测量方法综述	张照震	《汽车实用技术》	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料