基于图像识别的车辆距离检测算法研究

摘要

随着人们生活水平的提高，越来越多的汽车走进千家万户，但与此同时，道路交通事故也伴随着频频出现，给人类带来了严重灾难，给国家带来了经济损失。本文针对交通事故发生因素，在已有车辆距离检测算法的基础上，提出一种基于基础矩阵引导匹配左右图像特征点对的车距检测方法。首先对摄像头标定技术和双目立体视觉原理进行深入系统分析，结合公路交通应用环境，确定系统所需摄像头模型和标定方法，并在此基础上设计本课题研究所采用的标定方法。通过该标定方案得到的参数能够较好适应车辆车距检测的要求。
　　 依据基于双目视觉系统公路交通车辆安全车距检测的需要，选择以车辆车尾作为检测对象，研究一种基于车辆尾部特征匹配的方法，以获得左右图像对的匹配点对坐标，进而依据视差原理进行检测车辆间距离。该方法采用harris角点方法检测角点，基于OPENCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)方法获得初始匹配点对。然后基于用RANSAC(RandomSampleConsensus)算法引导匹配特征点对，运用视差原理获取车辆间距离。
　　 本实验分别针对5～15米中的4个车距进行实验。实验结果表明，该测距方案测量精度能满足公路交通中车辆安全距离测量的需要，是一种有效的前方车距测量方案。