【摘要】：為提高汽車安全輔助駕駛系統(tǒng)對前方車輛識別的準(zhǔn)確性和實(shí)時性,提出了一種基于攝像頭和毫米波雷達(dá)信息融合的前方車輛檢測方法。首先將毫米波雷達(dá)和攝像頭進(jìn)行聯(lián)合標(biāo)定,并確定兩個傳感器坐標(biāo)系之間的相互轉(zhuǎn)化關(guān)系,對毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理快速分割圖像,以獲得前方車輛識別的感興趣區(qū)域;然后采用自適應(yīng)閾值對感興趣區(qū)域內(nèi)的圖像進(jìn)行二值化處理以獲得車輛底部陰影信息,利用邊緣檢測和霍夫變換得到車輛上下邊界的位置信息;通過底部陰影和上下邊界信息獲得車輛識別的高度與寬度,最后根據(jù)車輛對稱性特征建立識別窗口。試驗驗證表明,該方法前方車輛檢測準(zhǔn)確率為90.2%,單幀圖像的處理速度為32 ms,能夠滿足智能汽車應(yīng)用中的實(shí)時性和準(zhǔn)確性的要求。
[Abstract]:In order to improve the accuracy and real-time performance of vehicle safety assistant driving system, a method of vehicle detection based on the fusion of camera and millimeter wave radar is proposed. Firstly, the millimeter-wave radar and the camera are calibrated jointly, and the mutual transformation relationship between the two sensor coordinates is determined, and the MMW radar data is preprocessed to segment the image quickly, so as to obtain the region of interest of the vehicle identification in front. Then adaptive threshold is used to binary the images in the region of interest to obtain the shadow information at the bottom of the vehicle, and the position information of the upper and lower boundaries of the vehicle is obtained by edge detection and Hough transform. The height and width of vehicle recognition are obtained by the bottom shadow and upper and lower boundary information. Finally, the recognition window is established according to the vehicle symmetry features. The experimental results show that the accuracy of vehicle detection in front of the method is 90.2 and the processing speed of single frame image is 32 Ms, which can meet the requirements of real-time and accuracy in intelligent vehicle applications.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)交通與車輛工程學(xué)院;
【基金】：國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項目(2016YFD0701101) 山東省自然科學(xué)基金(ZR2016EL19)
【分類號】：TP391.41;TP212

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4 本報記者 ，

本文編號：2134205