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Inter-Vehicle Distance Estimation Method Based on Monocular Vision Using 3D Detection
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AI
DOI：10.1109/TVT.2020.2977623.png)
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摘要
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大多数自动驾驶汽车都在昂贵的传感器上构建感知系统，例如激光雷达，雷达和高精度全球定位系统 (GPS)。然而，相机可以以相当低的成本提供更丰富的感测，这使它们成为更具吸引力的替代方案。基于单目视觉的驾驶辅助系统 (DAS) 逐渐成为研究热点，基于单目视觉的车距估计是DAS中的一项重要技术。现有的基于单目视觉的车辆间距离估计方法还存在一些制约因素，如距离较大时精度较低、不同类型车辆的精度不稳定、严重遮挡车辆的距离估计性能明显较差等。为了提高测距结果的准确性和鲁棒性，提出了一种基于三维检测的单目视觉端到端车距估计方法。利用三维检测方法获得车辆稀少视图的实际区域和图像中对应的投影区域。然后基于相机投影原理建立区域-距离几何模型以恢复距离。我们的方法通过测试真实世界计算机视觉基准KITTI上提供的测试集数据，显示了其在复杂交通场景中的潜力。实验结果比现有公开的方法具有优越的性能。此外，被遮挡车辆测距结果的精度可以达到约98%，而不同视角的车辆之间的精度偏差小于2%。
Keyword:
Monocular vision
inter-vehicle distance estimation
area-distance geometric model
3D detection
AI总结
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