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基于阴影线的智能车辆检测及测距方法研究
被引量:
4
1
作者
孟锐
金成军
刘畅
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2018年第6期654-660,共7页
针对当前智能车辆检测算法在实际应用中存在误差、测量结果不够准确等问题,使用基于运动车辆中车底阴影线算法的车辆检测机制,并利用车底阴影稳定存在特征解决车辆检测问题,进一步基于机器视觉的双目立体匹配测距方法实现对前方最近车...
针对当前智能车辆检测算法在实际应用中存在误差、测量结果不够准确等问题,使用基于运动车辆中车底阴影线算法的车辆检测机制,并利用车底阴影稳定存在特征解决车辆检测问题,进一步基于机器视觉的双目立体匹配测距方法实现对前方最近车辆距离测量,为智能车辆及驾驶员辅助系统提供信息。笔者采用的车底阴影线方法及双目测距最终实现结果证实,可以获取较为精确的道路前方的车辆及距离信息,有效检测距离为10~50 m,整体识别率达到85%。
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关键词
车底阴影线
智能车辆自适应阈值分割
车辆检测
双目测距
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职称材料
题名
基于阴影线的智能车辆检测及测距方法研究
被引量:
4
1
作者
孟锐
金成军
刘畅
机构
吉林省公安厅交通警察总队
吉林市公安局交通管理支队
吉林大学软件学院
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2018年第6期654-660,共7页
基金
吉林省教育厅"十三五"科学技术研究基金资助项目(JJKH20180001KJ)
文摘
针对当前智能车辆检测算法在实际应用中存在误差、测量结果不够准确等问题,使用基于运动车辆中车底阴影线算法的车辆检测机制,并利用车底阴影稳定存在特征解决车辆检测问题,进一步基于机器视觉的双目立体匹配测距方法实现对前方最近车辆距离测量,为智能车辆及驾驶员辅助系统提供信息。笔者采用的车底阴影线方法及双目测距最终实现结果证实,可以获取较为精确的道路前方的车辆及距离信息,有效检测距离为10~50 m,整体识别率达到85%。
关键词
车底阴影线
智能车辆自适应阈值分割
车辆检测
双目测距
Keywords
vehicle bottom dash
intelligent vehicle adaptive threshold segmentation
vehicle detection
binocular distance measurement
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于阴影线的智能车辆检测及测距方法研究
孟锐
金成军
刘畅
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2018
4
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