雙目立體視覺(jué)技術(shù)一直都是無(wú)人駕駛汽車(chē)研究得重點(diǎn),本文就針對(duì)無(wú)人駕駛汽車(chē)的環(huán)境感知部分,利用兩個(gè)CMOSE相機(jī)組成的雙目立體視覺(jué)系統(tǒng),對(duì)汽車(chē)行駛時(shí)車(chē)輛前方的環(huán)境進(jìn)行信息采集,并利用各種技術(shù)手段還原出三維信息。本文主要研究了如何利用雙目立體視覺(jué)技術(shù)對(duì)障礙物進(jìn)行測(cè)距,以及如何對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與跟蹤。在障礙物測(cè)距問(wèn)題上,首先對(duì)左右兩攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,在傳統(tǒng)標(biāo)定算法和張正友標(biāo)定算法的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)的標(biāo)定算法,改進(jìn)后的標(biāo)定算法把傳統(tǒng)的世界坐標(biāo)系改成了汽車(chē)坐標(biāo)系,解決了當(dāng)汽車(chē)行駛時(shí),頻繁對(duì)攝像機(jī)標(biāo)定的過(guò)程;然后對(duì)雙目攝像機(jī)采集的視頻信息進(jìn)行進(jìn)行解幀處理,同時(shí)進(jìn)行圖像預(yù)處理,以此來(lái)消除圖像中因外界環(huán)境或者攝像機(jī)本身產(chǎn)生的噪聲影響;再對(duì)同一時(shí)刻的左右兩圖像進(jìn)行雙目校正,使兩圖像共面并且行對(duì)齊,為后面的特征匹配做準(zhǔn)備;然后再對(duì)其進(jìn)行特征點(diǎn)的檢測(cè)并對(duì)其進(jìn)行匹配,還研究了 Harris角點(diǎn)檢測(cè)和SIFT角點(diǎn)檢測(cè)算法原理,利用基于特征點(diǎn)的匹配方法對(duì)兩幅圖像進(jìn)行匹配得出視差圖;最后根據(jù)雙目模型進(jìn)行三維重建并得出距離。在目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤問(wèn)題上,首先分析了目前主流的目標(biāo)檢測(cè)算法,結(jié)合其優(yōu)缺點(diǎn)提出改進(jìn)的檢測(cè)算法,經(jīng)過(guò)改... 

【文章來(lái)源】：太原理工大學(xué)山西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－４根據(jù)直方圖谷底確定閾值??Ｆｉｇ．２－４?Ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ?ｔｈｅ?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?ａｃｃｏｒｄｉｎｇ?ｔｏ?ｔｈｅ?ｈｉｓｔｏｇｒａｍ?ｂｏｔｔｏｍ??

雙目視覺(jué)系統(tǒng)就是基于這個(gè)厚理，利用兩個(gè)有一定間距的攝像頭來(lái)模擬人的雙眼，??同時(shí)對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行拍攝獲得雙目圖像，然后根據(jù)左右圖像中目標(biāo)點(diǎn)的匹配關(guān)系，結(jié)??合相機(jī)透視投影原理計(jì)算出目標(biāo)物距離攝像機(jī)的距離。雙目立體視覺(jué)原理如圖３－１所示《??Ａ?（Ｘ，ｙ，ｚ）??Ｘ１?Ｌ?Ｘ２??左攝像機(jī)?右攝像機(jī)??圖３－１雙目視覺(jué)原理圖??Ｆｉｇ．３－１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?Ｂｉｎｏｃｕｌａｒ?ｖｉｓｉｏｎ??由圖可知，空間中的一點(diǎn)Ａ（ｘ，；ｖ，Ｚ）經(jīng)過(guò)左右攝像機(jī)分別投影在左右視圖上，投影??點(diǎn)距圖像中心的距離分別為ＸＩ和Ｘ２，其中／為攝像機(jī)的焦距，Ｌ為兩個(gè)攝像機(jī)之間??的距離，則根據(jù)Ｈ角形相似原理可得：??ｕ??Ｌｌ＾?Ｓ??＜?Ｌ?＝?Ｌｌ?＋?Ｌ２?（３－１）??ｎ??Ｌ２￣?Ｓ??２３??

在一定范圍內(nèi)找出極大值點(diǎn)，若響應(yīng)值ｉ？大于閾值，則判斷為角點(diǎn)。??ｍａｔｌａｂ中，可以使用ｈａｒｒｉｓ涵數(shù)，也可以．用ｆ?ｃｏｒｎｅｒ廚數(shù)直接檢測(cè)Ｈａｒｒｉｓ角點(diǎn)特??征，如圖３－４所示。??圖３－４?Ｈａｒｒ?ｉ?ｓ角點(diǎn)特征提取??Ｆｉｇ．３－４?Ｈａｒｒｉｓ?ｃｏｍｅｒ?ｆｅａｔｕｒｅ?ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ??３１??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卡爾曼濾波器的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法[J]. 王建東,王亞飛,張晶.  數(shù)字通信. 2009(06)
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碩士論文
[1]基于雙目視覺(jué)的機(jī)器人目標(biāo)定位技術(shù)研究[D]. 閆磊.廣東工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于OpenCV的視頻序列中運(yùn)動(dòng)車(chē)輛的檢測(cè)與跟蹤[D]. 彭浩宇.西北師范大學(xué) 2016
[3]基于GPU的雙目視覺(jué)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤算法研究[D]. 王婷婷.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[4]基于雙目視覺(jué)的紅綠燈路口安全距離預(yù)警研究[D]. 王洪偉.安徽工程大學(xué) 2015
[5]基于多幅無(wú)序圖像的三維重建技術(shù)[D]. 馬吉躍.浙江工業(yè)大學(xué) 2015
[6]基于雙目視覺(jué)的測(cè)距系統(tǒng)研究[D]. 王杰.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014
[7]雙目立體視覺(jué)測(cè)距技術(shù)研究[D]. 靳盼盼.長(zhǎng)安大學(xué) 2014
[8]基于飛思卡爾單片機(jī)的智能車(chē)及其調(diào)試系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 黃凱龍.湖南大學(xué) 2014
[9]雙目視差測(cè)距中的立體匹配技術(shù)研究[D]. 孫怡.南京郵電大學(xué) 2013
[10]基于視頻序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究[D]. 秦小文.中北大學(xué) 2012



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