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摘要
本发明公开了一种基于计算机视觉的行车障碍物测距方法,主要解决驾驶辅助系统中难以对行车障碍物进行实时测距的问题。其首先构建用于障碍物目标检测的深度神经网络,并利用标定好的视频图像数据对网络进行训练,更新网络参数；然后采集行车过程中的图像数据预处理和归一化后输入训练好的深度神经网络中得到目标边界框坐标信息和类别置信度；最后利用目标边界框换算得到的目标点坐标,依据世界坐标系和成像平面坐标系间的对应关系,计算目标点与摄像机地面投影的距离。本发明方法能够实时检测车辆行进过程中的障碍物目标距离,且计算量小,满足驾驶辅助系统中的对行车障碍物目标的测距要求,可用于驾驶辅助系统中行车相关环境信息的获取。
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