【摘要】：單目視覺與智能交通融合,使得基于單目視覺的信息獲取成為當(dāng)前交通領(lǐng)域的研究熱點。針對車載單目視覺測距存在的測量準(zhǔn)確度不夠高與實時性不夠強,對于測距過程中誤差的影響機制研究不夠深入等問題,本文提出了基于單目視覺原理的車載單目測距模型及相應(yīng)的測距算法。本文展開了以下方面的研究工作:(1)提出一種基于車載單目視覺的車輛及障礙物分區(qū)判斷方法與可測區(qū)的定義,經(jīng)過視野內(nèi)的分區(qū)方法提取感興趣區(qū)域,節(jié)省了車載系統(tǒng)的圖像處理時間以及存儲內(nèi)存成本。(2)建立了基于小孔成像原理的原始測距模型,模型不僅包括了物點與像素點的線性關(guān)系,還包括了像素坐標(biāo)對物理坐標(biāo)的直接轉(zhuǎn)化方式,并通過實驗分析了測距誤差分布及誤差產(chǎn)生機制。針對誤差分布以及誤差產(chǎn)生機制提出了改進模型的方案:像距影響機制的補償方案和光軸傾角影響機制的補償方案,并根據(jù)方案分別進行了改進實驗,最終驗證了改進后模型的準(zhǔn)確度。(3)總結(jié)了基于改進模型的單目視覺測距算法與流程,進行了室外測距實驗,實驗結(jié)果表明,利用該算法在進行靜態(tài)測距時,準(zhǔn)確率達到99%以上,測距時間較其它單目測距算法減少了 30%以上,改善了靜態(tài)條件下車載單目視覺測距的準(zhǔn)確性與實時性。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;U463.6;U495
【圖文】：

圖１小孔成像原理圖逡逑Ｆｉ．邋１邋Ｐｒｉｎｃｉｌｅ邋ｄｉａｒａｍ邋ｏｆ邋ｋｅｈｏｌｅ邋ｉｍａｉｎ

圖３行車中駕駛員的視覺獲取的信息量逡逑Ｆｉｇ．３邋Ｔｈｅ邋ａｍｏｕｎｔ邋ｏｆ邋ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ邋ｔｈａｔ邋ｔｈｅ邋ｄｒｉｖｅｒ邋ｏｂｔａｉｎｓ邋ｖｉｓｕａｌｌｙ邋ｄｕｒｉｎｇ邋ｄｒｉｖｉｎｇ逡逑

圖４分區(qū)的劃分逡逑Ｆｉｇ．４邋Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ邋ｗｉｔｈｉｎ邋ｔｈｅ邋ｆｉｅｌｄ邋ｏｆ邋ｖｉｓｉｏｎ逡逑

【參考文獻】

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本文編號：2791922