本文關(guān)鍵詞：基于立體視覺的異物侵界檢測方法研究

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【摘要】：隨著我國高速鐵路的飛速發(fā)展,鐵路網(wǎng)規(guī)模與日俱增,鐵路線路的安全運(yùn)營益發(fā)重要。然而,目前鐵路線路異物檢測技術(shù)滯后于應(yīng)用需求,因異物侵限導(dǎo)致的鐵路事故時(shí)有發(fā)生,帶來慘痛的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。本文提出了基于立體視覺的異物侵界檢測方法,克服了目前鐵路異物檢測技術(shù)存在的技術(shù)難題,有效提高了異物檢測的準(zhǔn)確性,對于保證列車行車安全具有重要的實(shí)際意義。 本文首先進(jìn)行了鐵路異物侵限檢測系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì),然后介紹了立體視覺的原理及技術(shù),在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì),最后通過一系列實(shí)驗(yàn)測試了系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性。 論文重點(diǎn)研究內(nèi)容包括相機(jī)標(biāo)定、圖像校正、圖像匹配以及三維重建等技術(shù)。通過MATLAB相機(jī)標(biāo)定工具箱完成了相機(jī)的標(biāo)定,根據(jù)相機(jī)標(biāo)定結(jié)果使用OpenCV中的圖像校正函數(shù)完成了圖像的去畸變校正和平行校正,根據(jù)SAD塊匹配算法實(shí)現(xiàn)了圖像的立體匹配,采用匯聚式立體視覺模型完成了匹配點(diǎn)的三維重建,有效解決了傳統(tǒng)的基于平行式立體視覺模型的三維重建結(jié)果不準(zhǔn)的問題。針對目前基于立體視覺的三維重建普遍存在的計(jì)算速度慢的問題,提出采用CUDA并行計(jì)算構(gòu)架優(yōu)化程序設(shè)計(jì)的方法,有效提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。 在實(shí)驗(yàn)室和地鐵現(xiàn)場環(huán)境下對系統(tǒng)進(jìn)行測試,實(shí)現(xiàn)了尺寸超過30cm×30cm×30cm異物的檢測與報(bào)警,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地檢測到入侵的異物。采用立體視覺的方法對鐵路線路進(jìn)行三維重建,根據(jù)三維重建結(jié)果進(jìn)行異物侵界檢測,有效克服了傳統(tǒng)基于圖像差分的異物檢測方法存在的靜止異物的漏檢、陰影的誤檢和無法定位異物等問題。
【關(guān)鍵詞】：立體視覺 三維重建 并行計(jì)算 異物檢測 鐵路安全
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U29-39;U298
【目錄】：

• 致謝5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 緒論10-18
• 1.1 選題的背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容17-18
• 2 系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)18-23
• 2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能18-21
• 2.1.1 圖像采集部分19-20
• 2.1.2 數(shù)據(jù)處理部分20-21
• 2.1.3 遠(yuǎn)程監(jiān)控中心21
• 2.2 總體算法設(shè)計(jì)21-23
• 3 基于立體視覺的場景三維重建23-44
• 3.1 立體視覺原理23-24
• 3.2 攝像機(jī)模型24-30
• 3.2.1 圖像坐標(biāo)系25
• 3.2.2 攝像機(jī)坐標(biāo)系25-28
• 3.2.3 世界坐標(biāo)系28
• 3.2.4 透鏡畸變28-30
• 3.3 相機(jī)標(biāo)定30-34
• 3.3.1 相機(jī)標(biāo)定方法30-31
• 3.3.2 相機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)及結(jié)果31-34
• 3.4 圖像校正34-36
• 3.4.1 非畸變校正34
• 3.4.2 平行校正34-35
• 3.4.3 圖像校正實(shí)驗(yàn)及結(jié)果35-36
• 3.5 圖像匹配36-38
• 3.5.1 圖像匹配方法36-37
• 3.5.2 SAD匹配算法37-38
• 3.5.3 圖像匹配試驗(yàn)及結(jié)果38
• 3.6 三維重建38-44
• 3.6.1 基于平行式立體視覺模型的三維重建39-40
• 3.6.2 基于匯聚式立體視覺模型的三維重建算法40-44
• 4 系統(tǒng)硬件和軟件實(shí)現(xiàn)44-64
• 4.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)44-51
• 4.1.1 圖像采集設(shè)備44-46
• 4.1.2 外部觸發(fā)電路設(shè)計(jì)46-49
• 4.1.3 并行處理設(shè)備49-51
• 4.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)51-64
• 4.2.1 圖像采集51
• 4.2.2 三維重建51-55
• 4.2.3 三維顯示55-57
• 4.2.4 異物檢測57-60
• 4.2.5 錄像存儲與傳輸60
• 4.2.6 程序優(yōu)化60-64
• 5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析64-70
• 5.1 實(shí)驗(yàn)方案64-66
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析66-68
• 5.3 系統(tǒng)精度分析68-70
• 6 總結(jié)與展望70-72
• 6.1 工作總結(jié)70
• 6.2 未來展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 作者簡歷76-80
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集80

【參考文獻(xiàn)】

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1 周佳立;雙目立體視覺及三維反求研究[D];浙江大學(xué);2009年

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本文編號：1058053