從高速公路的監(jiān)控視頻可以獲取大量有價值的交通參數(shù)信息,為交通事件預警和交通設(shè)計規(guī)劃提供重要的決策依據(jù)。相機標定技術(shù)的目的是建立圖像與三維空間的映射關(guān)系,穩(wěn)定的相機自動標定技術(shù)是實現(xiàn)豐富交通參數(shù)提取的重要保證。目前,交通場景下相機自動標定算法廣泛采用基于消失點的標定理論。該相機標定理論的實現(xiàn)基礎(chǔ)是估計一對正交方向上的消失點,因此消失點的估計成為研究重點。對于第一個方向消失點的估計,本文使用光流跟蹤算法得到運動車輛軌跡,將軌跡利用基于平行坐標系的霍夫變換轉(zhuǎn)變到菱形空間中,累計投票估計消失點位置。然而在實際交通場景應用中,由于道路彎曲,造成第一方向消失點估計誤差較大,并且由于缺少必要信息導致第二個方向消失點難以穩(wěn)定估計。針對上述難題,本文的工作主要體現(xiàn)在以下幾點:1.使用一種基于霍夫投票的消失點檢測方法。針對現(xiàn)有算法,軌跡在菱形空間中累計投票之前,對軌跡進行篩選,以減少彎曲軌跡對消失點估計的影響。2.提出一種基于單消失點的相機標定框架。面對交通場景中水平方向標線匱乏、相機分辨率較低導致水平標線不容易提取、相機處于特殊姿態(tài)下水平方向消失點難以穩(wěn)定估計等諸多問題,本文利用枚舉試探的思想,在只有第... 

【文章來源】：長安大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

棋盤標定物

圖 1-2 關(guān)鍵點位置題的前提是必須已知相機的內(nèi)參數(shù)，不會改變，這種標定方法確實可行是不能應用在可變參數(shù)的相機自動標定理論早在 90 年代就被提出來并被點。消失點就是空間中一組相互平稱圖像平面上的這個交點為消失點中我們稱沿道路方向的消失點為第直于道路方向的消失點為第二個方失點為第三個方向消失點。當然，點在交通場景中兩兩正交且相對易于理論研究者們提出了許多標定算法，

圖 1-3 消失點示意圖點標定理論的自動相機標定算法，研究的關(guān)鍵點和難點在交的消失點，這也是制約消失點標定算法在實際場景中應檢測目前的主流過程是：先檢測場景中直線段，在交通場的邊緣等，然后以是否相交于同一個點為依據(jù)來對這些線線的交點就是一個消失點，結(jié)合一些細化算法估計消失點性約束保留若干組正交消失點。對于直線檢測，目前有非許多基于霍夫變換原理的方法和基于圖像梯度的 Line Seg大部分研究的主要區(qū)分點在于，如何對檢測到的直線進行使用 RANSAC 方法、J-P.Tardif[9]使用 j-linkage 方法、N. Jac成聚類。2016 年 CVPR 會議上，Menghua Zhai[11]等人提出，文章中使用深度卷積網(wǎng)絡(luò)來提取整幅圖像的特征以此來

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進Hough變換的車道線檢測技術(shù)[J]. 楊喜寧,段建民,高德芝,鄭榜貴.  計算機測量與控制. 2010(02)
[2]一種基于視覺的車道線檢測與跟蹤算法[J]. 劉富強,張姍姍,朱文紅,李志鵬.  同濟大學學報(自然科學版). 2010(02)



本文編號：3507991