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摘要
为解决视差变化率与距离变化率呈现非线性关系而导致障碍物感知误差大，本文提出基于双目视觉的多类型障碍物感知方法。利用极性几何约束双目摄像机相对位置关系，将多视极线约束与双目视觉下位置运动信息相结合，高斯滤波滤除图像噪声。采用卷积函数算子提取图像特征信号的角点，设置查找窗口，匹配左右目视觉下图像的相似程度，提高像素点集正确匹配准确率。研究表明：所提方法能够准确感知不同类型障碍物真实位置，障碍物特征匹配正确率高，实际感知误差小，该方法可为智能交通和城市交通管理提供可靠的数据支持，减少交通事故的发生率。
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