10.3969/j.issn.2095-2163.2022.04.008
基于单目视觉的智能车障碍物检测及测距算法研究
在自动驾驶场景下,为了实现对智能车辆前方障碍物进行目标检测及测距,提出了一种基于单目视觉的前方车辆及行人检测与测距方法.利用数据集对YOLOv3神经网络模型进行优化训练,利用训练完成的神经网络对实时采集的视频信号中的车辆及行人进行目标检测,输出车辆及行人目标的检测框.以目标检测框底部中心点为参考点,根据相似三角形测距算法,设计前方目标距离测量算法,并计算自车与前方目标之间的距离.仿真实验结果显示,该算法在室内的平均相对误差为2.71％,在室外的平均相对误差为3.81％,能够有效地提高前方障碍物检测及测距精度.
单目视觉、目标检测、视觉测距
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U469.79(汽车工程)
2022-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
41-46,53
