面向自动驾驶的交通标识测距

发布时间：2022-02-22 08:47

　　随着经济全球的飞速发展,人的生活水平也因此提高,私家车辆基数迅速增长,车辆基数的增长,不仅使交通变得越来越拥堵,也给人的生命和财产带来了威胁,运用高新技术的自动驾驶车辆应运而生。同时随着计算机及嵌入式系统性能的提高,能够对诸如图像等大型数据进行快速处理,给自动驾驶车辆的发展提供了很好的硬件环境。所以决定利用计算机视觉中双目视觉测距技术,对自动驾驶中交通标识的实时测距问题进行研究。在对双目视觉测距原理进行深入研究后,通过在双目视觉测距中引入矫正映射表等方法,满足自动驾驶应用中对交通标识测距的实时性要求。传统的双目视觉测距原理会将双目图像进行立体矫正,而后进行立体匹配,根据得到的视差计算距离,所有过程均为在线计算过程。为了提高算法的检测速度,主要做了两方面改进工作:（1）放弃立体矫正一步,直接在畸变图像上进行模板匹配,根据左侧视图中交通标识的位置坐标裁剪模板,在右侧视图中进行模板匹配得到右侧视图交通标识的位置坐标;（2）提出构建矫正映射表,通过该表可直接读取出交通标识畸变坐标对应的矫正后坐标,从而得到视差,计算出距离。在本文算法中模板匹配为在线计算过程,矫正映射表的计算为离线过程,同时采用... 

【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景及意义
    1.2 环境感知常用的测距技术
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 国外研究现状
        1.3.2 国内研究现状
    1.4 论文的主要内容及章节安排
第2章 双目视觉测距模型及实验
    2.1 双目视觉测距原理
    2.2 相机投影模型
        2.2.1 相机成像原理
        2.2.2 坐标系间转换关系
    2.3 相机标定
        2.3.1 相机标定原理
        2.3.2 相机标定实验
    2.4 立体矫正
        2.4.1 立体矫正原理
        2.4.2 立体矫正实验
    2.5 立体匹配
        2.5.1 立体匹配原理
        2.5.2 常用的匹配代价
    2.6 本章小结
第3章 图像预处理
    3.1 曝光问题与灰度化
    3.2 判断是否存在曝光问题
    3.3 直方图均衡化
    3.4 图像锐化
    3.5 预处理流程及实验
    3.6 本章小结
第4章 改进的双目视觉测距模型
    4.1 计算矫正映射表
    4.2 金字塔模板匹配
        4.2.1 构建图像金字塔
        4.2.2 金字塔模板匹配原理
    4.3 算法流程
        4.3.1 相机标定及矫正映射表计算
        4.3.2 图像预处理
        4.3.3 模板匹配
        4.3.4 坐标矫正及测距
        4.3.5 测距流程
    4.4 本章小结
第5章 实验与结果分析
    5.1 双目视觉传感器选择
    5.2 实验与数据分析
        5.2.1 实验室环境
        5.2.2 车载环境
        5.2.3 误差分析
    5.3 人机交互界面
    5.4 本章小结
第6章 结论
参考文献
在学研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]轮廓波域内局部对比度增强的彩色图像灰度化算法[J]. 王冰雪,刘广文,刘美,陈广秋.  液晶与显示. 2020(02)
[2]远距离目标的多基线立体视觉点云成像技术[J]. 郝丽婷,蔡树国,杨兴雨,王贺龙,王元庆.  激光杂志. 2020(01)
[3]双目区域视差快速计算及测距算法[J]. 仲伟波,姚旭洋,冯友兵,孙雨婷,姚徐.  中国图象图形学报. 2019(09)
[4]针对目标跟踪过程的双目视觉测距方法研究[J]. 卢艳军,王诗宇,张太宁,李元龙.  电光与控制. 2020(01)
[5]基于双目视觉的零件多尺寸在线测量系统[J]. 张俊勇,伍世虔,陈彬,张琴,廖龙兴.  仪表技术与传感器. 2018(10)
[6]基于硬件SURF算法的自校准双目测距系统[J]. 蒋晓东,于纪言,朱立坤,黄建森.  光学学报. 2018(10)
[7]大型建筑的有源微波相位雷达位移测量方法[J]. 郑大青,胡顺仁,李双,刘伟.  仪器仪表学报. 2018(04)
[8]基于改进Census变换和异常值剔除的抗噪立体匹配算法[J]. 彭新俊,韩军,汤踊,尚裕之,俞玉瑾.  光学学报. 2017(11)
[9]中国汽车工程学术研究综述·2017[J]. 《中国公路学报》编辑部.  中国公路学报. 2017(06)
[10]大场景下多目立体视觉标定方法的研究[J]. 楚圣辉,张慧萌,陈硕,孟浩,刘国忠.  现代计算机(专业版). 2017(15)

博士论文
[1]双目立体视觉深度感知与三维重建若干问题研究[D]. 罗桂娥.中南大学 2012

硕士论文
[1]基于GPU的双目视觉运动目标检测跟踪算法研究[D]. 王婷婷.哈尔滨工业大学 2015
[2]双目立体视觉测距技术研究[D]. 靳盼盼.长安大学 2014
[3]基于静态图像的双目视觉测量技术研究[D]. 刘萍洋.东北林业大学 2014
[4]基于毫米波雷达的汽车主动防撞预警目标识别[D]. 韩星.吉林大学 2013
[5]基于双目立体视觉的三维定位技术研究[D]. 刘晶晶.华中科技大学 2007



本文编号：3639110