基于红外立体视觉的行人感知方法研究

摘要

基于热红外特性,红外立体视觉路况行人感知方法可以在夜间、雾霾环境下有效检测道路场景中的行人等目标,提高驾驶安全性.针对红外图像中纹理细节少,传统稠密双目立体匹配算法效果差的问题,本文首先根据目标在红外图像下的亮度、边缘特征提取感兴趣区域(Region of interest,ROI);然后在ROI中提取图像特征点并匹配,进而计算原始稀疏深度图;最后根据目标表面深度变化较小的特点,结合ROI和原始深度图估计半稠密深度图.本文搭建了实验系统验证该方法的有效性.实验结果表明,在系统约120°观测视场角内,该方法对行人等目标深度感知相对误差在15 m范围内优于1.5％,30 m范围内优于3％.