高速公路双目立体视觉车辆检测与测距算法

本文主要探讨了双目立体视觉测距系统中的目标车辆检测算法，这是一项关键的技术，对于车辆安全辅助驾驶系统的性能提升具有重要意义。双目立体视觉是一种利用两台相机从不同视角捕捉图像，通过计算像素深度差异来获取三维信息的先进技术。系统的工作原理是，通过两侧摄像头捕获路面图像，提取目标车辆的特征点坐标，然后利用三角测量原理确定车辆的位置，进而实现精确的测距。 在目标车辆检测方面，文章着重针对高速公路等结构化路面进行设计，因为这类路面通常色彩均匀，缺乏丰富的纹理信息。因此，研究者选择使用灰度图像进行分析，以降低复杂性和提高检测精度。首先，通过统计理论确定路面区域的自适应阈值，这是二值化处理的基础。接着，对图像进行二值化处理，消除背景干扰，使路面区域与目标车辆的对比更为明显。边缘提取技术在此阶段也发挥了重要作用，帮助识别车道边缘和车辆轮廓。 在车道区域内，研究人员利用车辆底部阴影作为重要的特征来进行目标车辆的定位。这是因为车辆底部阴影与路面的相对位置可以提供可靠的深度信息。通过对车辆底部区域的特征检测，能够更准确地识别目标车辆，并与当前车辆的距离进行计算，为驾驶者提供及时的危险预警和防碰撞辅助。 国内外多个研究机构已经对此领域进行了深入研究，例如ARGO车采用单目视觉模型匹配技术、波鸿大学的纹理和车辆底部阴影检测方法，以及吉林大学和重庆大学的单目视觉测距算法和车辆对称中心检测。这些研究为本文的双目立体视觉测距系统提供了理论基础和技术参考。 总结来说，本文的双目立体视觉测距系统目标车辆检测算法关注于如何在高速公路环境下，通过有效利用双目立体视觉的优势和特征检测技术，实现高效、准确的目标车辆检测，为驾驶员提供有效的安全辅助。这一研究对于提升自动驾驶系统的可靠性和安全性具有实际价值。