公开(公告)号：CN111693972B

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202010475838.1

申请日：2020-05-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 钟赫冉 ,  耿可可 ,  殷国栋 ,  刘能 ,  范世硕

IPC: G01S11/12 ,  G06T7/73 ,  G06T7/215 ,  G06T7/277 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于双目序列图像的车辆位置与速度估计方法，包括以下步骤：S1.利用ZED双目摄像头，获取深度图和点云图；S2.通过KNN算法实现背景减除，辨识序列图像中的运动目标和静止背景环境；S3.检测运动目标边缘点，绘制位于运动目标上的矩形识别框，实时跟踪运动目标；S4.去除光影等误差因素导致的非运动目标上出现的矩形识别框；S5.计算锁定在运动目标上的有效矩形识别框的中心点的像素坐标；S6.获得点的（X，Y，Z）三维空间坐标；S7.利用卡尔曼滤波算法，由上一帧和当前帧的三维空间坐标，对下一时刻的位置和速度进行估算。本发明算法原理简单，计算复杂度低，适用于仿真技术领域，用于无人驾驶车辆对同向或对向车辆的位置速度进行检测。

公开(公告)号：CN111693972A

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN202010475838.1

申请日：2020-05-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 钟赫冉 ,  耿可可 ,  殷国栋 ,  刘能 ,  范世硕

IPC: G01S11/12 ,  G06T7/73 ,  G06T7/215 ,  G06T7/277 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于双目序列图像的车辆位置与速度估计方法，包括以下步骤：S1.利用ZED双目摄像头，获取深度图和点云图；S2.通过KNN算法实现背景减除，辨识序列图像中的运动目标和静止背景环境；S3.检测运动目标边缘点，绘制位于运动目标上的矩形识别框，实时跟踪运动目标；S4.去除光影等误差因素导致的非运动目标上出现的矩形识别框；S5.计算锁定在运动目标上的有效矩形识别框的中心点的像素坐标；S6.获得点的（X，Y，Z）三维空间坐标；S7.利用卡尔曼滤波算法，由上一帧和当前帧的三维空间坐标，对下一时刻的位置和速度进行估算。本发明算法原理简单，计算复杂度低，适用于仿真技术领域，用于无人驾驶车辆对同向或对向车辆的位置速度进行检测。