基于双目视觉的障碍物检测算法

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ＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＯｂｓｔａｃｌｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＢｉｎｏｃｕｌａｒＶｉｓｉｏｎ
ＬＩＮＣｈｕａｎ，ＺＨＡＮＧＹｉ，ＱＩＮＪｉｎｆｅｉ，ＷＥＩＪｉａｎｇｈＨａ
（１．广西科技大学ａ．电气与信息工程学院；ｂ．广西汽车零部件与整车技术重点实验室（广西科技大学），广西柳州５４５００６；２．柳州城市职业学院，广西柳州５４５００２）
【摘要ｌ针对在前方障碍物占图像宽度比例相对较大的情况下，利用Ｖ一视差提取道路再检测障碍物的各类方法误检测率较高的问题，提出一种障碍物检测新算法。首先计算ｕ一视差并采用双闯值算法将道路和障碍物分类，然后结合原视差图移除道路部分后形成新视差图，再计算Ｖ一视差和ｕ一视差并分别提取障碍物相关线，最终实现障碍物的检测。实验结果表明，该方法检测效果良好，特别在前述情况下，较同类方法误检测率低。【关键词１障碍物；检测；Ｖ一视差；ｕ一视差【中图分类号】ＴＮ９１１．７３；ＴＰ３９１．４１【文献标志码】Ａ
【Ａｂｓｔｒａｃｔ】ＡｎｅｗｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｏｂｓｔａｃｌｅｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｌｏｗｅｒｗｒｏｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅｂｙｕｓｉｎｇＶ—ｄｉｓｐａｒｉｔｙｔｏｅｘｔｒａｃｔｏｂｓｔａｃｌｅｓｔｏｂｅ
ｌｌＶ。脚Ａ
【本文献信息】林川，张毅，罩金飞，等．基于双目视觉的障碍物检测算法［Ｊ］．电视技术，２０１４，３８（５）
基于双目视觉的障碍物wk.baidu.com测算法
林川ｌａ，ｌｂ，张毅，覃金飞ｈ，韦江华
ｄｅｔｅｃｔｅｄｏｎｔｈｅｒｏａｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，Ｕ — ｄｉｓｐａｒｉｔｙｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄａｎｄｄｏｕｂｌｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅｒｏａｄｓａｎｄｏｂｓｔａｃｌｅｓ．Ａｎｄｔｈｅｎ，ｔｈｅｎｅｗ
（１ａ．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ；ｌｂ．ＧａｎｎｇｘｉＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｕｔｏｍｏｂｉｌｅＣｏｍｐｏｅｎｎｔｓａｎｄＶｅｈｉｃｅｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
ＧｕａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｙ，ｇＧｕａｎｇｘｉＬｉｕｚｈｏｕ５４５００６，Ｃｈｉｎａ；２．ＬｉｕｚｈｏｕＣｉｔｙＶｏｃａｔｉｏｎａｌＣｏｌｌｅｇｅ，ＧｕａｎｇｘｉＬｉｕｚｈｏｕ５ｏ０２，Ｃｈｉａ）ｎ
ｄｉｓｐａｒｉｔｙｍａｐｉｓｆｏｒｍｅｄｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｄｉｓｐａｒｉｔｙｍａｐｗｈｉｃｈｉｓｒｅｍｏｖｅｄｔｈｅｐａｒｔｓｏｆｈｅｔｒｏａｄｓ．Ｆｉｎｌｌａｙ，ｔｈｅＶ — ｄｉｓｐａｒｉｔｙａｎｄＵ— ｄｉｓｐａｒｉ－ｔｙａｌ＇ｅｃｌｃａｕｌａｔｅｄａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｌｉｎｅｓｏｆｏｂｓｔａｃｌｅｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｏｒｏｂｓｔａｃｌｅｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｌａｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｈａｓａｅｔｂｔｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｎｄａｌｏｗｅｒｆｌｓａｅｐｏｓｉｔｉｖｅｒａｔｅｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｔｈｅｍｅｎｔｉｏｎｅｄｅａｓｅｓ．