目前針對(duì)高速路口貨車超限在線檢測(cè)的方法比較有限,貨車只能通過(guò)在檢測(cè)站停車進(jìn)行人工超限檢測(cè)和人工收費(fèi),從而導(dǎo)致高速路口經(jīng)常出現(xiàn)交通擁堵現(xiàn)象。為了實(shí)現(xiàn)貨車超限在線檢測(cè)和不停車ETC收費(fèi),本文研究了一種嵌入式ETC通道貨車外形檢測(cè)系統(tǒng),在嵌入式平臺(tái)下,利用圖像處理的技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)ETC通道低速行駛狀態(tài)下的貨車進(jìn)行外形尺寸的快速測(cè)量,主要研究工作如下:(1)系統(tǒng)測(cè)量方案研究。檢測(cè)系統(tǒng)根據(jù)相機(jī)鏡頭參數(shù)、工作距離和貨車最大外形尺寸等數(shù)據(jù),分別在道路正上方和正側(cè)方架設(shè)兩臺(tái)相機(jī)進(jìn)行圖像采集。利用光電開(kāi)關(guān)檢測(cè)車輛狀態(tài),控制相機(jī)連續(xù)采集貨車側(cè)視和俯視圖像。使用圖像處理算法計(jì)算出貨車高度、長(zhǎng)度、寬度等特征參數(shù)。(2)圖像處理算法研究。研究了特征點(diǎn)匹配算法,分別采用ORB和SURF算法結(jié)合F-SORT算法實(shí)現(xiàn)了車輛全景圖像的拼接。使用經(jīng)轉(zhuǎn)化具有對(duì)稱特征匹配的SURF算法提取車輛對(duì)稱軸,并估計(jì)出車影區(qū)域。通過(guò)背景差分法以及對(duì)車影區(qū)域局部二值化的方法實(shí)現(xiàn)車身的提取。通過(guò)Canny邊緣檢測(cè)算法結(jié)合Hough圓變換檢測(cè)車輪軸心。最后采用灰度均值統(tǒng)計(jì)法確定車輛長(zhǎng)、寬、高測(cè)量點(diǎn)。(3)系統(tǒng)硬件平臺(tái)搭建及軟件實(shí)現(xiàn)。使用Cor...

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
    1.3 研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
2 嵌入式ETC車道貨車外形檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.1 檢測(cè)系統(tǒng)方案
        2.1.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框架
        2.1.2 長(zhǎng)度和高度檢測(cè)方案
        2.1.3 寬度檢測(cè)方案
    2.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)
        2.2.1 嵌入式開(kāi)發(fā)板
        2.2.2 攝相機(jī)
        2.2.3 光電開(kāi)關(guān)
        2.2.4 照明
    2.3 檢測(cè)系統(tǒng)軟件框架設(shè)計(jì)
    2.4 本章小結(jié)
3 圖像匹配算法研究
    3.1 特征匹配算法研究
        3.1.1 SIFT算法
        3.1.2 SURF算法
        3.1.3 ORB算法
    3.2 消除錯(cuò)誤匹配算法研究
        3.2.1 RANSAC算法
        3.2.2 PROSAC算法
        3.2.3 F-SORT算法
    3.3 圖像融合算法
    3.4 對(duì)稱匹配算法
    3.5 實(shí)驗(yàn)比較
        3.5.1 特征匹配實(shí)驗(yàn)
        3.5.2 消除錯(cuò)誤匹配實(shí)驗(yàn)
        3.5.3 圖像融合實(shí)驗(yàn)
        3.5.4 對(duì)稱匹配實(shí)驗(yàn)
    3.6 本章小結(jié)
4 圖像輪廓提取及車輛尺寸測(cè)量方法研究
    4.1 基于背景差的車輛輪廓提取
        4.1.1 背景差
        4.1.2 基于MVR的二值化處理
        4.1.3 形態(tài)學(xué)處理
        4.1.4 陰影處理
    4.2 邊緣檢測(cè)算法研究
        4.2.1 常見(jiàn)邊緣檢測(cè)算法
        4.2.2 canny算子的邊緣檢測(cè)
    4.3 基于Hough變換的車輪定位
        4.3.1 Hough變換基本理論
        4.3.2 車輪定位
    4.4 車身測(cè)量點(diǎn)確定
        4.4.1 車高測(cè)量
        4.4.2 車長(zhǎng)測(cè)量
        4.4.3 車寬測(cè)量
        4.4.4 車邊緣點(diǎn)定位
    4.5 本章小結(jié)
5 檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
    5.1 軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建
        5.1.1 ARM Linux系統(tǒng)移植
        5.1.2 opencv移植
        5.1.3 相機(jī)驅(qū)動(dòng)移植
    5.2 BOA服務(wù)器移植
    5.3 Sqlite數(shù)據(jù)庫(kù)移植
    5.4 系統(tǒng)軟件界面
    5.5 本章總結(jié)
6 系統(tǒng)驗(yàn)證及誤差分析
    6.1系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)
        6.1.1 相機(jī)標(biāo)定
        6.1.2測(cè)試實(shí)驗(yàn)
    6.2 誤差分析
    6.3 本章總結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 論文總結(jié)
    7.2 進(jìn)一步研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表的論文情況



本文編號(hào)：3839646