典型文献
基于单目视觉的智能车障碍物检测及测距算法研究
文献摘要：
在自动驾驶场景下,为了实现对智能车辆前方障碍物进行目标检测及测距,提出了一种基于单目视觉的前方车辆及行人检测与测距方法.利用数据集对YOLOv3神经网络模型进行优化训练,利用训练完成的神经网络对实时采集的视频信号中的车辆及行人进行目标检测,输出车辆及行人目标的检测框.以目标检测框底部中心点为参考点,根据相似三角形测距算法,设计前方目标距离测量算法,并计算自车与前方目标之间的距离.仿真实验结果显示,该算法在室内的平均相对误差为2.71％,在室外的平均相对误差为3.81％,能够有效地提高前方障碍物检测及测距精度.
文献关键词：
单目视觉;目标检测;视觉测距
中图分类号：
作者姓名：
张煜;赵奉奎;张涌
作者机构：
南京林业大学 汽车与交通工程学院,南京210037
文献出处：
引用格式：
[1]张煜;赵奉奎;张涌-.基于单目视觉的智能车障碍物检测及测距算法研究)[J].智能计算机与应用,2022(04):41-46,53
A类：
B类：
单目视觉,障碍物检测,测距算法,算法研究,自动驾驶,驾驶场景,智能车辆,目标检测,前方车辆,行人检测,YOLOv3,实时采集,视频信号,出车,中心点,参考点,相似三角形,标距,距离测量,测量算法,平均相对误差,测距精度,视觉测距
AB值：
0.358075
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