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視頻測速系統(tǒng)中的測距和攝像機標(biāo)定研究

發(fā)布時間:2016-12-14 17:42

  本文關(guān)鍵詞:視頻測速系統(tǒng)中的測距和攝像機標(biāo)定研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


第一章引言;烈的抖動則會影響;可以說解決了以上四個問題后,本文所提出的方案就能;第一章引言部分,該章首先簡單介紹了機器視覺技術(shù)的;第二章方案研究部分,從理論和實際出發(fā),分析本系統(tǒng);第三章車道線提取,本章首先介紹了圖像處理的相關(guān)理;第四章攝像機成像模型與測距,該章首先介紹了攝像機;第五章攝像機標(biāo)定,該章首先介紹了當(dāng)前主流的攝像機;第六章是系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境和相關(guān)的

第一章引言

烈的抖動則會影響。因此,本文提出一種解決算法,該算法每隔一段時間提取一次車道線坐標(biāo),如果新提取的坐標(biāo)與舊的坐標(biāo)之間的距離超過一個閾值,則重新標(biāo)定攝像機和提取車道線坐標(biāo)。

可以說解決了以上四個問題后,本文所提出的方案就能很好地適應(yīng)高速公路上的具體情況,實現(xiàn)機動車視頻測距問題,最終達到機動車視頻測速的目的。該方案是一種能簡單快速標(biāo)定架設(shè)于高速公路中的攝像機,并適用于雙車道或三車道的,有自我適應(yīng)能力的方案,是攝像機標(biāo)定在應(yīng)用中的一個創(chuàng)新。論文的各個章節(jié)內(nèi)容安排如下:

第一章引言部分,該章首先簡單介紹了機器視覺技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,特別是攝像機標(biāo)定技術(shù)的進展和研究現(xiàn)狀。然后,分析了本課題的研究目的,提出如何利用單目攝像機進行測距。最后介紹了本文的課題解決方案,以及課題中主要工作和取得的成果。

第二章方案研究部分,從理論和實際出發(fā),分析本系統(tǒng)需要解決的問題,并在此基礎(chǔ)上提出了本系統(tǒng)的大體解決方案,為系統(tǒng)實現(xiàn)搭建了一個整體框架。

第三章車道線提取,本章首先介紹了圖像處理的相關(guān)理論,然后結(jié)合課題實踐,將這些圖像處理的方法應(yīng)用到本課題中;同時針對課題中遇到的邊緣提取問題,提出用雙閾值法解決車道線分割問題,并取得了良好效果;最后利用霍夫變換提取車道線及其坐標(biāo)。

第四章攝像機成像模型與測距,該章首先介紹了攝像機的成像模型原理,在此基礎(chǔ)上,簡化成像模型,以平面映射為原理的方法來實現(xiàn)單目攝像機的測距問題;利用第三章提取的車道線為對應(yīng)點實現(xiàn)了該方法,并給出了這種方法的實驗結(jié)果和誤差,對誤差進行分析。最后本章還提出了測距中的攝像機抖動問題,并給出了抖動的解決方案。

第五章攝像機標(biāo)定,該章首先介紹了當(dāng)前主流的攝像機標(biāo)定理論,以及標(biāo)定方法,而后根據(jù)本課題的實際情況提出發(fā),提出了本課題的標(biāo)定方案,即:先標(biāo)定攝像機內(nèi)部參數(shù),再用三線法標(biāo)定外參數(shù),最后利用標(biāo)定好的攝像機虛擬出一條車道線進而實現(xiàn)測距。

第六章是系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境和相關(guān)的軟件開發(fā)問題,介紹了系統(tǒng)地開發(fā)工具,所用的軟硬件設(shè)備。第七章是總結(jié)和展望,該章是作者在研究期間的一些感想和對于系統(tǒng)改進的想法。5

第二章視頻測速基本原理及相關(guān)問題

第二章課題方案研究

隨著信號處理理論和計算機技術(shù)的發(fā)展,人們試圖用攝像機獲取環(huán)境圖像并將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號,用計算機實現(xiàn)對視覺信號處理的全過程,這樣就形成了一種新興的學(xué)科——計算機視覺。當(dāng)前,機器視覺在國民經(jīng)濟、科學(xué)研究及國防建設(shè)等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用,這些領(lǐng)域包括:工業(yè)自動化生產(chǎn)線應(yīng)用,各類檢驗和監(jiān)視應(yīng)用,視覺導(dǎo)航應(yīng)用,圖像自動解釋應(yīng)用,人機交互應(yīng)用,虛擬現(xiàn)實應(yīng)用等【l制。

