基于单目前视车载摄像头的道路路缘检测与定位
计算机视觉与模式识别
2020-03-02 v1
摘要
我们提出了一种鲁棒方法，利用配备鱼眼镜头的标定单目摄像头估计道路路缘的3D参数（尺寸、位置、朝向）。自动路缘检测与定位在高级驾驶辅助系统（ADAS）中尤为重要，例如在垂直与斜向泊车操作中防止车辆保险杠可能发生的碰撞与损伤。我们的方法将3D几何推理与基于视觉的先进检测方法相结合，能够实时估计车辆到路缘的距离（平均精度超过90%），以及路缘的朝向、高度和深度。我们的方法由两个不同部分组成——各视频帧中的路缘检测与时间域分析。第一部分包括精细的路缘边缘提取与参数化3D路缘模板拟合。利用关于真实世界几何的若干假设，我们由此可获取路缘的高度及其相对于安装摄像头的运动车辆的相对位置。采用方向梯度直方图（HOG）作为特征的支持向量机（SVM）分类器用于基于外观的离群点滤除。在第二部分中，检测到的路缘区域在时间域中被跟踪，以进行第二遍假阳性剔除。我们在一个新收集的包含11段不同条件下视频的数据库上验证了我们的方法。我们使用逐点LIDAR测量与人工穷尽标注作为真值。
引用
@article{arxiv.2002.12492,
title = {Road Curb Detection and Localization with Monocular Forward-view Vehicle Camera},
author = {Stanislav Panev and Francisco Vicente and Fernando De la Torre and Véronique Prinet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.12492},
year = {2020}
}
备注
17 pages, 21 figures, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems