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1.
孙铀 《计算机测量与控制》2014,22(7):2256-2258
针对红外测距与超声波测距探测距离与真实距离差异大,刹车控制智能性不强的问题,设计并实现了基于单目视觉测距的车辆自动刹车辅助系统,系统硬件主要由图像采集模块、图像处理模块、以及电子制动模块组成;通过基于单目视觉测距算法实现软件编程,并在Matlab平台上完成测试,实验中车辆以35km/h驶向障碍物,使在20~70m的实际距离进行仿真测距,单目摄像头俯仰角测定在88°~90°之间,对前方实时车距进行测量,并通过与汽车电子控制单元之间的数据交换对车辆制动进行辅助控制;实验结果表明:在实测距离和系统介入距离均在70m以内时,算法相对误差平均在2%左右,车辆停止地点距障碍物在4.5m左右,说明系统满足车辆智能化辅助制动的实时性要求。 相似文献
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为解决四轴飞行器在执行目标检测与跟踪任务时无法判断机身与障碍物或跟踪目标之间安全距离问题,提出一种四轴飞行器单目视觉测距算法,算法融合基于帧间差分技术的水平测距模型与基于小孔成像的垂直测距模型.首先,算法可利用基于YOLOV4-Tiny的目标检测算法识别视频帧中的物体类别,并可在视频帧中框选出被测物体,依据现场环境选择最佳的测距方法进行测距;其次,系统终端执行测距方法,基于被测物体的视频帧成像位置与设定参数之间的差值控制四轴飞行器飞行,并记录飞行数据;最后,通过测距模型对飞行数据进行处理,计算出四轴飞行器在初始位置和最终位置与被测物体之间的距离.通过在特洛(Tello)飞行器平台上的实际飞行验证,实验结果表明所提出的四轴飞行器单目视觉测距算法可以有效分析出视频帧中各物体的景深,测距误差百分比均值为4.07%.在四轴飞行器与障碍物或跟踪目标之间距离较近,却无法评估此距离是否处于安全距离时,所提出的算法可为搭载单目摄像头的四轴飞行器提供可靠的测距技术支持. 相似文献
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《电子制作.电脑维护与应用》2021,(8)
针对当前智能车辆辅助驾驶系统环境感知中目标识别存在的精度与实时性问题,对目标车辆识别定位及车距测量方面进行研究。通过YOLOv5算法对摄像头获得的图像进行检测,得到图像坐标,再用测距算法求出前方车辆的距离。在实际试验中证明了该算法基本满足智能驾驶的精度和实时性的要求。 相似文献
4.
在摄像头相对障碍物移动距离可知的前提条件下,基于单目视觉的距离测量技术,结合运用有限局域图像快速匹配算法,研究一种可以实时测量后方障碍物距离的增强型倒车影像系统.模拟实验结果表明,所研究的关键技术具有较高的测量精度和较快反应速度,为该系统产品的深入研发和推广应用奠定了良好的技术基础. 相似文献
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无人船在自主航行过程中,如何探测障碍物种类与距离是值得重点研究的问题。现阶段的无人船主要采用激光雷达、超声波等设备探测水面障碍物,但此类方法并不能识别出障碍物的具体类型。提出采用基于单目视觉的目标检测与测距算法,不仅能够检测出无人船前方是否有障碍物,还能够对水面障碍物进行识别和距离检测。首先通过训练好的Mask R-CNN模型对水面障碍物进行检测识别,随后利用改进的基于小孔成像原理的单目测距方法对识别到的障碍物测量距离。为验证该目标识别与测距方法的有效性,选取了不同形状的船只、河岸、荷叶及荷花等图像进行验证实验。实验结果表明,课题研究的目标识别与测距方法能较为准确地对水面障碍物进行分类及像素级别的实例分割,同时测量障碍物与无人船之间的距离。 相似文献
9.
目前,车载环视系统的障碍物检测大多采用基于特征的方法,主要针对车辆和行人等特定障碍物,不能完全消除障碍物对车辆行驶安全的威胁。采取基于运动的方法检测所有高于地面的障碍物。建立了平坦路面上的车辆运动模型,使用逆投影变换,推导出车辆运动参数、障碍物点高度和对应像素光流的关系。根据车载环视系统中相邻摄像头生成的俯视图存在重叠区域、重叠区域的障碍物特征点存在两个不同的光流矢量的特点,快速筛选出相交区域中的障碍点,并加速最优车辆运动参数的求取。最后使用运动参数生成运动补偿图像,检测图像中的所有障碍物点。实际道路测试证明,提出的算法在常规的路面环境下,能有效地标记出行驶过程中高于地面的所有障碍物。 相似文献
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基于视差图的未知环境下农田障碍物检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对智能农业机器人作业环境中障碍物不规则和背景受自然光照等外界环境干扰大的问题,提出一种基于视差图的未知环境下障碍物检测方法.采用价格低廉的网络摄像头采集左右场景图并计算对应的视差图;用视差阂值过滤掉远处的景物,再通过区域连通,得到独立的潜在障碍物;最终经面积闽值和高度阈值的过滤,检测出障碍物并定位.实验结果表明,该检测算法不需要障碍物和背景的先验知识,在距离摄像头5m视野内,障碍物距离和尺寸测量的相对偏差绝对值分别控制在4.37%和3.81%以内. 相似文献