单目视觉横穿障碍物检测算法

"基于单目视觉的横穿障碍物检测" 本文主要介绍了一种利用单目视觉技术来检测车辆行驶路径上横穿障碍物的方法。该方法的核心在于结合道路平面假设、逆透视投影变换、运动估计和C-速度空间分析，以实现对不同交通场景下横穿障碍物的有效检测。 首先，算法基于道路平面假设，通过分析特征点的位置约束，提取地面特征点对。这一过程通常涉及到图像处理技术，如边缘检测、角点检测等，用于在图像中识别出与道路相关的特征点。 接着，利用迭代加权最小二乘法（Iterative Weighted Least Squares, IWLS）来估计车辆的平移和旋转运动参数。这是为了准确理解车辆自身的运动状态，以便后续对图像数据进行校正。这一步骤对于消除因车辆移动导致的图像变形至关重要。 然后，基于估计的运动参数，对图像的光流进行旋转补偿。光流是图像中像素在连续帧之间的运动信息，通过对光流的旋转补偿，可以减少由于车辆运动引起的视差，提高障碍物检测的准确性。在此基础上，通过C-速度空间分析生成障碍物的候选标记点。C-速度空间是一种描述物体在图像中运动轨迹的空间，它有助于区分动态障碍物和静态背景。 最后，对候选标记点进行分组聚类和验证，以确定横穿障碍物的区域。这一步可能涉及到聚类算法，如DBSCAN或K-means，以及一些验证策略，例如连接性分析、大小和形状验证等，以剔除误检的点，确保最终识别出的障碍物区域是真实的横穿障碍物。 实验结果表明，该方法在不同的交通场景下都能有效地检测到横穿障碍物，适应性强，适用于多种车辆运动状态。这种方法对于智能驾驶系统或自动驾驶车辆的安全行驶具有重要意义，可以提前预警潜在的碰撞风险，提高道路行驶安全。 关键词：横穿障碍物检测；逆透视投影变换；运动估计；C-速度空间；单目视觉 中图分类号：TP274 文献标志码：A 文章编号：1005－3026(2013)02－0170－04 这项研究对于理解如何利用单目摄像头进行实时的障碍物检测提供了深入的见解，对于无人驾驶领域的研究具有参考价值。