以前提過單目測距的問題,檢測的障礙物2-D框加上攝像頭的姿態和路面假設。以下根據公開發布的論文討論具體的算法:
注:深度學習直接估計深度圖不屬于這個議題。
1。Vision-based ACC with a Single Camera: Bounds on Range and Range Rate Accuracy
著名的Mobileye論文,先看成像幾何如圖:
本車A,前方車B和C,攝像頭P焦距f,高度H,和障礙物B/C距離Z1/Z2,B/C檢測框著地點在圖像的投影是y1/y2。那么y=fH/Z,所以Z=fH/y。下面是三個不同距離的估計結果:
精度測量得到:90米誤差大約10%, 44米誤差約為5%。
2。Integrated Vehicle and Lane Detection with Distance Estimation
算法流程如下:
先是從3個消失點估算攝像頭焦距,然后6個2D-3D對應點得到攝像頭姿態:
基于車道寬度的假設(3.75米),可以算出投影矩陣,隨之得到距離公式:
下圖是一些結果:
3。Use of a Monocular Camera to Analyze a Ground Vehicle’s Lateral Movements for Reliable Autonomous City Driving
還是基于消失點原理,加上水平線,可得到道路場景幾何關系。
消失點和pitch angle的關系:
從消失點得到pitch angle:
4。Range Estimation with a Monocular Camera for Vision-Based Forward Collision Warning System
如果車輛寬度已知,那么車距為d=FW/w。
如上圖,可以計算距離為:
整個FCW系統流程圖如下:
給了一個虛擬水平線的概念,估計它的位置
5。Robust Vehicle Detection and Distance Estimation Under Challenging Lighting Conditions
碰撞報警需要估算安全距離。下圖幾何關系能給出估計距離的公式:
距離公式為
下圖是IPM的鳥瞰圖展示距離:
6。Pitch Angle Estimation Using a Vehicle Mounted Monocular Camera for Vehicle Target Range Measurement
計算特征點運動,由此得到自身攝像頭運動,從其平移向量推出pitch angle。
上圖可以計算出前方車的距離:
整個系統流程圖如下:
下面就是從SFM的幾何關系推理距離:
看下面的關系可以得到pitch angle:
角度計算公式為
7。Forward Collision Warning with a Single Camera
time to contact (TTC) 直接從車輛的大小和位置得到,下面是流程圖:
計算公式:
車邊框的位置以及光流大小可以確定碰撞的可能性:
這里主要是通過簡單的幾何關系,直接估算檢測的路上車輛距離并給出可能的撞擊時間。現在深度學習越來越強大,理論上得到車檢測邊框的同時,也可以回歸車的距離。
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原文標題:單鏡頭視覺系統檢測車輛的測距方法
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