基于YOLOv3的车辆距离测量算法

作者:杜雪婷; 张丽艳; 赵艺璇; 李林
来源:电脑编程技巧与维护, 2020, (04): 15-16.
DOI:10.16184/j.cnki.comprg.2020.04.005

摘要

近年来,道路车辆数量的增加为道路交通安全带来了较大的挑战,车辆距离的控制作为道路交通安全的重要因素变得尤为重要。为此,给出了一种基于YOLOv3的车辆距离测量算法,该方法在近距离内以车牌作为特征区域,远距离以车底空隙作为特征区域,并基于YOLOv3进行车辆检测,进一步根据单目相机成像原理和图像几何尺寸预测前车距离,最终得到10m内测距平均误差为0.04m,10m-50m的测距平均误差为2.24 m。针对远距离测距误差大的问题,采用了线性回归算法对远距离测试结果进行误差补偿,优化后平均误差为0.20m。实验结果验证了算法的有效性。