融合姿态估计与距离估计网络的车辆单目测距方法OA

针对汽车智能驾驶中前方车辆测距问题,提出了一种前方车辆的单目测距方法.该方法在单一摄像头条件下能够更精确地测量车辆距离,并可以根据环境实时估计相机姿态.对于相机俯仰角和偏航角的估计,依靠道路消失点实现,相机采集到的图像依次经过Roberts算子幅值计算、边缘特征点提取、边缘特征线段生成、道路消失点投票、反向估计相机姿态等过程,得到相机俯仰角和偏航角的数据.设计了距离估计网络,该网络依据图像尺寸分为多个层次,并且结构中加入了图像轮廓信息,融合了车辆接地点和车宽信息,有效提升了测距精度.最后,对KITTI、TuSimple及连续行车场景进行验证,KITTI数据集上的绝对相对误差(AbsRel)为8.3%,相较于过往算法性能有了提升.