摘要：随着私家车保有量的不断增长，交通事故的发生率也不断提高。为减少交通事故的发生，越来越多的人将现代化信息技术应用于交通安全之中。本文基于双目视觉测距技术，实现一个车辆防撞系统。

首先，架构双目摄像机，利用张正友标定法用来相机标定，使用MATLAB中的TOOLBOX_calib校准工具箱完成相机校准实验，求取摄像机的内部以及外部参数，之后将参数输入stereo Rectify()函数进行双目校正，使得不同摄像机采集的图像共面。其次，使用深度神经网络YOLO检测图像中的目标。接着，对经过双目校正后的双目摄像机采集的图像进行立体匹配，得到标准的视差图，并根据视差图获得目标的距离。然后，根据制定的车辆防撞策略，设定防撞安全距离，对符合距离要求的目标进行报警或预警。最后，对整个系统的工作流程进行了分析，利用C++语言和OpenCV设计和实现了基于双目视觉测距的车辆防撞系统。

为了验证系统双目测距与防撞的有效性，通过拍摄实际道路上的车辆图像进行测试。实验结果表明，双目测距符合实际的要求，防撞预警模块也可以达到及时提醒驾驶员的目的，具有一定的实用性。

关键词：双目视觉；双目测距；车辆防撞

目  录

摘  要

ABSTRACT

第一章  绪  论-1

1.1研究意义和背景-1

1.2双目视觉技术研究现状-2

1.2.1国外研究现状-2

1.2.2国内研究现状-3

1.3本文研究内容-5

1.4论文的组织结构-5

第二章 双目视觉测距的原理-7

2.1平行双目相机测距原理-7

2.1.1四个基本坐标系-7

2.1.2平行双目相机测距原理-8

2.2张正友摄像机标定法-9

2.2.1单应矩阵计算-9

2.2.2摄像机内外参数求解-10

2.2.3摄像机相对外参数求解-11

2.3双目摄像机的标定-11

2.3.1双目摄像机标定流程-12

2.3.2单目标定与双目摄像机立体标定-13

2.4本章小结-15

第三章 双目校正与立体匹配-16

3.1引言-16

3.2 立体校正-16

3.3图像立体匹配-17

3.3.1匹配基元-17

3.3.2匹配准则-18

3.4测距实验-19

3.4.1标定实验结果-19

3.4.2匹配实验-19

3.4.3测距实验与结果展示-20

3.4本章小结-23

第四章 基于YOLO的目标检测-24

4.1引言-24

4.2 YOLO特点-24

4.3基于YOLO的目标检测-24

4.4实验结果-25

4.5本章小结-26

第五章 基于双目测距的车辆防撞系统-27

5.1引言-27

5.2防撞策略-27

5.3系统总体设计-28

5.3.1系统主要实现的功能-28

5.3.2系统工作流程图-28

5.3.3系统软件设计-29

5.4本章小结-31

第六章 总结与展望-32

6.1论文总结-32

6.2工作展望-32

参考文献-34

致  谢-36