基于车辆立体视觉的物料堆三维测量研究

发布时间：2023-01-15 10:48

　　在城市基础设施建设中和一些大型工程项目中,比如水坝建设,矿山开采,港口储运等,这些工程场景下都会出现细沙堆,碎石堆等物料堆。这些物料堆的量化对于工程项目的管理是非常重要的一个环节,只有对物料堆进行了有效的计量就能改善工程场景的管理与提高工作效率。但是目前对这些体积较为庞大且外形不够规则的物料堆并没有一个非常适用的测量方法,同时近年来立体视觉技术的快速发展,使得智能汽车、勘探汽车等都安装了相关的传感器来检测周围环境。基于以上原因,本文从车辆立体视觉出发,研究出一种获得物料堆三维信息来估算目标物体积的方法,主要从以下三个方面:研究了经过标定的立体视觉图像的特征点提取问题,针对提取特征点的数量与提取算法的速度,本文将算法速度较快的FAST算法与边缘特征提取效果较好的Canny算法进行融合,将两者在建立的尺度空间中获得的特征点进行合并,加强边缘点的特征信息。由于两个算法都不具有旋转不变性与尺度不变性,将SIFT算法中对特征点的描述方法应用在两个算法融合得到的特征点上。在不同的场景下对算法进行了测试与比较,本文提出的算法能得到较多正确匹配的特征点对,同时在算法速度上也有了相应的提升。对双目图像中... 

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 课题背景及意义
    1.2 国内外立体视觉研究现状
        1.2.1 国外立体视觉研究现状
        1.2.2 国内立体视觉研究现状
    1.3 立体视觉三维测量研究现状
    1.4 物料堆三维测量中存在的问题
    1.5 内容安排和技术路线
第2章 车载双目相机模型与标定
    2.1 摄像机模型
        2.1.1 针孔相机模型
        2.1.2 双目相机模型
    2.2 摄像机标定
        2.2.1 相机标定原理
        2.2.2 双目视觉标定方法
        2.2.3 双目相机标定实验结果
    2.3 智能车实验平台
    2.4 本章小结
第3章 基于立体视觉的特征点提取技术研究
    3.1 特征点算法分析
        3.1.1 FAST角点检测
        3.1.2 Canny算法
        3.1.3 SIFT算法
    3.2 改进SIFT的特征匹配算法
        3.2.1 优化Canny算法
        3.2.2 改进SIFT算法设计
    3.3 实验结果
        3.3.1 优化后的Canny边缘检测
        3.3.2 改进后的SIFT算法
    3.4 本章小结
第4章 基于特征点的立体匹配技术研究
    4.1 立体匹配技术介绍
        4.1.1 立体匹配技术的分类
        4.1.2 立体匹配技术的组成
        4.1.3 立体匹配技术的基本步骤
    4.2 立体匹配算法
        4.2.1 BM算法概述
        4.2.2 SGBM算法概述
        4.2.3 误匹配点剔除
    4.3 实验结果
    4.4 本章小结
第5章 物料堆的三维测量与体积计算研究及分析
    5.1 获取物料堆的三维信息
        5.1.1 物料堆的三维测量
        5.1.2 物料堆的体积计算
    5.2 实验系统设计
        5.2.1 实验平台搭建
        5.2.2 实验方案
    5.3 实验结果及分析
        5.3.1 实验结果
        5.3.2 实验分析
    5.4 本章小结
第6章 结论
    6.1 研究总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间获得与学位论文相关的成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]类脑智能引导AI未来[J]. 张晓林.  自然杂志. 2018(05)
[2]基于运动散斑的物体三维形貌测量方法[J]. 孙俊锋,徐玉华,赵晓枫,谢良,张小虎.  实验力学. 2018(05)
[3]基于深度卷积神经网络的双目立体视觉匹配算法[J]. 肖进胜,田红,邹文涛,童乐,雷俊锋.  光学学报. 2018(08)
[4]基于改进卷积神经网络的稠密视差图提取方法[J]. 黄东振,赵沁,刘华巍,李宝清,袁晓兵.  激光与光电子学进展. 2018(12)
[5]基于Kriging插值算法的三维地形构造研究[J]. 薄杨,黄存东.  长沙大学学报. 2018(02)
[6]基于改进Kriging插值模型的城市地面沉降变形趋势面模拟[J]. 伊尧国,刘慧平,齐建超,段红志,刘湘平,张洋华.  大地测量与地球动力学. 2017(09)
[7]从百度Apollo计划探讨无人驾驶技术的发展[J]. 扈杭.  数字通信世界. 2017(09)
[8]SGBM算法与BM算法分析研究[J]. 张欢,安利,张强,郭迎钢,宋锡宁,高乾.  测绘与空间地理信息. 2016(10)
[9]深度成像理论与实现[J]. 刘子伟,许廷发,王洪庆,申子宜,饶志涛.  红外与激光工程. 2016(07)
[10]一种用于三维人脸重建的快速稠密视差图生成方法[J]. 谷天,陈江龙,李科,曾东.  西华大学学报(自然科学版). 2016(01)

博士论文
[1]基于双目立体视觉的羊体尺参数提取及三维重构的研究[D]. 周艳青.内蒙古农业大学 2018
[2]立体匹配技术的研究[D]. 耿英楠.吉林大学 2014

硕士论文
[1]基于双目立体视觉的大尺寸物体变形检测[D]. 管媛媛.西安理工大学 2018
[2]基于双目立体视觉三维重建技术研究[D]. 李彪.西安科技大学 2018
[3]双目视觉与障碍物探测方法研究[D]. 刘然.西安石油大学 2018
[4]基于双目立体视觉的大堆物料体积测量方法研究[D]. 毛琳琳.中国计量学院 2015
[5]双目视觉中立体匹配算法的研究与实现[D]. 周芳.大连理工大学 2013
[6]基于多目视觉的物料堆体积测量的研究[D]. 雷刚.东北大学 2012
[7]料堆测量系统三维重建算法研究[D]. 陈春.东北大学 2011



本文编号：3730966