地鐵作為城市公共交通的重要組成部分,極大的緩解了日趨嚴重的城市擁堵現(xiàn)象。隨著近年來自動駕駛技術的不斷發(fā)展,地鐵的高等級無人駕駛系統(tǒng)的開發(fā)與應用受到了廣泛的關注。地鐵雖然有著較為獨立的路權,但行駛環(huán)境也不是絕對安全的。本文從多傳感器融合的角度出發(fā),研究了在地鐵隧道微光、封閉環(huán)境下的障礙物檢測問題。文章主要采用了熱成像儀與光學攝像機相融合的方法,希望選取適當?shù)膱D像融合方法,在凸顯熱成像圖像上對與環(huán)境有溫差物體的形態(tài)學特征的同時,保留光學圖像上的細節(jié)特征,從而增加圖像的可性,提高地鐵隧道環(huán)境中障礙物提取的準確性。本文的主要貢獻如下:(1)熱成像儀與光學攝像機的數(shù)據(jù)配準。數(shù)據(jù)配準的主要工作包括數(shù)據(jù)時間和空間上的配準。在時間配準上,主要采用了時間戳配準的方法。而在空間配準上,采用以世界坐標系為過渡坐標系的方式,進行了熱成像儀與光學攝像機圖像坐標系的聯(lián)合空間配準。同時,提出了一種基于張正友標定法的熱成像儀標定方法,并進行了適用于熱成像儀的特殊標定板的研發(fā)與制作。(2)圖像融合方法的研究。本文就熱成像圖像與光學圖像的融合,進行了常見圖像融合方法的研究。在融合結果的質量評價上,充分考慮了融合目的即對地...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

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中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 障礙物識別方面的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 不同傳感器獲取數(shù)據(jù)的特點
    1.3 論文內(nèi)容安排與工作重點
        1.3.1 論文的工作內(nèi)容與創(chuàng)新點
        1.3.2 論文的內(nèi)容安排
第二章 多傳感器數(shù)據(jù)融合預處理
    2.1 傳感器數(shù)據(jù)時間配準
    2.2 傳感器數(shù)據(jù)空間配準
        2.2.1 數(shù)據(jù)空間配準模型
        2.2.2 適用于光學攝像機的坐標標定方法
        2.2.3 適用于熱成像儀的坐標標定方法
        2.2.4 熱成像儀與攝像機的聯(lián)合標定
    2.3 本章小結
第三章 基于熱成像儀與攝像機的圖像融合方法研究
    3.1 引言
    3.2 基于像素加權的圖像融合
    3.3 基于PCA主成分分析的圖像融合
        3.3.1 融合算法簡介
        3.3.2 融合算法流程與實驗結果
    3.4 基于IHS技術的圖像融合
        3.4.1 融合算法簡介
        3.4.2 RGB色彩空間與IHS色彩空間的轉換
        3.4.3 融合算法流程與實驗結果
    3.5 基于小波變換的圖像融合
        3.5.1 融合算法簡介
        3.5.2 多尺度分解與圖像金字塔
        3.5.3 小波變換的基本原理
        3.5.4 小波基波的選擇
        3.5.5 算法流程及實驗結果
    3.6 小波變換與IHS技術相結合的圖像融合
        3.6.1 算法流程及實驗結果
    3.7 圖像質量評價標準
        3.7.1 主觀圖像質量評價標準
        3.7.2 客觀圖像質量評價標準
    3.8 本章小結
第四章 多傳感器融合的地鐵障礙物識別系統(tǒng)實現(xiàn)
    4.1 設備選型及多傳感器融合平臺的硬件搭建
    4.2 障礙物識別軟件系統(tǒng)設計
        4.2.1 障礙物識別軟件系統(tǒng)簡述
        4.2.2 地鐵軌道起點自適應搜尋
        4.2.3 地鐵障礙物識別流程
        4.2.4 障礙物識別實驗結果
    4.3 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 論文總結
    5.2 不足與展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文
致謝



本文編號：3838566