發(fā)布時(shí)間：2023-08-03 18:11

　　地鐵作為城市公共交通的重要組成部分,極大的緩解了日趨嚴(yán)重的城市擁堵現(xiàn)象。隨著近年來(lái)自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展,地鐵的高等級(jí)無(wú)人駕駛系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用受到了廣泛的關(guān)注。地鐵雖然有著較為獨(dú)立的路權(quán),但行駛環(huán)境也不是絕對(duì)安全的。本文從多傳感器融合的角度出發(fā),研究了在地鐵隧道微光、封閉環(huán)境下的障礙物檢測(cè)問(wèn)題。文章主要采用了熱成像儀與光學(xué)攝像機(jī)相融合的方法,希望選取適當(dāng)?shù)膱D像融合方法,在凸顯熱成像圖像上對(duì)與環(huán)境有溫差物體的形態(tài)學(xué)特征的同時(shí),保留光學(xué)圖像上的細(xì)節(jié)特征,從而增加圖像的可性,提高地鐵隧道環(huán)境中障礙物提取的準(zhǔn)確性。本文的主要貢獻(xiàn)如下:(1)熱成像儀與光學(xué)攝像機(jī)的數(shù)據(jù)配準(zhǔn)。數(shù)據(jù)配準(zhǔn)的主要工作包括數(shù)據(jù)時(shí)間和空間上的配準(zhǔn)。在時(shí)間配準(zhǔn)上,主要采用了時(shí)間戳配準(zhǔn)的方法。而在空間配準(zhǔn)上,采用以世界坐標(biāo)系為過(guò)渡坐標(biāo)系的方式,進(jìn)行了熱成像儀與光學(xué)攝像機(jī)圖像坐標(biāo)系的聯(lián)合空間配準(zhǔn)。同時(shí),提出了一種基于張正友標(biāo)定法的熱成像儀標(biāo)定方法,并進(jìn)行了適用于熱成像儀的特殊標(biāo)定板的研發(fā)與制作。(2)圖像融合方法的研究。本文就熱成像圖像與光學(xué)圖像的融合,進(jìn)行了常見(jiàn)圖像融合方法的研究。在融合結(jié)果的質(zhì)量評(píng)價(jià)上,充分考慮了融合目的即對(duì)地...

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 障礙物識(shí)別方面的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 不同傳感器獲取數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
    1.3 論文內(nèi)容安排與工作重點(diǎn)
        1.3.1 論文的工作內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.2 論文的內(nèi)容安排
第二章 多傳感器數(shù)據(jù)融合預(yù)處理
    2.1 傳感器數(shù)據(jù)時(shí)間配準(zhǔn)
    2.2 傳感器數(shù)據(jù)空間配準(zhǔn)
        2.2.1 數(shù)據(jù)空間配準(zhǔn)模型
        2.2.2 適用于光學(xué)攝像機(jī)的坐標(biāo)標(biāo)定方法
        2.2.3 適用于熱成像儀的坐標(biāo)標(biāo)定方法
        2.2.4 熱成像儀與攝像機(jī)的聯(lián)合標(biāo)定
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于熱成像儀與攝像機(jī)的圖像融合方法研究
    3.1 引言
    3.2 基于像素加權(quán)的圖像融合
    3.3 基于PCA主成分分析的圖像融合
        3.3.1 融合算法簡(jiǎn)介
        3.3.2 融合算法流程與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.4 基于IHS技術(shù)的圖像融合
        3.4.1 融合算法簡(jiǎn)介
        3.4.2 RGB色彩空間與IHS色彩空間的轉(zhuǎn)換
        3.4.3 融合算法流程與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.5 基于小波變換的圖像融合
        3.5.1 融合算法簡(jiǎn)介
        3.5.2 多尺度分解與圖像金字塔
        3.5.3 小波變換的基本原理
        3.5.4 小波基波的選擇
        3.5.5 算法流程及實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.6 小波變換與IHS技術(shù)相結(jié)合的圖像融合
        3.6.1 算法流程及實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.7 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        3.7.1 主觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        3.7.2 客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    3.8 本章小結(jié)
第四章 多傳感器融合的地鐵障礙物識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    4.1 設(shè)備選型及多傳感器融合平臺(tái)的硬件搭建
    4.2 障礙物識(shí)別軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.2.1 障礙物識(shí)別軟件系統(tǒng)簡(jiǎn)述
        4.2.2 地鐵軌道起點(diǎn)自適應(yīng)搜尋
        4.2.3 地鐵障礙物識(shí)別流程
        4.2.4 障礙物識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝



本文編號(hào)：3838566