[發明專利]一種智能車前方運動車輛的測距方法

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• 申請號: 201611150164.8
• 申請日: 2016-12-14
• 公開（公告）號: CN108230393A
• 公開（公告）日: 2018-06-29
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 貴港市瑞成科技有限公司
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80;G06T7/181;G06K9/00;G01C11/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種智能車前方運動車輛的測距方法，包括以下步驟：S1：采集前方道路視頻圖像，對圖像進行預處理，包括圖像剪裁、圖像灰度化、圖像濾波和圖像二值化；S2：采用Canny邊緣算子強化道路圖像邊緣信息；S3：采用Hough變換法對車道線進行檢測；S4：對車輛底部陰影進行分割，建立可能存在車輛的矩形框，即感興趣區域(RIO)，對車輛進行精確檢測；S5：建立視覺投影模型，計算圖像底邊中點的像素坐標值和RIO底邊中點的像素坐標值；S6：建立標定模板，攝像機內參數標定；S7：建立幾何測距模型；S8：得出圖像底邊中點和RIO底邊中點的道路平面坐標系坐標，結合攝像機內參數的標定結果，在根據距離計算公式計算本車與前方車輛之間的距離。

技術領域

本發明涉及一種智能車前方運動車輛的測距方法。

背景技術

在智能汽車行駛過程中，由于道路環境比較復雜，想要讓其完全無人自主行駛，許多工作還需要我們進行深入的研究。目前基于機器視覺的智能車輛障礙物檢測技術以及圍繞其展開的其它相關技術是發展較快的關鍵技術，該項技術通過安裝在智能車輛上的視覺傳感器獲取周圍環境信息，利用獲得的環境信息對車輛前方是否存在障礙物進行實時、準確地檢測，而對障礙物檢測的成功與否直接關系到智能車輛能否順利躲避障礙并安全行駛。隨著現代汽車智能程度的不斷提高，在努力實現智能車輛自動駕駛的同時，也應保證智能車輛的行車安全，想要做到安全就駕駛就必須實時監測本車與前方運動車輛的相對距離。

視覺測距作為機器視覺領域中的基礎技術之一，在智能車載視覺系統中占有重要的地位。在視覺車距中，視覺投影模型的建立，將有計算機直接得到的坐標信息(即目標點的像素坐標值)與實際空間中的坐標信息(即目標點的世界坐標值)之間完整的聯系起來，使從二維圖像中提取空間三維信息變成了現實。只要準確計算出攝像機的內、外參數矩陣，就可根據視覺模型得到目標點在世界坐標中的精確位置坐標，進而有距離公式計算出目標點之間的距離，因此攝像機內外參數矩陣的計算是非常關鍵的，我們將攝像機內、外參數矩陣的計算過程稱之為攝像機的標定。

目前采用最廣泛的標定方法就是對應點標定法，該方法中，攝像機的內參數是由攝像機的內部幾何結構和光學特征決定的，是固定不變的，外參數則確定了攝像機的圖像平面相對于客觀世界坐標系統的三維位置，一旦攝像機發生移動，需要對其重新進行標定。因此，對應點標定法適用于攝像機位置固定時的情況。而對于安裝在智能車上的攝像機來說，其外參數隨著車輛的行駛不斷發生變化，而且這些變化是無法預知的，所以根據對應點標定結果來進行距離測量受到了很大的限制。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種智能車前方運動車輛的測距方法。

一種智能車前方運動車輛的測距方法，包括以下步驟：

S1：采集前方道路視頻圖像，對圖像進行預處理，包括圖像剪裁、圖像灰度化、圖像濾波和圖像二值化；

S2：采用Canny邊緣算子強化道路圖像邊緣信息；

S3：采用Hough變換法對車道線進行檢測；

S4：對車輛底部陰影進行分割，建立可能存在車輛的矩形框，即感興趣區域(RIO)，對車輛進行精確檢測；

S5：建立視覺投影模型，計算圖像底邊中點的像素坐標值和RIO底邊中點的像素坐標值；

S6：建立標定模板，攝像機內參數標定；

S7：建立幾何測距模型；

S8：得出圖像底邊中點和RIO底邊中點的道路平面坐標系坐標，結合攝像機內參數的標定結果，在根據距離計算公式計算本車與前方車輛之間的距離。

進一步的，其特征在于，所述視覺投影模型建立的方法具體如下：