基于双目视觉的汽车尺寸检测技术研究

梅栋

摘要：在交通控制和管理中，对车流量进行有针对性的统计是一项艰巨的工作，通常需要通过检测车辆尺寸实现各种车型的分类，进而达到统计车流量的目的，这对于有效地管理停车场及严密监视公共路段等都有着极其重要的意义。近年来，基于双目视觉的汽车尺寸检测技术逐渐成为研究热点，其能够解决传统检测方法实时性差、结构复杂等问题。基于此，本文将对基于双目视觉的汽车尺寸检测技术进行简单探讨。

关键词：双目视觉；汽车；尺寸检测技术

随着我国经济的快速发展，汽车已经成为人们出行的主要工具，交通问题日益凸显。为了更好地解决这些问题，科技工作者致力于研究更加高效、准确的汽车尺寸检测技术。双目视觉技术作为一种模拟人类视觉原理的检测方法，具有实时性好、结构简单、准确性高等优点，因此在汽车尺寸检测领域得到了广泛的应用和研究。

1. 双目视觉检测原理

双目视觉检测原理主要是通过模拟人类视觉系统，利用两个相机从不同的角度拍摄同一场景，然后通过计算机处理这两幅图像来获取物体的三维信息。在汽车尺寸检测中，双目视觉技术可以有效地获取车辆的长、宽、高三个方向的信息，从而实现对汽车尺寸的准确检测。

双目视觉汽车尺寸检测技术主要包括以下几个步骤：图像采集：在检测现场，安装两个相机，分别从不同的角度拍摄车辆。这两个相机应具有相同的焦距和视场角，以确保拍摄到的图像具有相同的尺度。（2）图像预处理：由于拍摄环境的影响，图像中可能存在噪声、光照不均等问题。因此，需要对采集到的图像进行预处理，包括去噪、直方图均衡化等操作，以提高图像质量。（3）特征提取：在预处理后的图像中，寻找可用于描述车辆尺寸的特征点。这些特征点可以是车辆的边缘、角点等，特点是具有稳定的几何形状和相对位置。（4）特征匹配：根据特征提取的结果，在两幅图像中寻找对应的特征点。这一步是通过计算特征点之间的距离、角度等几何关系来实现的。匹配程度的高低可以用匹配度指标来表示。（5）三维重建：根据特征匹配的结果，可以计算出特征点在三维空间中的坐标。利用这些坐标，可以重构出车辆的三维模型。（6）尺寸计算：根据三维模型的几何信息，计算出车辆的长、宽、高三个方向的尺寸。这一步可以通过测量三维模型中各个面的长度、宽度等参数来实现。（7）尺寸校验：为了确保检测结果的准确性，需要对计算出的尺寸进行校验。校验方法可以是人工测量、与其他检测设备对比等。（8）结果输出：将校验合格的尺寸信息输出，用于交通控制和管理等领域。

2. 基于双目视觉的汽车尺寸检测技术应用

2.1停车场管理

基于双目视觉的汽车尺寸检测技术在停车场管理中的应用具有重要意义。传统的停车场管理主要依靠人工收费和车牌识别系统，而基于双目视觉的汽车尺寸检测技术可以在此基础上，进一步提供车辆精确尺寸信息，有助于实现智能化的停车场管理。例如，可以根据车辆尺寸对停车位进行合理分配，确保大型车辆和小型车辆分区停放，避免因车位不适配而产生的纠纷。此外，通过对车辆尺寸的实时检测，可以有效监测停车场的车辆流动情况，为停车场管理者提供实时数据，便于调整停车策略，提高停车场的使用效率。

2.2公共路段监控

在公共路段监控方面，基于双目视觉的汽车尺寸检测技术也具有广泛的应用前景。通过对车辆尺寸的检测，可以实时获取各种车型的数量和比例，为交通管理部门提供精确的数据支持。此外，结合车牌识别技术，还可以实现对违法停车、超限超载等交通违法行为的自动识别和查处。这些数据和信息可用于优化交通信号控制、调整交通规划等，从而提高道路通行能力，降低交通拥堵程度，保障道路交通安全。

