单镜头视觉系统检测车辆的测距方法

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。其中标题加黑的是重点掌握的。

  1. Vision-based ACC with a Single Camera: Bounds>著名的Mobileye论文,先看成像几何如图:
    单镜头视觉系统检测车辆的测距方法_第1张图片
    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:
    单镜头视觉系统检测车辆的测距方法_第2张图片
    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:
    单镜头视觉系统检测车辆的测距方法_第3张图片
    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:

你可能感兴趣的:(图像处理程序源码,Opencv知识,三维重建与导航)