Research on vanishing point detection of unstructured road scene combined with stereo vision - CHEN Xing; ZHANG Wenhai; YANG Lin; ZHENG Xunjia (Xibei Gongye Daxue Xuebao, 2022)
消失点检测是基于视觉的无人车辆自主导航的重要组成部分。由于非结构化场景存在缺乏清晰的道路线和复杂的背景干扰等问题, 现有检测方法普遍存在精度低、计算时间长的缺点。因此, 针对非结构化道路特点, 提出了一种结合立体视觉的消失点检测方法。采用双目立体视觉技术获得道路图像的视差图, 使用广度优先算法快速估计出道路图像的背景区域; 设计四方向五尺度的Gabor滤波器组估计像素响应幅值, 并通过幅值校正减少检测误差; 结合背景区域设计一系列投票点选择策略, 来剔除背景区域的干扰, 提高算法精度; 采用动态调整候选点范围策略, 减少消失点的搜索范围, 从而提高算法效率; 设计了一种角度优先投票函数, 将在投票空间中获得最大票数的候选点视为消失点。结果表明, 改进的方法在复杂背景干扰的场景下具有较好的鲁棒性, 在检测速度和检测精度上都有显著提升。