【摘要】：單目視覺(jué)與智能交通融合,使得基于單目視覺(jué)的信息獲取成為當(dāng)前交通領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。針對(duì)車(chē)載單目視覺(jué)測(cè)距存在的測(cè)量準(zhǔn)確度不夠高與實(shí)時(shí)性不夠強(qiáng),對(duì)于測(cè)距過(guò)程中誤差的影響機(jī)制研究不夠深入等問(wèn)題,本文提出了基于單目視覺(jué)原理的車(chē)載單目測(cè)距模型及相應(yīng)的測(cè)距算法。本文展開(kāi)了以下方面的研究工作:(1)提出一種基于車(chē)載單目視覺(jué)的車(chē)輛及障礙物分區(qū)判斷方法與可測(cè)區(qū)的定義,經(jīng)過(guò)視野內(nèi)的分區(qū)方法提取感興趣區(qū)域,節(jié)省了車(chē)載系統(tǒng)的圖像處理時(shí)間以及存儲(chǔ)內(nèi)存成本。(2)建立了基于小孔成像原理的原始測(cè)距模型,模型不僅包括了物點(diǎn)與像素點(diǎn)的線性關(guān)系,還包括了像素坐標(biāo)對(duì)物理坐標(biāo)的直接轉(zhuǎn)化方式,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析了測(cè)距誤差分布及誤差產(chǎn)生機(jī)制。針對(duì)誤差分布以及誤差產(chǎn)生機(jī)制提出了改進(jìn)模型的方案:像距影響機(jī)制的補(bǔ)償方案和光軸傾角影響機(jī)制的補(bǔ)償方案,并根據(jù)方案分別進(jìn)行了改進(jìn)實(shí)驗(yàn),最終驗(yàn)證了改進(jìn)后模型的準(zhǔn)確度。(3)總結(jié)了基于改進(jìn)模型的單目視覺(jué)測(cè)距算法與流程,進(jìn)行了室外測(cè)距實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用該算法在進(jìn)行靜態(tài)測(cè)距時(shí),準(zhǔn)確率達(dá)到99%以上,測(cè)距時(shí)間較其它單目測(cè)距算法減少了 30%以上,改善了靜態(tài)條件下車(chē)載單目視覺(jué)測(cè)距的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;U463.6;U495
【圖文】：

圖１小孔成像原理圖逡逑Ｆｉ．邋１邋Ｐｒｉｎｃｉｌｅ邋ｄｉａｒａｍ邋ｏｆ邋ｋｅｈｏｌｅ邋ｉｍａｉｎ

圖３行車(chē)中駕駛員的視覺(jué)獲取的信息量逡逑Ｆｉｇ．３邋Ｔｈｅ邋ａｍｏｕｎｔ邋ｏｆ邋ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ邋ｔｈａｔ邋ｔｈｅ邋ｄｒｉｖｅｒ邋ｏｂｔａｉｎｓ邋ｖｉｓｕａｌｌｙ邋ｄｕｒｉｎｇ邋ｄｒｉｖｉｎｇ逡逑

圖４分區(qū)的劃分逡逑Ｆｉｇ．４邋Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ邋ｗｉｔｈｉｎ邋ｔｈｅ邋ｆｉｅｌｄ邋ｏｆ邋ｖｉｓｉｏｎ逡逑

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

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本文編號(hào)：2791922