在自動(dòng)泊車系統(tǒng)中,有許多關(guān)鍵問題亟待解決,如何快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)和定位車輛周圍帶有停車位標(biāo)識(shí)線的空停車位便是其中之一。傳統(tǒng)的基于視覺的停車位檢測(cè)方法具有檢測(cè)精度不高、檢測(cè)場(chǎng)景固定、對(duì)環(huán)境要求高、泛化能力差的缺點(diǎn),為解決上述問題,將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于空停車位的檢測(cè)和定位。首先,采用張正友標(biāo)定法對(duì)四路魚眼相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,利用基于魚眼標(biāo)定的畸變矯正模型對(duì)魚眼圖進(jìn)行畸變矯正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,標(biāo)定參數(shù)準(zhǔn)確,畸變矯正效果良好;研究像素坐標(biāo)系與車輛坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,實(shí)現(xiàn)基于坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的單目相機(jī)平面測(cè)距,測(cè)距誤差在5cm以內(nèi),達(dá)到自動(dòng)泊車系統(tǒng)要求。針對(duì)空停車位檢測(cè)任務(wù),設(shè)計(jì)適用于空停車位檢測(cè)任務(wù)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并構(gòu)建空停車位數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集由16000張RGB彩色魚眼圖像組成,包括空停車位、T型車位角、L型車位角三種類別,并進(jìn)行人工標(biāo)注。在空停車位數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練空停車位檢測(cè)模型,并在測(cè)試集中進(jìn)行檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,空停車位檢測(cè)模型檢測(cè)的準(zhǔn)確率為98.7%,漏檢率為0.9%,單張圖片的檢測(cè)速度為19ms,模型具有良好的檢測(cè)效果。針對(duì)車位角中心點(diǎn)定位任務(wù),基于對(duì)單個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行回歸的思想,提出用于車位角中心點(diǎn)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：101 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 自動(dòng)泊車國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 自動(dòng)泊車系統(tǒng)及發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 目標(biāo)檢測(cè)方法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 自動(dòng)泊車停車位檢測(cè)與定位研究現(xiàn)狀
    1.3 本論文的主要研究?jī)?nèi)容
第二章 魚眼相機(jī)標(biāo)定與平面測(cè)距研究
    2.1 機(jī)器視覺基礎(chǔ)
        2.1.1 坐標(biāo)系及變換
        2.1.2 針孔成像模型
        2.1.3 魚眼成像模型
    2.2 魚眼相機(jī)標(biāo)定與畸變矯正算法
        2.2.1 魚眼相機(jī)標(biāo)定算法
        2.2.2 魚眼圖畸變矯正算法
    2.3 魚眼相機(jī)標(biāo)定和畸變矯正實(shí)現(xiàn)
        2.3.1 標(biāo)定結(jié)果及分析
        2.3.2 畸變矯正結(jié)果及分析
    2.4 基于坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的單目相機(jī)平面測(cè)距研究
        2.4.1 基于坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的平面測(cè)距算法
        2.4.2 測(cè)距實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空停車位檢測(cè)算法研究
    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)
    3.2 空停車位檢測(cè)原理
        3.2.1 置信度預(yù)測(cè)
        3.2.2 邊界框預(yù)測(cè)
        3.2.3 損失函數(shù)
    3.3 空停車位檢測(cè)模型
        3.3.1 特征提取網(wǎng)絡(luò)
        3.3.2 空停車位檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)
    3.4 空停車位數(shù)據(jù)集
        3.4.1 數(shù)據(jù)集采集
        3.4.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注形式
    3.5 空停車位檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
        3.5.2 模型訓(xùn)練
        3.5.3 檢測(cè)結(jié)果及分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于淺層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車位角中心點(diǎn)定位算法研究
    4.1 車位角中心點(diǎn)定位模型
    4.2 車位角中心點(diǎn)數(shù)據(jù)集
    4.3 車位角中心點(diǎn)定位實(shí)驗(yàn)
        4.3.0 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
        4.3.1 模型訓(xùn)練
        4.3.2 定位結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 自動(dòng)泊車空停車位檢測(cè)與定位系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)研究
    5.1 自動(dòng)泊車空停車位檢測(cè)與定位算法
        5.1.1 空停車位檢測(cè)階段
        5.1.2 泊入目標(biāo)停車位階段
    5.2 自動(dòng)泊車空停車位檢測(cè)和定位實(shí)車實(shí)驗(yàn)
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
        5.2.2 停車位檢測(cè)與定位結(jié)果及分析
    5.3 本章小結(jié)
全文總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于背景光照去除和連通區(qū)域的車位檢測(cè)[J]. 黃晨,劉澤,羅禹貢,王永勝.  汽車工程. 2020(01)
[2]基于圖像識(shí)別的泊車車位檢測(cè)算法研究[J]. 朱旺旺,黃宏成,馬晉興.  汽車工程. 2019(07)
[3]一種基于環(huán)視系統(tǒng)的車位檢測(cè)方法[J]. 王晉疆,王鵬飛.  分析儀器. 2019(01)
[4]基于改進(jìn)球面透視投影的魚眼圖像畸變校正方法[J]. 王向軍,白皓月,吳凡璐,葉秀玲.  圖學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[5]基于改進(jìn)Hough變換的車位線識(shí)別方法[J]. 張悅旺.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2017(11)
[6]相機(jī)標(biāo)定精度外界影響因素仿真及實(shí)驗(yàn)研究[J]. 陳曉燕,董志國(guó),軋剛,劉建成.  太原理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(01)
[7]圖像的角點(diǎn)檢測(cè)研究綜述[J]. 章為川,孔祥楠,宋文.  電子學(xué)報(bào). 2015(11)
[8]基于視覺的車位線識(shí)別算法[J]. 白中浩,周培義,王飛虎.  中國(guó)機(jī)械工程. 2014(20)
[9]泊車輔助系統(tǒng)中的車位線自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別[J]. 陸桂明,楊利濤,李俊霞.  電子科技. 2014(04)
[10]相機(jī)標(biāo)定的外界影響因素分析[J]. 支健輝,董新民,孔星煒,王旭峰.  應(yīng)用光學(xué). 2014(02)

碩士論文
[1]基于視覺環(huán)境感知技術(shù)的自動(dòng)泊車系統(tǒng)研究[D]. 王成雨.江蘇大學(xué) 2019
[2]車載環(huán)視系統(tǒng)下的車位線檢測(cè)[D]. 李倩.北京交通大學(xué) 2019
[3]基于深度學(xué)習(xí)和OpenCV的自動(dòng)泊車車位視覺檢測(cè)與定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 劉澤.江蘇大學(xué) 2019
[4]基于全景視覺自動(dòng)泊車的停車位檢測(cè)與識(shí)別方法[D]. 李磊.西安電子科技大學(xué) 2018
[5]基于機(jī)器視覺的自動(dòng)泊車技術(shù)的研究[D]. 陳奮.電子科技大學(xué) 2016
[6]基于環(huán)視的自動(dòng)泊車方法研究與系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 王旭東.上海交通大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3688099