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单目视觉系统检测车辆的测距方法(Mobileye单目测距等7种方法)(1)

发布人:计算机视觉工坊 时间:2021-10-07 来源:工程师 发布文章

本文还是在传统机器视觉的基础上讨论单目测距,深度学习直接估计深度图不属于这个议题,主要通过mobileye的论文管中窥豹,相信离实际工程应用还有很远。

以前提过单目测距的问题,检测的障碍物2-D框加上摄像头的姿态和路面假设。以下根据公开发布的论文讨论具体的算法:

注:深度学习直接估计深度图不属于这个议题。

1、Vision-based ACC with a Single Camera: Bounds on Range and Range Rate Accuracy

1.png

著名的Mobileye论文,先看成像几何如图:

2.png

本车A,前方车B和C,摄像头P焦距f,高度H,和障碍物B/C距离Z1/Z2,B/C检测框着地点在图像的投影是y1/y2。那么y=fH/Z,所以Z=fH/y。下面是三个不同距离的估计结果:

3.png

精度测量得到:90米误差大约10%, 44米误差约为5%。

2、Integrated Vehicle and Lane Detection with Distance Estimation

算法流程如下:

4.jpg

先是从3个消失点估算摄像头焦距,然后6个2D-3D对应点得到摄像头姿态:

5.jpg

基于车道宽度的假设(3.75米),可以算出投影矩阵,随之得到距离公式:

6.png7.png

下图是一些结果:

8.jpg

3、Use of a Monocular Camera to Analyze a Ground Vehicle’s Lateral Movements for Reliable Autonomous City Driving

9.png

还是基于消失点原理,加上水平线,可得到道路场景几何关系。

10.png

消失点和pitch angle的关系:

11.png

从消失点得到pitch angle:

12.png

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关键词: 深度学习

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