CN103712602A - 一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法 - Google Patents

一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103712602A
CN103712602A CN201310658104.7A CN201310658104A CN103712602A CN 103712602 A CN103712602 A CN 103712602A CN 201310658104 A CN201310658104 A CN 201310658104A CN 103712602 A CN103712602 A CN 103712602A
Authority
CN
China
Prior art keywords
disparity map
binocular vision
image information
road
barrier
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201310658104.7A
Other languages
English (en)
Inventor
林川
周珍和
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangxi University of Science and Technology
Original Assignee
Guangxi University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangxi University of Science and Technology filed Critical Guangxi University of Science and Technology
Priority to CN201310658104.7A priority Critical patent/CN103712602A/zh
Publication of CN103712602A publication Critical patent/CN103712602A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G01C11/04—Interpretation of pictures
    • G01C11/06—Interpretation of pictures by comparison of two or more pictures of the same area
    • G01C11/08—Interpretation of pictures by comparison of two or more pictures of the same area the pictures not being supported in the same relative position as when they were taken

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法，包括以下步骤：双目视觉摄像机对道路障碍物图案中心进行定位；接收来自两路双目视觉摄像机的图像信息，并进行存储；将接收到的所述图像信息的相同的时间码对应的图像信息进行对比，获取视差图；根据所述视差图获取视差图相关线，对障碍物的位置信息进行三维立体重构。本发明提出的方法可以通过利用双目视觉模仿人的眼睛和人类立体感知的过程，对道路行驶的障碍物进行自动检测。

Description

一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法
技术领域
本发明涉及一种障碍物自动检测的方法，特别涉及一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法。 
  
背景技术
近年来，随着我国加快道路运输基础设施的建设和社会经济的发展，尤其是汽车数量的增长，道路网络容量不能满足交通量增长的需要，特别是城市交通拥挤和堵塞很严重，导致道路交通事故持续上涨。一方面，要继续加强道网络基础设施的发展，另一方面，信息技术的快速发展，为道路交通问题提供更可靠经济的解决方案，欧洲，美国等其他发达国家自20世纪80年代开始研究设计道路功能、智能车辆和道路交通运输过程等方面，形成交通现代化的只能交通系统（Intellingent Transportation System，简称ITS），ITS的应用可以大大提高道路能力，道路交通事故也有所下降，缓解交通压力，并速进经济发展，保证人名群众的生命和财产的安全。 
目前，障碍物检测作为国内外只能交通系统领域的研究热点，实现车辆安全驾驶。及时提醒司机车辆周围的危险，可减少由于驾驶者的疏忽或疲劳印发的碰撞事故，提高行车安全。特别是自1980年以来，公路上的交通事故逐年增加，很多事故发展的原因与司机的疲劳驾驶或超速存在直接的关系。因此，为了减少道路交通事故的发生，大部分国家都实行很多政策，以减少驾驶员的疲劳现象的发生，但实际的政策没有产生非常好的效果，尤其是还没有在本质上解决问题。因此，减少交通事故发生势在必行。而在许多交通事故中，更多由认为因素造成的，如驾驶员的违法驾驶，长途驾驶的疲劳，人体反应能力的限制，仅靠规范驾驶员的行为无法更加有限克服，汽车安全辅助驾驶是解决这些问题的根本途径。 
双目视觉是计算机视觉的一个重要分支，双目视觉可以模仿人的眼睛和人类立体视觉感知的过程，是计算机视觉研究的核心主题之一。近年来，双目视觉技术在障碍物检测、工业自动化生产、只能安防系统等领域得到了广泛的应用。 
发明人在研究的过程中发现，采用双目视觉技术获取左右图像，在对其进行极线校正以及采用置信传播的立体匹配方法获取稠密视差图的基础上，研究基于U-V视差图的障碍物检测算法，并针对先V-视差后U-视差的障碍物目标检测方法的缺点进行改进，提出了一种先U-视差后U-视差后V-视差障碍物目标检测方法，首先通过视差图计算出U-视差图，采用双阀值的U-视差图一处视差图中的道路视差，对一处道路视差后的视差图分别计算V-视差图和U-视差图，在V-视差图及U-视差图上分别提取障碍物相关线，采用获取到的相关线进行障碍物定位，该方法具有更好的检测效果。 
  
发明内容
本发明提供一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法，它可以克服现有技术的不足，可以利用双目视觉模仿人的眼睛和人类立体感知的过程，对道路行驶的障碍物进行自动检测。 
本发明实施例提供的一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法，包括以下步骤： 
双目视觉摄像机对道路障碍物图案中心进行定位；
接收来自两路双目视觉摄像机的图像信息，并进行存储；
将接收到的所述图像信息的相同的时间码对应的图像信息进行对比，获取视差图；
根据所述视差图获取视差图相关线，对障碍物的位置信息进行三维立体重构。
所述图像信息包括V-视差图和U-视差图。 
所述U-视差图先于所述V-视差图获得。 
所述获取视差图相关线，包括对V-视差图和U-视差图的相关线进行提取的步骤。 
所述视差图相关线代表真实场景中的信息。 
采用双目视觉技术获取左右图像，在对其进行极线校正以及采用置信传播的立体匹配方法获取稠密视差图的基础上，研究基于U-V视差图的障碍物检测算法，并针对先V-视差后U-视差的障碍物目标检测方法的缺点进行改进，提出了一种先U-视差后U-视差后V-视差障碍物目标检测方法，首先通过视差图计算出U-视差图，采用双阀值的U-视差图一处视差图中的道路视差，对一处道路视差后的视差图分别计算V-视差图和U-视差图，在V-视差图及U-视差图上分别提取障碍物相关线，采用获取到的相关线进行障碍物定位，该方法具有更好的检测效果。 
本发明提供的一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法，通过利用双目视觉模仿人的眼睛和人类立体感知的过程，对道路行驶的障碍物进行自动检测。 
  
具体实施方式
下面对本发明实施例的具体实施方式进行详细描述： 
本发明实施例提供的一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法，包括以下步骤：
双目视觉摄像机对道路障碍物图案中心进行定位；
接收来自两路双目视觉摄像机的图像信息，并进行存储；
将接收到的所述图像信息的相同的时间码对应的图像信息进行对比，获取视差图；
根据所述视差图获取视差图相关线，对障碍物的位置信息进行三维立体重构。
所述图像信息包括V-视差图和U-视差图。 
所述U-视差图先于所述V-视差图获得。 
所述获取视差图相关线，包括对V-视差图和U-视差图的相关线进行提取的步骤。 
所述视差图相关线代表真实场景中的信息。 
采用双目视觉技术获取左右图像，在对其进行极线校正以及采用置信传播的立体匹配方法获取稠密视差图的基础上，研究基于U-V视差图的障碍物检测算法，并针对先V-视差后U-视差的障碍物目标检测方法的缺点进行改进，提出了一种先U-视差后U-视差后V-视差障碍物目标检测方法，首先通过视差图计算出U-视差图，采用双阀植的U-视差图一处视差图中的道路视差，对一处道路视差后的视差图分别计算V-视差图和U-视差图，在V-视差图及U-视差图上分别提取障碍物相关线，采用获取到的相关线进行障碍物定位，该方法具有更好的检测效果。 
本发明提供的一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法，通过利用双目视觉模仿人的眼睛和人类立体感知的过程，对道路行驶的障碍物进行自动检测。 
  
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。 

Claims (5)

1.一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
双目视觉摄像机对道路障碍物图案中心进行定位；
接收来自两路双目视觉摄像机的图像信息，并进行存储；
将接收到的所述图像信息的相同的时间码对应的图像信息进行对比，获取视差图；
根据所述视差图获取视差图相关线，对障碍物的位置信息进行三维立体重构。
2.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的障碍物自动检测的方法，其特征在于，所述图像信息包括V-视差图和U-视差图。
3.根据权利要求2所述的一种基于双目视觉的障碍物自动检测的方法，其特征在于，所述U-视差图先于所述V-视差图获得。
4.根据权利要求3所述的一种基于双目视觉的障碍物自动检测的方法，其特征在于，所述获取视差图相关线，包括对V-视差图和U-视差图的相关线进行提取的步骤。
5.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的障碍物自动检测的方法，其特征在于，所述视差图相关线代表真实场景中的信息。
CN201310658104.7A 2013-12-09 2013-12-09 一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法 Pending CN103712602A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310658104.7A CN103712602A (zh) 2013-12-09 2013-12-09 一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310658104.7A CN103712602A (zh) 2013-12-09 2013-12-09 一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN103712602A true CN103712602A (zh) 2014-04-09

Family

ID=50405765

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310658104.7A Pending CN103712602A (zh) 2013-12-09 2013-12-09 一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103712602A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105681861A (zh) * 2016-03-04 2016-06-15 青岛海信电器股份有限公司 一种终端显示字幕的调节方法和系统
CN106859929A (zh) * 2017-01-25 2017-06-20 上海集成电路研发中心有限公司 一种基于双目视觉的多功能导盲仪
CN107203759A (zh) * 2017-06-06 2017-09-26 浙江大学 一种基于两视图几何的分行递归式道路重构算法
CN110598505A (zh) * 2018-06-12 2019-12-20 海信集团有限公司 障碍物悬空状态判断方法、装置及终端

