【摘 要】
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针对路面起伏导致前方车辆距离测量偏差过大,提出一种基于PnP算法的前方车辆距离测量方法。以前方车辆的车牌作为靶标,采用深度学习算法SSD对车牌进行识别,获得车牌在图像中的位置坐标,根据PnP算法估计车牌的位姿,由相机的映射关系计算出目标车牌与本车的纵向和横向距离。该方法与地面是否起伏无关,仅与前方车辆车牌图像测量相关,通过靶标测试、虚拟场景和实际场景对算法的有效性进行测试,测试过程中表明,目标在5
【机 构】
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中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司 天津300300;河北工业大学 天津300130;武汉科技大学 武汉430000
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针对路面起伏导致前方车辆距离测量偏差过大,提出一种基于PnP算法的前方车辆距离测量方法。以前方车辆的车牌作为靶标,采用深度学习算法SSD对车牌进行识别,获得车牌在图像中的位置坐标,根据PnP算法估计车牌的位姿,由相机的映射关系计算出目标车牌与本车的纵向和横向距离。该方法与地面是否起伏无关,仅与前方车辆车牌图像测量相关,通过靶标测试、虚拟场景和实际场景对算法的有效性进行测试,测试过程中表明,目标在5～30 m,车距的相对误差为1.4%,可实现较好的距离探测与预警。
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