本課題所涉及的利用架設(shè)在高空的攝像機采集圖像,從圖像中車輛的位移求解出現(xiàn)實中的位移,為視頻測速系統(tǒng)提供測距服務(wù)就是機器視覺在檢測監(jiān)視中的應(yīng)用[15’19】?v觀機器視覺的知識,我們很容易就能想到利用攝像機三維視覺來確定車輛所發(fā)生的位移。當(dāng)前的三維視覺方法很多,有雙目立體視、結(jié)構(gòu)光三維視覺和其他三維視覺技術(shù)等。

2.1當(dāng)前技術(shù)可行性分析

2.1.1雙目立體視覺

雙目立體視覺是基于視差原理,由多幅圖像獲取物體三維幾何信息的方法。在機器視覺系統(tǒng)中,雙目立體視覺一般由雙攝像機從不同角度同時獲取周圍景物的兩幅數(shù)字圖像,或由單攝像機在不同時刻從不同角度獲取周圍景物的兩幅數(shù)字圖像,并基于視差原理即可恢復(fù)出物體三維幾何信息,重建周圍i景物的三維形狀和位置。

雙目立體視覺是基于視差的,由三角法原理進行三維信息獲取,即由兩個攝像機的圖像平面和被測物體之間構(gòu)成一個三角形。已知兩攝像機之間的位置關(guān)系,便可以獲取兩攝像機公共視場內(nèi)物體的三維尺寸及空間物體特征點的三維坐標(biāo)。雙目立體視覺系統(tǒng)一般由兩個攝像機或者由一個運動的攝像機構(gòu)成。

雙目立體視覺三維測量是基于視差原理,如圖2.1所示為簡單的平視雙目立體成像原理圖,兩攝像機的投影中心連線的距離,即基線為B。兩攝像機在同6

第二章視頻測速基本原理及相關(guān)問題

一時刻觀看空間物體的同一特征點P,分別在“左眼"和“右眼”上獲取了點P的圖像,它們的圖像坐標(biāo)分別為%=(%,%),%,=(‰,,%,)。假定兩個攝像機的圖像在同一個平面上,則特征點P的圖像坐標(biāo)的Y坐標(biāo)相同,即‰,=%2】,,則由三角幾何關(guān)系得到

x鋪=尹蔓

Zc

‰,=廠‰≥.●C(2.1)

Y:廠絲

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圖2.1雙目立體成像原理

則視差為:Disparity

系下的三維坐標(biāo)為2%一x愀。由此可計算出特征點P在攝像機坐標(biāo)

B?x坼

。‘Disparityy,=一1,.:‘Disparity壘。。ǎ玻玻堂矗,

7一B?l

_CDisparity

因此,左攝像機像面上的任意一點只要能在左右攝像機面上找到對應(yīng)的匹配點,就可以確定出該點的三維坐標(biāo)。這種方法是點對點的運算,像面上所有點只要存在對應(yīng)的匹配點,就可以參與上述運算,從而獲取其對應(yīng)的三維坐標(biāo)。該方法的優(yōu)點是能夠通過攝像機將現(xiàn)實世界中的三維信息完全重構(gòu)出來,并且準(zhǔn)確度高,但它需要雙目攝像機,要求攝像機的成像中心處于同一高度;它的7

第二章視頻測速基本原理及相關(guān)問題

缺點是雙目攝像機成本高,同時系統(tǒng)抗干擾性差,一旦雙目攝像機光心不是處于同一高度,則容易發(fā)生誤差。對于本系統(tǒng)而言,攝像機假設(shè)在野外,攝像機常處于抖動的狀態(tài),同時考慮到產(chǎn)品的成本問題,采用雙目攝像機三維重構(gòu)實現(xiàn)測距是不合適的。

2.1.2結(jié)構(gòu)三維視覺

在雙目立體視覺中,當(dāng)用光學(xué)投射器代替其中的一個攝像機時,光學(xué)投射器投射出一定的光模式,如光平面、十字光平面、網(wǎng)格狀光束等,對場景對象在空間的位置進行約束,同樣可以獲取場景對象上的點的唯一坐標(biāo)值,這樣就形成了結(jié)構(gòu)光三維視覺。

