前言

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本次分享的课题是

🎯基于机器视觉的车辆速度检测与识别算法

课题背景和意义

车辆速度的准确估计是智能交通系统（ITS）的关键组成，这需要解决诸如同步数据记录、表示、检测和跟踪、距离和速度估计等问题。常见的速度估计应用场景包括自动驾驶、智能交通监控，分为固定传感器测试和移动相机/车辆下的测试。在精确检测车速车距的方案中，视觉方案是非常具有挑战性的，但由于没有昂贵的距离传感器而大幅降低成本，所以潜力巨大。

实现技术思路

1.输入数据

基于视觉的测速测距方案输入为图像数据，对于每辆车，将有一系列图像，从第一次出现到最后一次出现。可用图像的数量将取决于摄像机相对于道路的姿态、焦距、帧速率和车辆速度。现有camera主要包括：交通camera和speed camera；

其他形式的输入数据包括车辆属性，如车辆类型、关键点、车牌大小等。camera标定在提供内外参数方面起着关键作用。路段尺寸的先验知识提供了计算道路与camera之间的外部关系甚至车辆速度的一些重要信息。

 2.检测和跟踪

必须在所有可用图像中检测车辆或其某些代表性特征。随着时间的推移跟踪车辆或显著特征对获得速度测量至关重要，可以应用不同的方法来处理这两个任务。

3.距离和速度估计

速度估计本质上涉及具有相关时间戳的距离估计。存在不同的方法来计算车辆与某些全局参考的相对距离，以及不同的方法计算车辆的速度。

先是从3个消失点估算摄像头焦距，然后6个2D-3D对应点得到摄像头姿态：

基于车道宽度的假设（3.75米），可以算出投影矩阵，随之得到距离公式：

下图是一些结果：

消失点和pitch angle的关系：

从消失点得到pitch angle：

如果车辆宽度已知，那么车距为d=FW/w。

如上图，可以计算距离为：

整个FCW系统流程图如下：

给了一个虚拟水平线的概念，估计它的位置 ，Hc为摄像头高度，Yb是车辆框底部的垂直位置。然后可以计算出车辆距离：

实现效果图样例

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