基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的高精度測(cè)量是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)課題之一,隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論研究的不斷深入以及成像設(shè)備性?xún)r(jià)比的不斷提高,基于立體視覺(jué)測(cè)量理論的非接觸式高精度測(cè)量方法得到了研究人員的極大重視,并在公共安全、交通運(yùn)輸以及國(guó)防軍事等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文從立體視覺(jué)測(cè)量理論研究出發(fā),針對(duì)鐵路現(xiàn)場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施幾何結(jié)構(gòu)非接觸式高精度測(cè)量的迫切需求,重點(diǎn)研究基于場(chǎng)景三維結(jié)構(gòu)重建的高精度三維測(cè)量方法,包括標(biāo)志點(diǎn)定位、特征點(diǎn)提取以及特征點(diǎn)三維重建等關(guān)鍵技術(shù),并提出基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的鋼軌爬行位移測(cè)量方法,構(gòu)建了鋼軌爬行位移測(cè)量圖像數(shù)據(jù)集,通過(guò)大量現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了方法的有效性,能夠滿足鋼軌爬行位移高精度測(cè)量的實(shí)際需求。本文的主要工作及研究成果包括:（1）提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的環(huán)狀編碼標(biāo)志點(diǎn)兩步精確定位法,該方法分為兩個(gè)階段,首先以鋼軌爬行位移測(cè)量圖像為訓(xùn)練集訓(xùn)練R-FCN模型實(shí)現(xiàn)標(biāo)志點(diǎn)的初定位,然后通過(guò)基于灰度質(zhì)心的標(biāo)志點(diǎn)精確定位算法實(shí)現(xiàn)圖像中標(biāo)志點(diǎn)的精確定位。在現(xiàn)場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)證明,該算法顯著提高了復(fù)雜場(chǎng)景中標(biāo)志點(diǎn)的檢測(cè)正確率和定位精確率,為下一步標(biāo)志匹配點(diǎn)的檢測(cè)和識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。（2）提出了... 

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
序言
1 引言
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)測(cè)量概述
        1.1.2 立體視覺(jué)測(cè)量方法
        1.1.3 立體視覺(jué)測(cè)量技術(shù)在鐵路基礎(chǔ)設(shè)施檢測(cè)中的應(yīng)用
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 立體視覺(jué)測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)
        1.3.1 圖像目標(biāo)定位技術(shù)
        1.3.2 亞像素邊緣和角點(diǎn)定位技術(shù)
        1.3.3 圖像三維重建技術(shù)
    1.4 論文的主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
2 基于深度學(xué)習(xí)的環(huán)狀編碼標(biāo)志點(diǎn)兩步精確定位法
    2.1 深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法概述
        2.1.1 基于區(qū)域推薦的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法
        2.1.2 基于區(qū)域回歸的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法
        2.1.3 本節(jié)小結(jié)
    2.2 基于R-FCN模型的標(biāo)志點(diǎn)初定位方法
        2.2.1 R-FCN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型
        2.2.2 殘差網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        2.2.3 R-FCN模型的訓(xùn)練
    2.3 基于灰度質(zhì)心的標(biāo)志點(diǎn)精確定位算法
    2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        2.4.1 數(shù)據(jù)集
        2.4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        2.4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        2.4.4 結(jié)果分析
    2.5 本章小結(jié)
3 基于角點(diǎn)空間結(jié)構(gòu)特征描述的多匹配點(diǎn)提取算法
    3.1 環(huán)狀編碼標(biāo)志點(diǎn)及其特性
    3.2 環(huán)狀編碼標(biāo)志點(diǎn)的識(shí)別算法
        3.2.1 標(biāo)志點(diǎn)中心區(qū)域亞像素級(jí)邊緣檢測(cè)方法
        3.2.2 標(biāo)志點(diǎn)中心邊緣橢圓擬合方法
        3.2.3 編碼標(biāo)志點(diǎn)解碼方法
    3.3 基于空間結(jié)構(gòu)的角點(diǎn)描述算法
        3.3.1 亞像素級(jí)角點(diǎn)的檢測(cè)方法
        3.3.2 基于空間結(jié)構(gòu)的角點(diǎn)特征描述子構(gòu)造方法
    3.4 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)集
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.4.3 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于特征點(diǎn)三維重建的鋼軌爬行位移測(cè)量方法
    4.1 相關(guān)知識(shí)
        4.1.1 攝像機(jī)成像模型
        4.1.2 對(duì)極幾何
        4.1.3 本征矩陣和基礎(chǔ)矩陣
    4.2 基礎(chǔ)矩陣估計(jì)
        4.2.1 基于八點(diǎn)法的基礎(chǔ)矩陣求解
        4.2.2 基于區(qū)域分塊的均勻隨機(jī)采樣RANSAC方法
    4.3 運(yùn)動(dòng)參數(shù)求解
    4.4 基于三角測(cè)量法的特征點(diǎn)重建
        4.4.1 兩視圖投影重建方法
        4.4.2 多視圖投影重建方法
        4.4.3 基于光束平差法的重建優(yōu)化
    4.5 實(shí)驗(yàn)與分析
        4.5.1 數(shù)據(jù)集
        4.5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.5.3 結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
5 結(jié)論
    5.1 總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]大型飛機(jī)三維光學(xué)快速測(cè)量建模關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 梁晉,肖振中,劉建偉,梁新合.  中國(guó)機(jī)械工程. 2009(06)
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[9]機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)自動(dòng)識(shí)別中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 應(yīng)義斌,饒秀勤,趙勻,蔣亦元.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2000(03)

博士論文
[1]隨機(jī)光照雙目立體測(cè)量系統(tǒng)中的若干關(guān)鍵問(wèn)題研究[D]. 石春琴.南京航空航天大學(xué) 2011
[2]機(jī)械零件計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 陳向偉.吉林大學(xué) 2005

碩士論文
[1]多目視覺(jué)坐標(biāo)測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 杜娜.青島大學(xué) 2005



本文編號(hào)：3719294