基于立體視覺的道路障礙物檢測

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基于立體視覺的道路障礙物檢測

提出了一種基于立體視覺的快速道路障礙物檢測系統，其包括3個主要部分：道路檢測、障礙物檢測和障礙物追蹤。通過形態學處理和霍夫變換，能夠定位道路邊界。在障礙物檢測處理中，障礙物的位置能夠通過分割處理而被簡單地定位。障礙物的追蹤是通過離散卡爾曼濾波進行的。在不同的圖像上對所提出的算法進行了測試。

使用的相機是雙目立體相機，因此可以通過圖像處理獲得深度圖像。首先，在深度圖像上進行感興趣的區域分割，分割后僅留下圖像下半部分的深度圖像數據，通過一些形態學算子，進一步分割道路區域。之后，通過霍夫轉換將深度圖像中的直線信息檢測出來，獲得道路邊界的數據，在圖像上獲得一個路面的三角形區域。障礙物檢測的感興趣區域就是這個路面的三角形區域，因而大大減少了檢測的測算量，同時提高了檢測精度，降低了誤檢率。在深度圖像上通過檢測車輛尾部（深度數據）的特殊形狀，將車輛的深度圖特征從深度數據中提取出來，就能夠做到對于車輛的識別。然后，通過離散卡爾曼濾波，追蹤車輛深度圖數據區域在圖像中的位置，進一步減小下一幀圖像上車輛的檢測區域，減小計算量，提高檢測精度。在不同工況下對該檢測算法進行測試的結果顯示，在不同的光照條件下，深度檢測算法能夠準確地生成深度圖像。在深度圖像產生之后，該檢測算法能夠準確地檢測車道邊界和車道上的障礙物。

Zebbara Khal et al. Intelligent Systems: Theories and Applications (SITA), 2013 8th International Conference.

編譯：王也