巷道形变计算方法研究

发布时间：2017-08-12 08:19

  本文关键词：巷道形变计算方法研究

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【摘要】：煤炭产业是我国重要的基础产业,煤矿事故的频繁发生使得国家及全社会非常重视煤矿安全生产问题。随着监控技术的飞速发展,视频监测系统在煤矿生产方面得到了广泛应用。巷道形变计算是煤矿安全监测的重要内容,本文主要对煤矿巷道形变计算中摄像机标定过程及其参数优化方法进行深入研究,并开发了巷道形变计算系统。首先分析了摄像机成像模型和常用的摄像机标定方法。在此基础上,为了提高摄像机标定精度,给参数优化方法提供良好的初始值,本文使用多幅模板图像标定左右两个摄像机的内部参数和畸变系数,再利用监测现场采集到的一幅图像标定外部参数。然后介绍了最优化问题的数学模型以及几种经典的优化算法,并根据非线性摄像机成像模型建立参数优化模型,提出基于LM算法的摄像机参数优化方法,同时对其求解过程进行了详细推导。最后利用优化后的摄像机参数和巷道面上特征点的图像坐标求解其三维坐标,根据不同时刻下的坐标值计算形变位移。在VS2010的平台上开发了巷道形变计算系统,利用该系统对模拟巷道面上的特征点进行监测实验。实验通过精度评定标准计算优化前后的坐标误差,结果表明优化后的摄像机参数精度更高,验证了本文优化方法的正确可行性,并证明该系统可以精确求解特征点在空间中的三维坐标和形变位移。
【关键词】：摄像机标定 参数优化 特征点 巷道形变
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD322;TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 选题背景及研究意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 本文的研究内容及章节安排11-12
• 2 摄像机模型与标定12-25
• 2.1 摄像机成像模型12-17
• 2.1.1 三种基本坐标系12-14
• 2.1.2 线性摄像机成像模型14-15
• 2.1.3 非线性摄像机成像模型15-17
• 2.2 摄像机标定方法分析17-23
• 2.2.1 常用的摄像机标定方法17-19
• 2.2.2 摄像机标定过程19-23
• 2.3 摄像机标定精度评定标准23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 3 摄像机参数优化25-43
• 3.1 最优化问题25-31
• 3.1.1 最优化问题概述25-26
• 3.1.2 经典的优化方法26-31
• 3.2 基于LM算法的摄像机参数优化31-36
• 3.2.1 建立优化目标33
• 3.2.2 雅克比矩阵的求解33-35
• 3.2.3 算法步骤35-36
• 3.3 空间特征点三维坐标计算36-38
• 3.4 摄像机参数优化实验38-42
• 3.4.1 标定板图像采集38-39
• 3.4.2 获取角点坐标39-40
• 3.4.3 摄像机标定40-41
• 3.4.4 摄像机参数优化41-42
• 3.5 实验结果分析42
• 3.6 本章小结42-43
• 4 巷道形变计算43-53
• 4.1 巷道形变计算系统结构43-44
• 4.2 实验场景及平台介绍44-45
• 4.2.1 实验场景说明44-45
• 4.2.2 实验平台介绍45
• 4.3 巷道形变计算系统界面45-46
• 4.4 巷道形变计算实验46-52
• 4.4.1 特征点图像采集47-48
• 4.4.2 图像预处理48
• 4.4.3 特征点三维坐标计算48-49
• 4.4.4 精度评定49-51
• 4.4.5 巷道形变计算51-52
• 4.5 本章小结52-53
• 5 总结与展望53-55
• 5.1 总结53
• 5.2 今后工作的展望53-55
• 致谢55-56
• 参考文献56-59
• 附录59

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