基于双目视觉的车辆尺寸测量技术研究
发布时间：2021-04-22 00:34
近年来,随着社会经济和汽车行业的不断发展,我国的人均汽车持有量不断上升,与此同时,现代交通管理越来越受到因车辆超限导致的交通事故、道路设施早期损坏等交通安全问题的困扰。目前我国的车辆超限检测方法主要为超重检测,而对车辆尺寸超限检测方法的比较有限,甚至停留在手工测量层面。为了满足道路交通安全性和智能交通的需求,解决因车辆尺寸超限带来的安全隐患,本文在双目视觉的基础上,进行了车辆类型识别以及车辆尺寸自动测量技术的研究,主要工作如下:（1）基于双目视觉进行了车辆尺寸手动测量的研究。阐述了双目视觉的原理,分析了不同摄像机标定方法的优点与不足,并最终采用张氏平面标定法进行摄像机标定。车辆手动测量时,根据车辆测量的特点选取零均值交叉相关立体配算法。针对弱纹理区域匹配误差较大,采用拉普拉斯方差对选取区域进行弱纹理判断,对弱纹理区域扩大匹配窗口以提高匹配的准确率,使得手动测量适应性更强。（2）提出了融合不变矩特征和HOG特征的车型分类方法。根据车型分类确定对应测量参数是车辆尺寸自动测量的关键,针对车型分类的工作:首先,研究了不变矩特征和HOG特征的原理及其特点,通过两种特征的综合来弥补单一特征无法完整...
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 车辆尺寸测量的背景及意义
1.2 车辆尺寸测量国内外研究现状
1.3 本文主要研究内容及章节安排
第二章 双目视觉原理及摄像机标定
2.1 双目立体视觉原理
2.2 摄像机成像模型
2.2.1 双目视觉常用坐标系及转换关系
2.2.2 线性摄像机模型
2.2.3 非线性摄像机模型
2.3 摄像机标定
2.3.1 摄像机标定方法研究
2.3.2 张正友标定法
2.4 摄像头标定实验及结果分析
2.4.1 摄像头标定
2.4.2 标定结果及分析
第三章 车辆立体匹配及手动测量技术研究
3.1 立体匹配方法研究
3.1.1 立体匹配的约束条件
3.1.2 立体匹配相似性测度
3.1.3 立体匹配算法的分类
3.2 基于双目视觉的车辆尺寸手动测量
3.2.1 手动选定区域测量策略
3.2.2 手动测量弱纹理区域检测
3.3 双目视觉车辆手动测量实验
第四章 面向尺寸测量的车型识别分类研究
4.1 基于图像的车型识别算法
4.1.1 车型分类标准
4.1.2 车型分类常用方法
4.2 车辆特征提取
4.2.1 针对尺寸测量的车辆分类
4.2.2 车辆的Hu矩特征
4.2.3 车辆的HOG特征
4.2.4 基于Hu矩融合HOG特征的车型识别
4.3 支持向量机原理介绍
4.4 车型分类实验结果及分析
4.4.1 实验平台及样本采集
4.4.2 车型分类实验结果
第五章 基于车型分类的车辆尺寸自动测量
5.1 车辆前景提取
5.2 车辆尺寸测量参数确定
5.2.1 车长、车高测量点定位
5.2.2 轴距及前悬后悬测量点定位
5.2.3 基于HSV颜色直方图的车身分割
5.2.4 载货汽车车厢测量点
5.3 轮廓尺寸自动测量实验结果及分析
第六章 总结与展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能交通系统演进与我国未来发展趋势分析[J]. 王笑京. 交通运输部管理干部学院学报. 2013(02)
[2]基于复合Zernike矩相角估计的图像配准[J]. 易盟,郭宝龙,张旭. 光学精密工程. 2012(05)
[3]高速公路超载超限运输治理问题初探[J]. 孙会仁. 公路交通技术. 2007(04)
[4]国内汽车检测行业分析[J]. 冯文龙. 交通科技与经济. 2005(03)
[5]日本车辆超限超载治理综述[J]. 鲍鑫荣. 交通世界. 2005(Z1)
[6]计算机立体视觉研究的进展[J]. 钱曾波,邱振戈,张永强. 测绘学院学报. 2001(04)
博士论文
[1]道路超限超载运输治理的机理与对策[D]. 蒋在文.长安大学 2010
[2]基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统的研究[D]. 翟乃斌.吉林大学 2007
[3]基于机器视觉的车辆几何尺寸测量系统研究[D]. 卞晓东.东南大学 2005
硕士论文
[1]重特大道路交通事故致因研究[D]. 杜秀丽.华东师范大学 2016
