重庆理工大学学报(自然科学) ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (4): 123-134.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.04.017

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基于多阶段 CNN的双目行人检测测距算法

王 卓,黄 民,马 飞,黄小龙   

  1. 北京信息科技大学 机电工程学院,北京 100192
  • 收稿日期:2020-04-01 出版日期:2021-05-10 发布日期:2021-05-10
  • 作者简介:王卓,男,硕士研究生,主要从事机器人技术研究,Email:wangzhuosy@163.com;通讯作者 黄民,男,博士,教 授,主要从事机器人技术、故障诊断技术研究。
  • 基金资助:
    北京市科技计划课题(Z191100001419009)

  • Received:2020-04-01 Online:2021-05-10 Published:2021-05-10

摘要: 提出了一种基于多阶段 CNN的双目行人检测测距算法?该算法首先使用神经网 络检测出双目图像中人体的核心点,再根据左右图像核心点的坐标大小进行排序并匹配,进一 步计算得到视差,最终使用三角法计算出行人的距离?神经网络采用多阶段多分支结构,每阶 段输出人体核心点热图和关节对中心点的关系向量图,经过 3个阶段的计算得到核心点坐标, 用于之后的双目测距算法,神经网络检测出的核心点在水平方向的相对误差小于 0.67%?测距 算法在 KITTI数据集中的结果表明:能够较为准确地估计3.75~22.5m之间的行人,检测速度100 ms左右,相对误差小于 7.27%?使用 zedmini双目相机进行测距实验,结果表明:在 0.5~6.2m 之间相对误差小于 2.5%,fps为 30,能够实现实时测量?

关键词: 卷积神经网络, 双目视觉, 行人测距, 多阶段多分支, 人体核心点提取

中图分类号: 

  • TP391.4