基于全景立體視覺的交通危險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)及算法研究
發(fā)布時(shí)間:2023-04-09 04:59
隨著市場(chǎng)對(duì)于汽車的主動(dòng)安全和智能化需求不斷提高,國(guó)內(nèi)外眾多的企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)的研究日趨火熱,其社會(huì)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值愈發(fā)凸顯。自動(dòng)駕駛技術(shù)當(dāng)前研究重點(diǎn)之一在于車輛的個(gè)體智能,包含車輛的感知、控制等多個(gè)方面,其中對(duì)道路環(huán)境信息的實(shí)時(shí)獲取至關(guān)重要。目前,針對(duì)于智能駕駛技術(shù),國(guó)內(nèi)外提出了多種解決方案。雙目視覺因其深度信息獲取容易等優(yōu)勢(shì),近年來備受關(guān)注,將其融入自動(dòng)駕駛技術(shù)中,一定程度上可以提升自動(dòng)駕駛的安全性。深度學(xué)習(xí)技術(shù)不斷發(fā)展,使得物體檢測(cè)門檻降低、準(zhǔn)確率有效提升。為此,結(jié)合立體視覺算法及深度學(xué)習(xí)技術(shù),本論文開發(fā)了一種基于雙目立體視覺的多視點(diǎn)全景圖像采集系統(tǒng)并將其與深度學(xué)習(xí)算法融合,實(shí)現(xiàn)對(duì)周邊交通環(huán)境的檢測(cè)及潛在危險(xiǎn)的預(yù)警。本論文具體工作及成果如下:(1)自行搭建了一套360度全景立體圖像采集系統(tǒng),該系統(tǒng)由四路150度(對(duì)角線角度)雙目相機(jī)以正方形拼接的方式組成,用以實(shí)現(xiàn)對(duì)水平方向360度全景立體圖像的實(shí)時(shí)采集。該系統(tǒng)中,雙目相機(jī)模組單目分辨率320x480,幀率30-60fps可調(diào),以USB連接的方式與PC進(jìn)行連接;(2)首次提出了一種基于特征匹配和圖像互信息(灰度對(duì)矩陣)的...
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r
1.2.1 國(guó)外自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
1.2.2 國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
1.3 自動(dòng)駕駛技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)
1.3.1 圖像拼接技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
1.3.2 物體檢測(cè)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
1.4 論文研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
1.4.1 論文研究?jī)?nèi)容
1.4.2 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 整體方案設(shè)計(jì)以及實(shí)現(xiàn)平臺(tái)
2.1 整體方案設(shè)計(jì)
2.2 硬件平臺(tái)
2.3 軟件平臺(tái)
2.3.1 OpenCV開發(fā)庫(kù)
2.3.2 TensorFlow
2.4 本章小結(jié)
第三章 全景圖像拼接
3.1 全景拼接
3.1.1 全景拼接原理
3.1.2 圖像配準(zhǔn)
3.2 全景圖像獲取
3.3 本章小結(jié)
第四章 信息獲取及預(yù)警
4.1 雙目立體視覺深度信息獲取
4.2 物體檢測(cè)
4.2.1 開發(fā)環(huán)境的搭建
4.2.2 物體檢測(cè)模型
4.3 危險(xiǎn)預(yù)警
4.4 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)測(cè)試
5.1 圖像配準(zhǔn)算法測(cè)試
5.2 深度相機(jī)距離檢測(cè)測(cè)試
5.3 物體檢測(cè)測(cè)試
5.4 系統(tǒng)整體方案測(cè)試
5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
本文編號(hào):3787109
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r
1.2.1 國(guó)外自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
1.2.2 國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
1.3 自動(dòng)駕駛技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)
1.3.1 圖像拼接技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
1.3.2 物體檢測(cè)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
1.4 論文研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
1.4.1 論文研究?jī)?nèi)容
1.4.2 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 整體方案設(shè)計(jì)以及實(shí)現(xiàn)平臺(tái)
2.1 整體方案設(shè)計(jì)
2.2 硬件平臺(tái)
2.3 軟件平臺(tái)
2.3.1 OpenCV開發(fā)庫(kù)
2.3.2 TensorFlow
2.4 本章小結(jié)
第三章 全景圖像拼接
3.1 全景拼接
3.1.1 全景拼接原理
3.1.2 圖像配準(zhǔn)
3.2 全景圖像獲取
3.3 本章小結(jié)
第四章 信息獲取及預(yù)警
4.1 雙目立體視覺深度信息獲取
4.2 物體檢測(cè)
4.2.1 開發(fā)環(huán)境的搭建
4.2.2 物體檢測(cè)模型
4.3 危險(xiǎn)預(yù)警
4.4 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)測(cè)試
5.1 圖像配準(zhǔn)算法測(cè)試
5.2 深度相機(jī)距離檢測(cè)測(cè)試
5.3 物體檢測(cè)測(cè)試
5.4 系統(tǒng)整體方案測(cè)試
5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
本文編號(hào):3787109
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