2.3汽车制造与检测

在汽车制造与检测领域，基于双目视觉的汽车尺寸检测技术同样具有重要作用。通过对汽车零部件和整车的尺寸进行检测，可以确保生产过程中的尺寸精度，提高产品质量。此外，该技术还可应用于汽车召回事件中的故障排查，通过对比故障车辆与正常车辆的尺寸差异，快速定位问题所在，为故障排查和维修提供依据。

2.4智能交通系统

在智能交通系统中，基于双目视觉的汽车尺寸检测技术可以与其它先进技术相结合，如自动驾驶、车联网等，为未来交通出行提供更加便捷、智能的服务。例如，在自动驾驶领域，通过对车辆尺寸的实时检测，可以为车辆提供精确的行驶空间和障碍物信息，确保自动驾驶系统的安全性能。在车联网应用中，基于双目视觉的汽车尺寸检测技术可以提供实时路况信息，为驾驶员提供最优路径规划，提高交通出行效率。

3. 基于双目视觉的汽车尺寸检测过程中的常见问题及对策

3.1光照影响

在实际应用中，光照条件对双目视觉汽车尺寸检测的准确性具有重要影响。在不同光照条件下，图像的质量存在较大差异，可能导致特征提取和匹配的准确性下降。为解决这一问题，可以采用以下方法：

（1）使用滤光片或调节相机曝光时间，减少光线变化对图像质量的影响；（2）采用自适应直方图均衡化算法，提高图像的对比度，增强图像特征；（3）结合光照补偿技术，对图像进行预处理，降低光照条件对检测精度的影响。

3.2镜头畸变

镜头畸变是指相机镜头在拍摄过程中，图像边缘存在扭曲、变形等现象。镜头畸变会影响特征点的提取和匹配，进而影响汽车尺寸检测的准确性。为消除镜头畸变，可以采用以下方法：

（1）使用标定物体（如棋盘格）对相机进行标定，获取镜头畸变参数；（2）基于标定结果，对图像进行畸变校正，使图像边缘保持直线状；（3）对校正后的图像进行特征提取和匹配，提高检测精度。

3.3实时性不足

双目视觉汽车尺寸检测技术在实际应用中，可能会面临实时性不足的问题。为提高检测速度，可以采取以下措施：

（1）优化算法，减少计算复杂度，提高计算速度；（2）采用并行处理技术，如GPU加速，提高计算性能；（3）对检测流程进行优化，降低不必要的图像处理步骤，提高检测效率。

3.4误差控制与优化

基于双目视觉的汽车尺寸检测技术在实际应用中，误差控制与优化是关键环节。为了提高检测精度，可以采取以下措施：

（1）精细化预处理：针对不同场景和光照条件，采用精细化预处理方法，如图像去噪、直方图均衡化等，提高图像质量，从而为特征提取和匹配提供更好的基础。（2）多特征融合：提取多种特征点，如边缘、角点等，并将这些特征点进行融合，以提高匹配的准确性和稳定性。（3）采用稳健的匹配算法：选择具有较高抗干扰能力和鲁棒性的匹配算法，如SIFT、SURF等，提高特征匹配的准确性。（4）三维模型优化：根据实际应用场景，对三维模型进行优化，提高模型在各种条件下的适应性。（5）实时校验与调整：在检测过程中，实时对检测结果进行校验，如与实际尺寸进行对比，及时发现并调整误差。（6）系统自适应调整：根据检测环境的变化，自动调整系统参数，如光照条件、镜头畸变等，以保持检测精度。

结 语：

基于双目视觉的汽车尺寸检测技术具有广泛的应用前景，已在停车场管理、公共路段监控、汽车制造与检测、智能交通系统等领域取得显著成果。然而，该技术在实际应用过程中仍存在一些问题，如光照影响、镜头畸变、实时性不足等。通过采用相应的方法和措施，这些问题可以得到有效解决，进一步推动双目视觉汽车尺寸检测技术的发展。在今后的工作中，研究者应继续探讨更高精度、更实时的检测方法，以满足不断增长的交通控制和管理需求。同时，加强与其他先进技术的融合，为智能交通系统的发展提供有力支持。

参考文献：

[1]王丹华.计算机视觉技术及其在工业中的运用[J].信息与电脑(理论版),2017(17):54-55.

[2]吴保烁,赵立宏.双目立体视觉的测距技术研究[J].电视技术,2018,42(7):100-103.