結(jié)構(gòu)光三維視覺方法的研究最早見于20世紀(jì)70年代。在諸多的視覺方法中,結(jié)構(gòu)光三維視覺以其大量程、大視場、較高精度、光條圖像信息易于提取、實時性強及主動受控等特點,近年來在工業(yè)環(huán)境中得到了廣泛的應(yīng)用。目前,結(jié)構(gòu)光三維視覺的研究主要集中在結(jié)構(gòu)光投射模式、子(亞)像素級的光條中心提取和處理算法以及標(biāo)定方法等方面。

結(jié)構(gòu)光三維視覺是基于光學(xué)三角法測量原理。如圖2.2所示,光學(xué)投射器將一定模式的結(jié)構(gòu)光投射于物體表面,在表面上形成由被測物體表面形狀所調(diào)制的光條三維圖像。該三維圖像由處于另一位置的攝像機探測,從而獲得光條二維奇變圖像。光條奇變程度取決于光學(xué)投射器與攝像機之間的相對位置和物體表面形廓。直觀上,沿光條顯示出的位移與物體表面高度成比例,扭結(jié)表示了平面的變化,,不連續(xù)顯示了表面的物理間隙。當(dāng)光學(xué)投射器與攝像機之間的相對位置一定時,由奇變的二維光條圖像坐標(biāo)便可重現(xiàn)物體表面三維形廓。由光學(xué)投射器、攝像機和計算機系統(tǒng)即構(gòu)成了結(jié)構(gòu)光三維視覺系統(tǒng)。

圖2.2結(jié)構(gòu)光三維視覺原理8

第二章視頻測速基本原理及相關(guān)問題

結(jié)構(gòu)光三維視覺具有大量程、大視場、較高精度、光條圖像信息易于提取、實時性強及主動受控等優(yōu)點特點,但對于本系統(tǒng)而言,并不要求如此精細的準(zhǔn)確度,同時需要架設(shè)額外的光學(xué)投射器,其野外工作環(huán)境無法得到保障,也提高了產(chǎn)品成本,所以光三維視覺亦不符合本課題要求。

2.1.3其他三維視覺技術(shù)

按照景物的照明條件,三維視覺技術(shù)可以分為被動和主動兩大類,前者中景物的照明時由物體周圍的光照條件來提供,而在后者則使用一個專門的光源裝置來提供目標(biāo)物體周圍的照明。按照這種分類,前面介紹的雙目立體視覺是被動方式,而結(jié)構(gòu)光三維視覺是主動方式。被動視覺技術(shù)特別適合于由于環(huán)境條件的約束不能使用激光或特殊照明燈的工業(yè)應(yīng)用場合或者需要保密的軍事應(yīng)用。然而,主動視覺技術(shù)具有視覺圖像信息處理簡單、可靠性高、實時性強等特點,在許多工業(yè)環(huán)境中得到廣泛應(yīng)用。常用的方法包括光度立體視覺、由明暗恢復(fù)形狀和由紋理恢復(fù)形狀的被動視覺方法,以及激光測距、莫爾陰影與散焦測距主動視覺方法。

2.2課題方案研究

2.2.1方案分析

綜合上述的三維視覺技術(shù)并結(jié)合本課題的實際情況我們可以發(fā)現(xiàn),為了節(jié)約產(chǎn)品成本,本課題采用的是單目攝像機,所以雙目立體視覺是無法實現(xiàn)的;同時如果采用結(jié)構(gòu)光三維立體視覺也是不適合我們野外工作的環(huán)境。而其他的三維視覺技術(shù)都對工作環(huán)境要求很苛刻,不適合本課題。所以說,直接應(yīng)用現(xiàn)有的三維視覺技術(shù)在本課題中是不可行的。

雖然無法直接應(yīng)用上述的三維視覺方法,但這些方法卻給我們一些提示,既然三維視覺要求的條件比較苛刻,那么如果只考慮二維圖像情況又如何?在本課題中,高速公路上的車輛基本上是行駛在路面平面上的,如圖所示,車輛在高度方向上的位置是可以看作是不變的,這時可以忽略掉車輛高度這一維信息,現(xiàn)實坐標(biāo)系統(tǒng)就由三維變成二維,我們的問題簡化為如何從單目攝像機采9

 

 

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