随着学术界和工业界在人工智能领域的不断探索，过去十几年，以深度学习为主导、深度卷积神经网络为依托的计算机视觉应用取得了举世瞩目的成就 。据不完全统计，全世界每年有超过1000万人在交通事故中受伤或死亡，造成交通事故的主要原因包括驾驶员注意力不集中或疲劳驾驶、车辆行驶过程中行人横穿马路等。因此，高级辅助驾驶系统的研究作为自动驾驶的核心任务尤为重要，它通过采用各种车载传感器来收集车内外的环境数据，采用计算机视觉技术对车辆周围环境进行感知，其中主要包括对道路上的车辆行人进行实时监测，随时获悉目标到车辆的距离，从而及时提醒驾驶员可能存在的潜在危险并做出预警，以此来防止交通事故的发生。

对车辆行人进行实时测距是车辆安全辅助驾驶研究的关键技术。车辆行人测距首先需要确定目标在图像中的位置，然后从二维图像映射到三维世界，最终获得车辆行人到当前车辆的距离。视觉测距算法主要包括双目立体视觉和单目视觉。双目立体视觉通过特征点匹配来获得景深信息，需要耗费大量的时间，难以达到实时性要求，且相机安装过程复杂，价格相对昂贵。单目视觉具有价格低廉，模型结构简单，无需进行数据融合，能够达到实时性要求等特点。

针对这一问题，我们创建了一个新的车载单目测距数据库，该数据库通过搭载专业摄像头的汽车正常行驶，对多种不同场景下，不同时间点的人车目标进行视频拍摄，获得了大量驾驶员视角下的视频图像，并对视频进行分割，分割为若干图像，其中摄像头进行拍摄时的高度大致与一般驾驶员视野高度一致，采集到的数据大多是真实路况，包括一般道路上各种行人，不同大小不同形状的车辆，各种道路交通设施，而且在各种不同路况的道路进行拍摄，包括人烟稀少的宽阔马路，也包括比较拥堵的十字路口等。将多个可见光视频转为红外视频，并且对这些视频进行分割，分割为不同像素的图片，该数据库将其主要用于真实世界单目测距研究，使得单目测距技术能够进一步发展，从而推动单目视觉技术在各行业领域的应用与发展。

我们研究的目的是建立一个真实的驾驶场景下的单目测距数据库，在真实场景下验证单目测距算法的实际应用效果。该数据库记录包含了多个不同场景下、不同时段的路口或马路上、小区、路上行人、不同形状不同大小不同速度的车辆，共计数据库中包含65097张红外图像。其中包含的图片像素为640*320，拍摄使用的相机参数为[3.44741222e+03 0.000000e+00 6.37818047e+02 0.000000e+00 3.49584207e+03 1.85718328e+01 0.000000e+00 0.000000e+00 1.000000e+00]。

研究者

这项研究的研究者是：

王建生( jiansheng.wang@iraytek.com )

王水根( shuigen.wang@iraytek.com )

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