[2]营运车辆综合性能检测方法研究[D]. 吕光辉.长安大学 2014
[3]基于计算机视觉的车辆外廓尺寸测量系统研究与应用[D]. 袁涵.安徽大学 2014
[4]我国车辆分类方法和标准研究与分析[D]. 闫志强.大连理工大学 2014
[5]道路交通安全管理研究[D]. 刘琦.中国海洋大学 2012
[6]基于摄像机标定的交通流参数检测研究[D]. 安泽萍.长安大学 2010
[7]基于统计特征的车辆识别算法的研究与实现[D]. 陶词.东北大学 2006
本文编号：3152805
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 车辆尺寸测量的背景及意义
1.2 车辆尺寸测量国内外研究现状
1.3 本文主要研究内容及章节安排
第二章 双目视觉原理及摄像机标定
2.1 双目立体视觉原理
2.2 摄像机成像模型
2.2.1 双目视觉常用坐标系及转换关系
2.2.2 线性摄像机模型
2.2.3 非线性摄像机模型
2.3 摄像机标定
2.3.1 摄像机标定方法研究
2.3.2 张正友标定法
2.4 摄像头标定实验及结果分析
2.4.1 摄像头标定
2.4.2 标定结果及分析
第三章 车辆立体匹配及手动测量技术研究
3.1 立体匹配方法研究
3.1.1 立体匹配的约束条件
3.1.2 立体匹配相似性测度
3.1.3 立体匹配算法的分类
3.2 基于双目视觉的车辆尺寸手动测量
3.2.1 手动选定区域测量策略
3.2.2 手动测量弱纹理区域检测
3.3 双目视觉车辆手动测量实验
第四章 面向尺寸测量的车型识别分类研究
4.1 基于图像的车型识别算法
4.1.1 车型分类标准
4.1.2 车型分类常用方法
4.2 车辆特征提取
4.2.1 针对尺寸测量的车辆分类
4.2.2 车辆的Hu矩特征
4.2.3 车辆的HOG特征
4.2.4 基于Hu矩融合HOG特征的车型识别
4.3 支持向量机原理介绍
4.4 车型分类实验结果及分析
4.4.1 实验平台及样本采集
4.4.2 车型分类实验结果
第五章 基于车型分类的车辆尺寸自动测量
5.1 车辆前景提取
5.2 车辆尺寸测量参数确定
5.2.1 车长、车高测量点定位
5.2.2 轴距及前悬后悬测量点定位
5.2.3 基于HSV颜色直方图的车身分割
5.2.4 载货汽车车厢测量点
5.3 轮廓尺寸自动测量实验结果及分析
第六章 总结与展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能交通系统演进与我国未来发展趋势分析[J]. 王笑京. 交通运输部管理干部学院学报. 2013(02)
[2]基于复合Zernike矩相角估计的图像配准[J]. 易盟,郭宝龙,张旭. 光学精密工程. 2012(05)
[3]高速公路超载超限运输治理问题初探[J]. 孙会仁. 公路交通技术. 2007(04)
[4]国内汽车检测行业分析[J]. 冯文龙. 交通科技与经济. 2005(03)
[5]日本车辆超限超载治理综述[J]. 鲍鑫荣. 交通世界. 2005(Z1)
[6]计算机立体视觉研究的进展[J]. 钱曾波,邱振戈,张永强. 测绘学院学报. 2001(04)
博士论文
[1]道路超限超载运输治理的机理与对策[D]. 蒋在文.长安大学 2010
[2]基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统的研究[D]. 翟乃斌.吉林大学 2007
[3]基于机器视觉的车辆几何尺寸测量系统研究[D]. 卞晓东.东南大学 2005
硕士论文
[1]重特大道路交通事故致因研究[D]. 杜秀丽.华东师范大学 2016
[2]营运车辆综合性能检测方法研究[D]. 吕光辉.长安大学 2014
[3]基于计算机视觉的车辆外廓尺寸测量系统研究与应用[D]. 袁涵.安徽大学 2014
[4]我国车辆分类方法和标准研究与分析[D]. 闫志强.大连理工大学 2014
[5]道路交通安全管理研究[D]. 刘琦.中国海洋大学 2012
[6]基于摄像机标定的交通流参数检测研究[D]. 安泽萍.长安大学 2010
[7]基于统计特征的车辆识别算法的研究与实现[D]. 陶词.东北大学 2006
本文编号：3152805
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3152805.html
