【摘 要】
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在车辆辅助驾驶系统中,应用计算机视觉和图像处理技术能有效地提高车辆行驶途中的安全性能,而针对车辆的距离估计技术是车辆辅助驾驶系统的核心。以雷达等硬件设备为基础的测距存在费用高、受外界影响大等问题,而基于传统的计算机视觉单目测距算法,需要对相机的内外部参数进行精确的标定,相机的微小抖动都会引起测距结果的偏差,因此不适用于实时移动场景中的车辆测距。在福建省重点科技项目（2017H6009,2018H0
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在车辆辅助驾驶系统中,应用计算机视觉和图像处理技术能有效地提高车辆行驶途中的安全性能,而针对车辆的距离估计技术是车辆辅助驾驶系统的核心。以雷达等硬件设备为基础的测距存在费用高、受外界影响大等问题,而基于传统的计算机视觉单目测距算法,需要对相机的内外部参数进行精确的标定,相机的微小抖动都会引起测距结果的偏差,因此不适用于实时移动场景中的车辆测距。在福建省重点科技项目（2017H6009,2018H0018）支持之下,本文分析了现有车辆距离估计算法中存在的计算繁琐、检测准确率低、相机约束条件复杂等问题,针对交通场景中的车辆特性设计了卷积神经网络的单目车载摄像头的车辆测距方法。首先从目标检测网络出发实现了交通场景下的实时车辆测距,随后在目标检测网络上设计了基于实例分割网络的车辆测距算法,进一步实现精确测距。文章的研究内容如下:一、利用卷积神经网络架构中的目标检测设计单目车载摄像头下的车辆测距算法。本文以Faster R-CNN为网络的基础架构,利用平均车辆高度作为参考、选择合适的车辆数据集、微调网络模型结构与参数信息并设计合适于真实交通场景的车辆测距算法,在满足实时性的同时摆脱了传统方法中的相机标定复杂的问题,提升单目车载视频下对交通中车辆测距的准确性。实验表明,所提出的车辆测距方法在所用的车辆数据集上的实验结果比传统的测距方法在平均归一化误差率低5%,且测距平均耗时小于80 ms,有较好的实时性。二、基于实例分割网络的单目车载摄像头的车辆测距方法。在基于Faster R-CNN的网络车辆测距方法中,检测框与参照物的尺寸的精确度直接决定了测距的准确率。为了提高测距的准确率,文章进一步提出基于实例分割网络的单目车载摄像头的车辆测距方法。利用Cityscapes数据集重新训练了车辆分割模型,将目标车辆看作前景以掩码填充,其余项为背景突出交通场景中所需车辆目标信息,同时结合车型分类网络,以车型分类网络的输出车型尺寸为参照,结合实例分割网络中车辆的掩码估计其绝对距离。实验表明,基于实例分割网络的车辆测距方法满足交通场景中实时性要求,且相较于基于Faster R-CNN网络的测距方法其距离平均归一化误差降低约2%。综上所述,本文提出了以卷积神经网络为框架的单目车载摄像头下的车辆测距方法。所提方法将车辆自身的尺寸信息分别与卷积神经网络中的目标检测网络架构和实例分割网络架构相结合,设计了不受相机内外参数标定的约束,满足实际交通实时性要求且具有较高的测距准确率的距离估计算法,研究课题在保障交通安全方面具有一定的价值和实用前景。
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