基于双目视觉的车辆检测及测距

汽车测距系统在驾驶辅助系统中越来越重要,基于视觉的测距系统成本低实现简单,但精度易受算法本身的影响。提出一种基于双目视觉的实时车辆检测和车距计算的算法,算法利用类Haar特征和AdaBoost算法训练分类器进行车辆检测,提取车辆候选区域。同时,该算法提出一种基于双目系统的交叉再检测的方法降低误检。立体匹配算法方面采用一种由粗到精的匹配策略,提高双目测距算法的精度和性能。实验结果表明该方法具有精度高、鲁棒性强的优点。