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泊车中小型障碍物检测技术研究
文献摘要：
障碍物检测技术作为自动驾驶辅助系统的重要部分,障碍物种类繁多难以面面俱到.因此提出一种基于全景环视系统的在汽车泊车时检测小型障碍物的方法.首先利用透视变换及图像拼接技术将4个方向的实时画面映射到全景环视图;并提出了一种对地面特征点的检测模型,可准确地以车位线直角交点作为特征点提取并匹配出来;分别在两帧中得到地面特征点后,通过SVD分解法计算自车运动估计并得到前一帧的模拟当前帧,消除了动态背景;最后提出了一种基于颜色分割的检测高于地面区域的方法,由此判定是否属于障碍物部分.为验证该算法可行性,在停车场中放置各种小型障碍物进行试验,3段视频序列中共计864个障碍物,平均召回率为94.7％,平均误识率为7.3％.试验结果表明,该算法可有效检测停车场中的小型障碍物,并具备一定的准确性与健壮性.
文献关键词：
障碍物检测;透视变换;SVD分解;动态背景;颜色分割
中图分类号：
作者姓名：
常睿;桑海峰
作者机构：
沈阳工业大学信息科学与工程学院 沈阳 110870
文献出处：
引用格式：
[1]常睿;桑海峰-.泊车中小型障碍物检测技术研究)[J].电子测量与仪器学报,2022(06):169-177
A类：
B类：
泊车,中小型,障碍物检测技术,自动驾驶,驾驶辅助系统,多难,面面俱到,全景,环视,透视变换,图像拼接技术,射到,视图,检测模型,车位,位线,直角,交点,特征点提取,配出来,SVD,分解法,车运,运动估计,一帧,动态背景,颜色分割,测高,停车场,中放,视频序列,召回率,误识,有效检测,健壮性
AB值：
0.401882
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