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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明公开了一种基于绝对尺寸的智能车侧方行人车单目深度测距方法，通过智能车左右后视镜正下方嵌入式安装的单目相机采集车辆侧方图像，通过构造单目相机时间序列的立体几何成像模型、畸变矫正模型，标定智能车侧方单目相机和计算畸变系数，构造图同构模型，进行图像数据的同构特征点的检测校验和立体匹配，构造深度测距模型，估计智能车车速测量下的绝对尺寸和可计算出对应目标区域的深度和三维坐标估计值，从而得到侧方行人车的单目深度测距。筛选了目标区域高级特征出现的合理位置，以此提高立体匹配的精度。减少低层级图像特征算法造成的计算冗余度和时间复杂度情况，保证了实时性，有效克服了单目深度测距缺乏尺度信息的缺点。

主权项：1.一种基于绝对尺寸的智能车侧方行人或车单目深度测距方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对智能车侧方的单目相机标定，并计算畸变系数；S2：对单目相机的采集数据进行同构匹配特征点对的检测检验，得到同构特征点对集；S3：对同构特征点对集进行智能车车速测量下的绝对尺寸的估计和智能车侧方行人或车深度测距；对单目相机的采集数据进行同构匹配特征点对的检测检验，得到同构特征点对集的步骤包括：利用畸变系数和畸变模型，将待处理图像帧集所有图像进行畸变矫正，求解在畸变非线性模型下的图像坐标，然后利用双线性差值法对矫正后的图像缺失部分进行填充从而得到最终的畸变矫正图像帧集；将畸变矫正图像帧集的所有图像按一定像素比进行归一化压缩，得到后续计算所需图像帧集；将后续计算所需图像帧集按时序排列，得到前后间隔帧组对，然后按后反馈的方式将前后间隔帧组转化为图像帧对，并设置初始图像帧对；利用结合FAST特征检测和BRIEF特征描述子相结合的改进的ORB检测算法，检测初始图像帧对的N个特征点；利用训练好的Brute-forcematcher对特征点进行直接匹配，得到匹配关系集；对匹配关系集进行随机一致性校验；将随机一致校验后得到数据进行基于图同构模型的二次匹配校验，得到同构特征点对集；对同构特征点对集进行智能车车速测量下的绝对尺寸的估计和智能车侧方行人或车深度测距的步骤包括：对当前图像帧对进行区域划分；将智能车坐标系看作当前世界坐标系，利用坐标系的转换关系计算出智能车坐标系下的运动位移，得到三维世界空间点与其对应图像像素坐标系下的二维特征点的绝对尺寸和深度测距的约束模型；使用图像帧对应区域的同构特征匹配校验特征点，计算智能车运动偏移的绝对尺寸；使用图像帧对应的区域的同构特征匹配校验特征点，计算智能车运动偏移的深度距离；采用k-means对智能车运动偏移的深度距离进行聚类，得到当前图像帧对的智能车侧方行人或车的目标深度测距；对当前图像帧对的时序进行判断，如果时序不是最后一位，则将当前一图像帧对的后一位图像帧对返回利用结合FAST特征检测和BRIEF特征描述子相结合的改进的ORB检测算法，检测初始图像帧对的N个特征点的步骤中重新计算，否则直接输出结果。

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