智能服務機器人借助視覺系統(tǒng)獲取室內目標的三維形狀信息,為后續(xù)服務機器人選擇有效的抓取位置提供基礎,由于室內環(huán)境比較復雜且可能存在著多個目標,因此目標的跟蹤和重建的難度極大地增加。傳統(tǒng)三維測量系統(tǒng)利用激光傳感器或多目相機的解決方式具有系統(tǒng)造價高和處理數(shù)據(jù)量大等缺點,難以在服務行業(yè)廣泛地普及。本文考慮將相機安裝在機械臂末端,利用相機直接獲取室內場景的彩色圖像數(shù)據(jù),對室內環(huán)境的目標跟蹤和重建的方法進行研究。論文的研究內容如下:首先,對機械臂末端視覺系統(tǒng)成像模型和應用場景進行分析,確定在機械臂末端視覺系統(tǒng)下目標跟蹤和三維重建的整體流程和關鍵技術;其次,針對復雜場景下單目標的跟蹤問題,在目標檢測階段考慮到卷積神經網(wǎng)絡在目標檢測等分類問題方面表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能,因此學習分析了現(xiàn)有的由神經網(wǎng)絡衍生的對未知目標進行檢測識別的方法,采用卷積神經網(wǎng)絡的目標檢測方法對圖像中的單個目標進行檢測,采用仿真圖像和實際拍攝圖像結合的方式制作目標數(shù)據(jù)集對網(wǎng)絡進行訓練,從而提高檢測準確率;在目標跟蹤階段,針對目標在連續(xù)圖像中可能出現(xiàn)的光照不均、尺度發(fā)生改變和部分被遮擋等情況下的問題,結合目標檢測結果使用加速魯棒特征對目... 

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內容及結構安排
第2章 目標跟蹤和三維重建方法總體流程
    2.1 引言
    2.2 機械臂末端視覺系統(tǒng)成像模型
        2.2.1 針孔成像模型
        2.2.2 坐標系轉換模型
        2.2.3 視覺系統(tǒng)標定理論
    2.3 室內場景特點分析
    2.4 目標跟蹤和重建總體流程
    2.5 關鍵技術分析
        2.5.1 復雜場景下單目標的跟蹤
        2.5.2 連續(xù)圖像中目標的三維重建
    2.6 本章小結
第3章 基于卷積神經網(wǎng)絡和SURF特征的跟蹤算法
    3.1 引言
    3.2 基于Mask R-CNN的目標檢測方法
        3.2.1 Mask R-CNN架構
        3.2.2 基于Labelme的目標數(shù)據(jù)集制作
    3.3 基于SURF特征的目標跟蹤算法
        3.3.1 SURF特征點提取和描述
        3.3.2 基于歐氏距離和隨機采樣一致性的特征匹配
    3.4 目標跟蹤實驗平臺搭建及結果
        3.4.1 基于Mask R-CNN的目標檢測結果
        3.4.2 基于SURF特征的目標跟蹤結果
    3.5 本章小結
第4章 基于基線誤差加權立體匹配的目標重建方法
    4.1 引言
    4.2 基于連續(xù)圖像的目標三維重建方法
        4.2.1 基線誤差模型
        4.2.2 基于基線誤差加權立體匹配的三維點云計算
    4.3 三維重建實驗平臺搭建及實驗結果
        4.3.1視覺系統(tǒng)標定實驗
        4.3.2 三維重建實驗及結果
    4.4 本章小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于固定式相機對動態(tài)目標跟蹤的三維重建[J]. 匡文彬,梁文章,陳姝,林敏.  計算技術與自動化. 2018(04)
[2]空間目標跟蹤系統(tǒng)的三維姿態(tài)信息獲取及三維重建研究[J]. 趙澄東,高昂.  激光雜志. 2017(04)
[3]改進的RANSAC匹配點提純算法[J]. 介軍,李智杰,姚鵬.  西安建筑科技大學學報(自然科學版). 2013(06)
[4]基于多視角視頻的運動重建[J]. 肖秦琨,羅丹,肖秦漢.  計算機技術與發(fā)展. 2014(02)

博士論文
[1]基于空間體素融合的三維重建算法研究[D]. 林金花.中國科學院長春光學精密機械與物理研究所 2017
[2]三維目標群及動態(tài)表面的重建和跟蹤[D]. 劉燁.復旦大學 2013
[3]基于多視點的三維姿態(tài)運動重建與跟蹤[D]. 潘華偉.湖南大學 2013

碩士論文
[1]基于單目相機的大規(guī)模場景三維重構的算法研究[D]. 匡文彬.湘潭大學 2018
[2]基于激光與視覺信息融合的運動目標檢測與場景重建方法研究[D]. 袁雅薇.中國科學技術大學 2017
[3]基于立體視覺的運動目標軌跡重建技術[D]. 趙海旭.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[4]基于Kinect的三維目標跟蹤與重建[D]. 莊曉雯.華南理工大學 2016
[5]基于Kinect深度相機的室內三維場景重構[D]. 張翠紅.大連理工大學 2013



本文編號：3656929