一种基于车载单目摄像机的行人距离测量方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113984021A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111323462.3(22)申请日2021.11.10(71)申请人天津科技大学地址300222天津市河西区大沽南路1038号电子信息与自动化学院96号信箱(72)发明人王以忠易凯周艳均(51)Int.Cl.G01C11/02(2006.01)G01C11/04(2006.01)G06T7/73(2017.01)G06T7/80(2017.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书1页说明书3页附图2页(54)发明名称一种基于车载单目摄像机的行人距离测量方法(57)摘要本发明设计了一种基于车载单目摄像机的行人距离测量方法。车载相机行人距离测量的核心是对行人的准确检测，利用YOLOv4算法实时检测车辆前方道路环境中的行人，即可得到行人在像素坐标系中的位置，再将像素坐标系中行人和相机的像素坐标通过OpenCV标定转换为世界坐标系中行人和相机的世界坐标，并通过计算这两点之间的距离即可得到行人与汽车之间的距离。CN113984021ACN113984021A权利要求书1/1页1.一种基于车载单目摄像机的行人距离测量方法，其特征在于，所述测距方法包括以下步骤：步骤1：相机标定，得到相机的内参和外参；步骤2：视频图像采集并制作VOC格式的数据集；步骤3：利用制作的数据集训练模型并测试；步骤4：通过标定计算车与行人的距离。2.根据权利要求1所述测距方法，其特征在于，所述步骤制作数据集具体为，步骤1.1：将标定板摆放在平地上，用相机多角度进行拍摄并得到20张左右照片，通过OpenCV标定即可得到相机的内参矩阵；步骤1.2：将相机固定在车上后，再拍摄一张照片，通过已知的内参矩阵进行标定即可得到这张图片的外参矩阵。3.根据权利要求1所述测距方法，其特征在于，所述步骤4具体为，步骤4.1：利用训练好的YOLOv4模型行人进行检测并得到行人的像素坐标；步骤4.2：将行人和相机的像素坐标分别通过标定转换为对应的世界坐标；步骤4.3：求解相机和人在世界坐标系中的距离，即为车辆与行人间的距离。2CN113984021A说明书1/3页一种基于车载单目摄像机的行人距离测量方法技术领域[0001]本发明涉及深度学习卷积神经网络等技术领域，尤其涉及一种基于darknet框架的YOLOv4行人检测算法的测距方法。背景技术[0002]在行人检测及测距等道路环境感知中，摄像头具有信息丰富、成本低等优势，在高级驾驶辅助系统及未来无人驾驶的实现中，基于摄像头的行人测距将是一项关键技术。目前应用于汽车测距的方式主要有以下几种：激光测距、超声测距、微波测距、红外线测距、视觉测距。其中，超声测距与红外线测距仪因其探测距离较短，主要应用于汽车倒车控制系统；而激光和微波雷达测距仪因其具有测量距离远、精度高等优点，常被应用于车辆主动安全控制系统，但其产品规格大，测距越远成本越高。视觉测量技术在精度、速度、智能化等方面具有很强的适应性，并具有高精度、稳定性好、非接触性测量等特点，若再结合图像处理技术，即可构成自动化较高的实用测距系统，因此它在智能车辆辅助驾驶导航的安全距离测量中应用极广。发明内容[0003]本发明设计了一种基于车载单目摄像机的行人距离测量方法。车载相机行人距离测量的核心是对行人的准确检测，利用YOLOv4算法实时检测车辆前方道路环境中的行人，即可得到行人在像素坐标系中的位置，再将像素坐标系中行人和相机的像素坐标通过OpenCV标定转换为世界坐标系中行人和相机的世界坐标，并通过计算这两点之间的距离即可得到行人与汽车之间的距离。[0004]本发明通过以下技术方案实现：[0005]1.一种基于车载单目摄像机的行人距离测量方法，其特征在于，所述测距方法包括以下步骤：[0006]步骤1：相机标定，得到相机的内参和外参；[0007]步骤2：视频图像采集并制作VOC格式的数据集；[0008]步骤3：利用制作的数据集训练模型并测试；[0009]步骤4：通过标定计算车与行人的距离。[0010]2.根据权利要求1所述测距方法，其特征在于，所述步骤1制作数据集具体为，[0011]步骤1.1：将标定板摆放在平地上，用相机多角度进行拍摄并得到20张左右照片，通过OpenCV标定即可得到相机的内参矩阵；[0012]步骤1.2：将相机固定在车上后，再拍摄一张照片，通过已知的内参矩阵进行标定即可得到这张图片的外参矩阵。[0013]3.根据权利要求1所述测距方法，其特征在于，所述步骤4标定及计算距离具体为，[0014]步骤4.1：利用训练好的YOLOv4模型行人进行检测并得到行人的像素坐标；[0015]步骤4