单目视觉测距技术在车距测量中的应用

"该论文研究提出了一种融合道路图像关键信息的纵向车距视觉测量方法，旨在提高汽车主动防撞安全系统的测距精度和实时性。通过建立基于车道平面约束的视觉测距模型，利用边界约束Hough变换来获取道路标识线的信息，以此计算视觉传感器的参数。此外，论文采用双通道Gabor滤波器和AdaBoost分类器相结合的方法，精确提取目标车辆的特征点，从而实现快速测距。实验结果显示，该方法的平均绝对误差为1.37米，相对误差平均值为2.38%，测距平均耗时仅32毫秒，相比传统方法有显著提升。" 正文： 在汽车安全领域，尤其是主动防撞技术中，精确的车距测量至关重要，因为它能有效预防追尾碰撞事故的发生。传统的测距方法，如超声波、毫米波雷达、激光等，虽然在某些场景下表现出色，但存在成本高、受环境影响大等缺点。计算机视觉测距作为一种成本低、适应性强的替代方案，越来越受到关注。 本论文提出的融合道路图像关键信息的车距视觉测量方法，首先在道路成像平面上构建了基于车道平面约束的模型。这一模型利用了道路标识线，如车道线的斜率、消失点坐标和车道宽度等信息，这些信息可以通过边界约束Hough变换高效地提取出来。Hough变换是一种经典的图像处理技术，能有效地检测图像中的直线、圆等几何形状，这里用于识别道路边界，为后续的测距计算提供基础。 接下来，为了准确地定位目标车辆，论文采用了双通道Gabor滤波器。Gabor滤波器因其在纹理分析和特征提取方面的优势而被广泛应用于图像处理，它可以提取目标的尺度和方向特征。在这里，它帮助提取了目标车辆在5个不同尺度和8个不同方向的特征样本。这些特征样本随后被输入到AdaBoost分类器中，AdaBoost是一种迭代的弱学习算法，能够自动筛选出对分类最有贡献的特征，结合级联Cascade筛选，进一步提高了特征点的选择效率和准确性。 通过上述步骤，论文实现了对目标车辆特征点的快速、精确提取，这为计算车距提供了关键的坐标参数。实验数据表明，该方法的测量精度和实时性能均有显著改善。平均绝对误差仅为1.37米，表明测量的精确度高；相对误差平均值为2.38%，这意味着测量结果与实际值的偏差极小；测距过程仅需32毫秒，确保了在实时场景下的快速响应能力。 该论文提出的视觉测距方法不仅提高了测距精度，还优化了计算效率，为汽车主动防撞系统提供了可靠的技术支持。这种方法对减少交通事故、提升道路交通安全性具有重要意义，同时也为计算机视觉在车载系统中的应用开辟了新的可能。