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一种基于双目视觉的深度学习障碍物测距方法

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本发明公开了一种基于双目视觉的深度学习障碍物测距方法，首先对双目相机进行标定，得到相机模型参数和第一相机与第二相机之间的几何位置关系，接着使用基于深度学习的faster‑RCNN网络确定检测目标所在区域，在已知目标在图像上的坐标和双目相机间的相对位置就能确定目标在空间中的三维坐标和距离。利用该方法可以实现车辆倒车过程中车身后方视觉盲区的障碍物检测与距离测量，只需在车身安装双目相机模型，通过深度学习目标检测算法和相机模型检测出环境中障碍物与车辆的距离，该方法快速、有效、安装简便，能够满足车辆盲区实时检测的需求，对驾驶人起到预警作用，保障驾驶人生命及财产安全。

著录项

公开/公告号CN109084724A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-12-25

原文格式PDF
申请/专利权人西安理工大学;
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申请/专利号CN201810737200.3
发明设计人胡绍林;张嘉旭;史浩强;
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申请日2018-07-06
分类号G01C3/00(20060101);G06T7/80(20170101);
代理机构61214 西安弘理专利事务所;
代理人谈耀文
地址 710048 陕西省西安市金花南路5号
入库时间 2023-06-19 07:51:04

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-01-18

实质审查的生效 IPC(主分类):G01C3/00 申请日:20180706

实质审查的生效
2018-12-25

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