车辆信息识别下的测距模型建立方法研究

• 作者: 丁志兵 许倩 赵栓峰 黄涛
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 车辆识别 坐标转换 测距模型 车辆位置信息 相对距离探测 车辆速度预测
• 年，卷（期）: 2020,（19）
• 所属期刊栏目: 智能交通与导航
• 页码范围: 70-74,78
• 页数: 6页
• 分类号: TN98-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.19.017

摘要

为了探测车辆间的相对距离,避免危险车辆由于驾驶不当所引发的交通问题,提出一种深度学习目标识别下的跟驰车辆相对距离测定方法,避免了雷达测距的短距离局限性以及车辆未知性的缺点.该方法采用车载单目摄像机对侧后方车辆进行拍摄,实际物体和成像点之间的转换通过三坐标转换完成,利用深度网络识别目标车辆,获得目标车辆位置以及类别信息,并建立合适的测距模型,得到检测车辆与摄像头之间的相对距离,利用帧差法预测被检测车辆的行驶速度.选择河南省鹤壁市107,342国道进行试验,该路段验证了测距模型的有效性,静态测距下75 m以内相对误差控制在4％,速度误差控制在5％,因此,在检测到危险车辆的情况下,测距模型可以实现相对距离的实时准确性检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵栓峰		35	120	6.0	9.0
2	许倩		4	0	0.0	0.0
3	丁志兵		7	4	1.0	1.0
4	黄涛		6	0	0.0	0.0