基于移动立体视觉的多线索城市道路环境感知预测模型

项目名称： 基于移动立体视觉的多线索城市道路环境感知预测模型

项目编号： No.61401396

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 杨青青

作者单位： 浙江大学宁波理工学院

项目金额： 24万元

中文摘要： 自动驾驶汽车能够将“人”从现有的“车-路-人”闭环系统中分离出来，在提高交通系统安全性的同时，能够有效节约时间和燃料成本，为社会带来巨大的经济效益。现有的自动驾驶技术一般多针对结构简单的高速公路环境，复杂城市道路环境对车辆的环境感知和预测提出了更高的要求。安全、准确的导航决策需要丰富的场景感知线索做为基础。本项目以移动立体视觉系统为平台，拟利用场景深度信息为基础，探索结合多种视觉信息的城市道路环境感知预测模型。本项目拟研究解决三个基本的科学问题：一是在城市公路环境这类特定三维场景中，如何构建合理的深度预测约束模型，提高立体匹配算法在户外场景中的精度与速度？二是道路场景深度信息与其它相关视觉线索存在何种内在联系，如何使用深度信息辅助相关视觉线索的获取？三是基于多种视觉线索，如何构建合理的场景感知预测模型，为自动驾驶系统提供科学的决策依据？

中文关键词： 视觉信息处理；视觉信息获取；深度信息；双目立体视觉；立体匹配

英文摘要： Self-driving cars can decompose “human” from the current “vehicle-road-human” closed cycle. Not only can it promote the safety of the traffic system greatly, but also a lot of time and fuels could be saved, which is expected to bring large amounts of econ

英文关键词： Visual Information Processing；Visual Information Acquisition；Depth Information；Binocular Stereo Vision；Stereo Matching