基于检测框下边沿的单目视觉车辆测距研究

对车辆测距是当今驾驶领域的热门研究方向。针对传统测距方法测距精度受到车型大小影响的问题以及前车存在的X轴偏移问题,提出了基于检测框下边沿中心点的车辆测距模型。该模型通过使用单目视觉摄像头及车辆检测算法获取前方车辆的位置信息,并通过车辆检测框得出的下边沿中心点坐标,以及相机安装的俯仰角信息综合建立了车辆测距模型,解决了车型大小带来的误差问题;通过构建三角函数模型,解决了前车相对于实验车辆存在的X轴分量问题,并优化改进了前车安全距离的判定方式;设定车尾矩形框中心点横坐标与车辆外接矩形框宽度的比值λ,根据λ取值分情况讨论,使该模型更符合场景应用需要。并提出了基于测距关键点的逆透视变换模型,减小了测距误差。实验表明,改进后测距模型的测距精度不受车型大小的影响且能考虑到前车位置的X轴分量问题,改进后的测距模型相对于传统测距模型,测距误差降低了约1.5%,且测距精度明显提高。