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101441076A (zh) * 2008-12-29 2009-05-27 东软集团股份有限公司 一种检测障碍物的方法和装置
CN102435174A (zh) * 2011-11-01 2012-05-02 清华大学 基于混合式双目视觉的障碍物检测方法及装置
CN103123722A (zh) * 2011-11-18 2013-05-29 株式会社理光 道路对象检测方法和系统
CN103164851A (zh) * 2011-12-09 2013-06-19 株式会社理光 道路分割物检测方法和装置
EP2608111A2 (en) * 2011-12-22 2013-06-26 Ricoh Company, Ltd. Method and device for detecting road region as well as method and device for detecting road line
CN103231708A (zh) * 2013-04-12 2013-08-07 安徽工业大学 一种基于双目视觉的智能车辆避障方法
CN103390269A (zh) * 2012-05-11 2013-11-13 株式会社理光 连续型道路分割物检测方法和装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101441076A (zh) * 2008-12-29 2009-05-27 东软集团股份有限公司 一种检测障碍物的方法和装置
CN102435174A (zh) * 2011-11-01 2012-05-02 清华大学 基于混合式双目视觉的障碍物检测方法及装置
CN103123722A (zh) * 2011-11-18 2013-05-29 株式会社理光 道路对象检测方法和系统
CN103164851A (zh) * 2011-12-09 2013-06-19 株式会社理光 道路分割物检测方法和装置
EP2608111A2 (en) * 2011-12-22 2013-06-26 Ricoh Company, Ltd. Method and device for detecting road region as well as method and device for detecting road line
CN103390269A (zh) * 2012-05-11 2013-11-13 株式会社理光 连续型道路分割物检测方法和装置
CN103231708A (zh) * 2013-04-12 2013-08-07 安徽工业大学 一种基于双目视觉的智能车辆避障方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陈雪 等: "基于双目立体视觉的障碍物检测方法", 《软件导刊》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105681861A (zh) * 2016-03-04 2016-06-15 青岛海信电器股份有限公司 一种终端显示字幕的调节方法和系统
CN106859929A (zh) * 2017-01-25 2017-06-20 上海集成电路研发中心有限公司 一种基于双目视觉的多功能导盲仪
CN106859929B (zh) * 2017-01-25 2019-11-22 上海集成电路研发中心有限公司 一种基于双目视觉的多功能导盲仪
CN107203759A (zh) * 2017-06-06 2017-09-26 浙江大学 一种基于两视图几何的分行递归式道路重构算法
CN110598505A (zh) * 2018-06-12 2019-12-20 海信集团有限公司 障碍物悬空状态判断方法、装置及终端

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103714532A (zh) 一种基于双目视觉自动检测障碍物的方法
US20200312133A1 (en) Express Lane Planning Method and Unit
KR102225006B1 (ko) 차량 제동 에너지 회수 방법 및 장치
US10146223B1 (en) Handling sensor occlusions for autonomous vehicles
CN103712602A (zh) 一种基于双目视觉道路障碍物自动检测的方法
CN104002747B (zh) 一种基于无人驾驶汽车的多激光雷达栅格地图融合系统
WO2018128946A1 (en) Method for providing vulnerable road user warnings in a blind spot of a parked vehicle
CN203134149U (zh) 基于不同波段成像融合图像处理的车辆辅助驾驶系统
DE102017122084A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur vermeidung von unfällen mit ungeschützten verkehrsteilnehmern
CN106611167A (zh) 一种跟踪方法及系统
CN110085055A (zh) 用于车辆自高估计的车辆间合作
CN103144633A (zh) 基于车联网技术的追尾碰撞预警方法
CN103696652A (zh) 一种电动折叠门的保护方法、保护系统及电动折叠门
CN106530719A (zh) 一种基于车联网的路况信息精准感知与共享方法
Gelbal et al. Elastic band based pedestrian collision avoidance using V2X communication
CN107564334A (zh) 一种停车场车辆盲区危险预警系统及方法
CN106184232A (zh) 一种基于驾驶员视角的车道偏离预警控制方法
CN205959430U (zh) 一种防止高速公路连环追尾相撞的警报系统
CN110428611A (zh) 用于智能交通的信息处理方法及装置
CN105389981A (zh) 一种基于移动终端自组网络的道路信息共享方法
CN106274644A (zh) 一种车辆指示灯控制方法及装置
CN105069564A (zh) 基于二维码的电动车产品防盗管理系统
CN107591025A (zh) 车辆行驶的预警方法及系统、服务器、汽车终端、存储器
CN109815555A (zh) 自动驾驶车辆的环境建模能力评估方法及系统
Han et al. Design of intelligent road recognition and warning system for vehicles based on binocular vision

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20140409

RJ01 Rejection of invention patent application after publication