行车记录仪数据稀疏点云重建及斑马线检测应用

发布时间：2017-09-05 19:19

  本文关键词：行车记录仪数据稀疏点云重建及斑马线检测应用

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【摘要】：行车记录仪是一种通常安装在行驶的车辆前挡风玻璃上用于记录行驶过程中车辆周边环境影像的仪器。由于行车记录仪数据具有价格低廉、获取方式便利、来源广泛的特点,因此本文利用行车记录仪数据作为数据源,进行了街景影像的姿态恢复与稀疏点云重建以及基于重建结果的斑马线自动检测与状态分析研究。利用行车记录仪数据直接进行街景重建存在若干问题：由于行车记录仪的主要作用是记录车辆的行驶情况,其拍摄方向和车辆行驶方向一致,因此行车记录仪拍摄的影像中通常包含大量移动的车辆和道路交通设施,然而在重建过程中,由于相对位移与重复纹理的影响,移动的车辆和道路中央隔离带区域易产生大量的不可靠匹配点,这些不可靠同名点通常会导致自动重建失败。为了解决这个问题,本文提出了一种匹配特征点滤波蒙版,该蒙版被用来剔除车辆和隔离带上的粗差点,从而保证基于Structure from Motion (SfM)方法的稀疏点云重建流程能顺利自动进行。匹配特征点滤波蒙版由车辆和道路中央隔离带区域构成,故为了快速高效稳定的在序列影像上检测出蒙版区域,本文提出了自动整车区域检测方法与自动道路中央隔离带区域检测方法。整车检测方法是在现有车辆背面或正面检测方法的基础上改进的盒状检测框拓展方法,而隔离带检测方法是利用检测区域的分布密度来定位条状目标的方法。两种方法都具有运算速度快、环境变化适应性强的特点。在这两种区域自动检测结果的辅助下生成的滤波蒙版能够将车辆和隔离带区域上的SIFT匹配特征点滤除,进而改善相机的姿态恢复与稀疏三维点云重建的效果。斑马线是一类重要的交通基础设施,具有保障人民生命财产安全、提升交通安全系数的重要意义。斑马线在熙熙攘攘的车流中极易被磨损,所以对其位置与状态的监控尤为重要。因此在街景稀疏点云重建和相机姿态恢复成果的基础上,本文提出了一种斑马线高精度自动检测与状态自动分析的方法。该方法首先利用重建的稀疏点云三维信息以及恢复的相机姿态信息来辅助斑马线分类器分层学习,以高效提升分类器性能；然后通过对分类器检测目标的y轴投影结果进行高通滤波来获得兴趣区域,再借助轮廓信息从兴趣区域中进一步剔除误检结果,来逐步提高检测的准确率；最终得到高召回率、高准确率的斑马线检测结果。该斑马线自动检测方法具有较强的鲁棒性,不仅能够检测出不同场景、不同光照条件下的人行横道线,对存在遮挡、污损现象的人行横道线也同样能稳定检测。在高精度的斑马线检测结果的基础上,本论文从检测结果强度直方图中提取人行横道线区域的多维检测特征向量。从而训练用于进行污损掉漆状态分析的支持向量机模型,该模型能够自动按照斑马线的状态将其分为三类,即处于严重污损或掉漆的状态的斑马线、处于略微污损或掉漆的状态的斑马线、以及纹理清晰无明显污损掉漆的状态的斑马线。最后在重建的相机姿态参数的辅助下,论文提出对斑马线进行粗略的正射纠正,然后通过二值化后条纹的外接四边形所包含的黑白像素之比,来定量分析斑马线的状态。
【关键词】：行车记录仪数据重建 特征点滤波蒙版 隔离带区域自动检测 整车区域检测 分层学习 斑马线高精度检测 斑马线状态分析
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;U463.6
【目录】：

• 摘要10-12
• Abstract12-13
• 第1章 绪论13-24
• 1.1 研究背景及意义13-15
• 1.2 国内外相关研究现状综述15-18
• 1.2.1 街景点云重建的研究现状15-17
• 1.2.2 斑马线自动检测与状态分析的研究现状17-18
• 1.3 本文研究目标与内容18-20
• 1.4 技术路线与结构安排20-24
• 第2章 几何重建、自动目标检测理论与数据特点分析24-35
• 2.1 几何重建相关理论24-26
• 2.1.1 SIFT特征匹配24-25
• 2.1.2 QDEGSAC与核线约束算法25-26
• 2.2 自动目标检测相关理论26-31
• 2.2.1 Haar-like特征模板26-28
• 2.2.2 基于积分图的特征快速算法28-29
• 2.2.3 Adaboost级联结构分类器29-31
• 2.3 行车记录仪数据特点分析31-34
• 2.4 本章小结34-35
• 第3章 车辆与隔离带区域自动检测算法研究35-63
• 3.1 引言35-36
• 3.2 检测难点分析36-37
• 3.3 整车检测算法37-49
• 3.3.1 样本制作策略与分类器训练38-43
• 3.3.2 盒状检测区拓展43-49
• 3.4 隔离带区域检测方法49-52
• 3.4.1 样本制作与分类器训练策略49-51
• 3.4.2 基于灭点位置的隔离带区域判定方法51-52
• 3.5 实验结果与分析52-60
• 3.5.1 整车区域检测结果与分析53-58
• 3.5.2 隔离带区域检测结果与分析58-60
• 3.6 本章小结60-63
• 第4章 基于行车记录仪数据的街景稀疏点云重建63-86
• 4.1 引言63-64
• 4.2 SIFT特征点精化64-67
• 4.3 粗差点剔除并基于SfM算法进行街景稀疏点云重建67-68
• 4.4 实验结果与分析68-84
• 4.4.1 基于车辆与护栏检测区域的粗差点剔除结果分析70-71
• 4.4.2 两两像对定向结果分析71-73
• 4.4.3 相机姿态恢复结果与分析73-78
• 4.4.4 稀疏点云重建结果与分析78-84
• 4.5 本章小结84-86
• 第5章 重建结果辅助的斑马线自动检测与状态分析86-123
• 5.1 引言86-88
• 5.2 重建结果辅助的斑马线分类器分层训练方法88-93
• 5.2.1 基于错误结果的分类器分层学习方法概述88-89
• 5.2.2 错误检测结果自动定位方法89-91
• 5.2.3 分层迭代训练斑马线分类器91-93
• 5.3 斑马线检测结果性能提升方法93-99
• 5.3.1 高通滤波确定兴趣区域算法93-97
• 5.3.2 基于轮廓信息的误检剔除算法97-99
• 5.4 斑马线状态自动分析方法99-106
• 5.4.1 检测强度直方图99-100
• 5.4.2 检测结果特征值计算100-103
• 5.4.3 基于支持向量机的污损状态分析103-106
• 5.5 实验结果与分析106-120
• 5.5.1 斑马线自动检测算法鲁棒性分析107-110
• 5.5.2 斑马线自动检测结果与分析110-113
• 5.5.3 斑马线状态分析中间文件与分析结果113-118
• 5.5.4 基于大区域数据的街景稀疏点云重建与斑马线检测与状态分析方法各阶段耗时与精度统计118-120
• 5.6 本章小结120-123
• 第6章 全文总结与展望123-127
• 6.1 论文工作与成果总结123-125
• 6.2 论文主要创新点125
• 6.3 未来研究展望125-127
• 参考文献127-134
• 攻读博士期间发表的论文和科研情况134-135
• 致谢135-136

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本文编号：799801