在我國(guó),包括盲人和低視力人士在內(nèi)的視力障礙者是一個(gè)龐大的群體,由于獲取環(huán)境空間信息的能力極其有限,他們?cè)谌粘３鲂小⒐ぷ�、學(xué)習(xí)及生活中會(huì)遇到各種困難。本文著眼于視障人士的出行難題,基于視障輔助智能設(shè)備,利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)手段,創(chuàng)新性地提出了面向視障輔助的視覺(jué)感知方法,進(jìn)而為視障輔助系統(tǒng)的可靠、實(shí)時(shí)和便攜等關(guān)鍵性能提供重要的技術(shù)支撐。在視障出行輔助的視覺(jué)感知技術(shù)中,視覺(jué)定位和交通路口場(chǎng)景感知是兩個(gè)重要且亟待解決的問(wèn)題。視障輔助中的視覺(jué)定位具有大尺度范圍、長(zhǎng)時(shí)間跨度、相機(jī)可穿戴和輸入圖像離散的特點(diǎn),研究界尚未針對(duì)視障輔助中的視覺(jué)定位問(wèn)題開(kāi)展研究�，F(xiàn)有的交通路口下的場(chǎng)景感知算法較為簡(jiǎn)單,人行橫道和人行道交通燈檢測(cè)算法無(wú)法同時(shí)對(duì)于不同光照、不同天氣、不同角度、不同距離和被遮擋的目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的檢測(cè),無(wú)法適應(yīng)視障輔助實(shí)際環(huán)境的需要。本文著眼于彌補(bǔ)研究現(xiàn)狀中的不足,針對(duì)視障輔助感知中的視覺(jué)定位問(wèn)題,基于多模態(tài)圖像提出多重描述子融合和可學(xué)習(xí)深度特征兩種視覺(jué)定位方案;在視障輔助中的交通路口場(chǎng)景識(shí)別問(wèn)題上,提出基于自適應(yīng)分割和一致性分析算法的人行橫道檢測(cè)以及基于顏色特征機(jī)器學(xué)習(xí)和時(shí)空域分析的交通燈檢... 

【文章頁(yè)數(shù)】：150 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 智能視障輔助技術(shù)概述
    1.3 視覺(jué)定位輔助技術(shù)現(xiàn)狀
        1.3.1 視障輔助領(lǐng)域的定位技術(shù)
        1.3.2 基于圖像的視覺(jué)定位技術(shù)
    1.4 交通路口場(chǎng)景感知輔助技術(shù)現(xiàn)狀
        1.4.1斑馬線型人行橫道的檢測(cè)
        1.4.2 人行道交通燈的檢測(cè)
    1.5 主要研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
2 融合多模態(tài)圖像多重描述子的視覺(jué)輔助定位
    2.1 多模態(tài)融合定位方法概述
    2.2 多模態(tài)圖像及其描述子
        2.2.1 GIST描述子
        2.2.2 LDB描述子
        2.2.3 BoW描述子
        2.2.4 GoogLeNet描述子
    2.3 特征檢索、融合與匹配
        2.3.1 關(guān)鍵位置預(yù)測(cè)
        2.3.2 全路徑定位
    2.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果
        2.4.1 算法實(shí)現(xiàn)和數(shù)據(jù)集
        2.4.2 關(guān)鍵位置預(yù)測(cè)功能測(cè)試
        2.4.3 全路徑視覺(jué)定位功能測(cè)試
    2.5 本章小結(jié)
3 基于可學(xué)習(xí)深度特征的視覺(jué)定位和場(chǎng)景識(shí)別
    3.1 可學(xué)習(xí)的深度圖像特征
        3.1.1 可學(xué)習(xí)的特征池化:NetVLAD
        3.1.2 深度特征的訓(xùn)練
    3.2 基于全景環(huán)帶相機(jī)的視覺(jué)定位
        3.2.1 全景環(huán)帶圖像的展開(kāi)
        3.2.2 深度特征提取和序列匹配
        3.2.3 全景圖像描述子性能實(shí)驗(yàn)
        3.2.4 全景環(huán)帶定位系統(tǒng)性能實(shí)驗(yàn)
    3.3 基于多模態(tài)圖像的分級(jí)視覺(jué)定位
        3.3.1 粗略定位:NetAVLAD與圖像檢索
        3.3.2 精確定位:Dense Desc與幾何驗(yàn)證
        3.3.3 在線序列匹配
        3.3.4 Dual Desc的訓(xùn)練和測(cè)試
        3.3.5 分級(jí)視覺(jué)定位系統(tǒng)測(cè)試
    3.4 基于高效集成網(wǎng)絡(luò)的視覺(jué)定位和場(chǎng)景識(shí)別
        3.4.1 定位識(shí)別集成網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        3.4.2 集成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測(cè)試
        3.4.3 定位識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
4 基于自適應(yīng)分割和一致性分析算法的人行橫道檢測(cè)
    4.1 實(shí)時(shí)斑馬線型人行橫道檢測(cè)算法
        4.1.1 圖像分割和候選區(qū)域篩選
        4.1.2 候選區(qū)域一致性分析
    4.2 算法參數(shù)優(yōu)化和性能實(shí)驗(yàn)
        4.2.1 自適應(yīng)分割的參數(shù)優(yōu)化
        4.2.2 一致性分析的參數(shù)優(yōu)化
        4.2.3 算法性能實(shí)驗(yàn)
    4.3 交互方案和實(shí)地實(shí)驗(yàn)
        4.3.1 輔助視障人士的交互方案
        4.3.2 人行橫道導(dǎo)航實(shí)地測(cè)試
    4.4 本章小結(jié)
5 基于顏色特征和時(shí)空域分析的交通燈檢測(cè)
    5.1 實(shí)時(shí)人行道交通燈檢測(cè)算法
        5.1.1 圖像的顏色分割和候選對(duì)象篩選
        5.1.2 交通燈候選對(duì)象的識(shí)別
        5.1.3 多幀融合的時(shí)空域分析
    5.2 算法參數(shù)優(yōu)化和性能實(shí)驗(yàn)
        5.2.1 人行道交通燈數(shù)據(jù)集
        5.2.2 算法參數(shù)的優(yōu)化
        5.2.3 算法性能實(shí)驗(yàn)
    5.3 交通路口輔助導(dǎo)航
        5.3.1 輔助導(dǎo)航方法
        5.3.2 輔助導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 未來(lái)研究展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及攻讀博士學(xué)位期間主要的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
碩士論文
[1]非限制條件下的人臉識(shí)別技術(shù)研究及其在盲人輔助中的應(yīng)用[D]. 趙向東.浙江大學(xué) 2018
[2]基于RGB-D相機(jī)的視障人士紙幣識(shí)別[D]. 張?jiān)?浙江大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3668481