本文主要研究内容
作者宋东谕,韩军（2019）在《基于单目视觉的前方车辆检测与测距方法》一文中研究指出：该文针对前方车辆检测和测距中环境适应性差和定位精度低的问题,提出了一种基于单目视觉结合机器学习和图像形态学处理的方法。采用多尺度块局部二值模式特征MB-LBP(multiscale block local binary pattern)和支持向量机SVM(support vector machine)进行初步检测。将检测出的窗口作为感兴趣区域进行直方图均衡,阈值分割和开运算。二值化后在窗口中进行灰度搜索,将车底阴影坐标作为车辆的像素坐标。根据相机几何投影原理和相机标定推导出车距测量模型,代入坐标得到车距。实验表明该方法在晴天、阴天和小雨的行车环境下平均准确率为94.1%,50 m内相对测距误差小于4%。
Abstract
gai wen zhen dui qian fang che liang jian ce he ce ju zhong huan jing kuo ying xing cha he ding wei jing du di de wen ti ,di chu le yi chong ji yu chan mu shi jiao jie ge ji qi xue xi he tu xiang xing tai xue chu li de fang fa 。cai yong duo che du kuai ju bu er zhi mo shi te zheng MB-LBP(multiscale block local binary pattern)he zhi chi xiang liang ji SVM(support vector machine)jin hang chu bu jian ce 。jiang jian ce chu de chuang kou zuo wei gan xing qu ou yu jin hang zhi fang tu jun heng ,yu zhi fen ge he kai yun suan 。er zhi hua hou zai chuang kou zhong jin hang hui du sou suo ,jiang che de yin ying zuo biao zuo wei che liang de xiang su zuo biao 。gen ju xiang ji ji he tou ying yuan li he xiang ji biao ding tui dao chu che ju ce liang mo xing ,dai ru zuo biao de dao che ju 。shi yan biao ming gai fang fa zai qing tian 、yin tian he xiao yu de hang che huan jing xia ping jun zhun que lv wei 94.1%,50 mnei xiang dui ce ju wu cha xiao yu 4%。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自自动化与仪表的宋东谕,韩军，发表于刊物自动化与仪表2019年10期论文，是一篇关于单目视觉论文,车辆检测论文,车辆测距论文,自动化与仪表2019年10期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自自动化与仪表2019年10期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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