基于全景立体视觉的交通危险预警系统设计及算法研究
发布时间:2023-04-09 04:59
随着市场对于汽车的主动安全和智能化需求不断提高,国内外众多的企业、科研机构对于自动驾驶技术的研究日趋火热,其社会价值和经济价值愈发凸显。自动驾驶技术当前研究重点之一在于车辆的个体智能,包含车辆的感知、控制等多个方面,其中对道路环境信息的实时获取至关重要。目前,针对于智能驾驶技术,国内外提出了多种解决方案。双目视觉因其深度信息获取容易等优势,近年来备受关注,将其融入自动驾驶技术中,一定程度上可以提升自动驾驶的安全性。深度学习技术不断发展,使得物体检测门槛降低、准确率有效提升。为此,结合立体视觉算法及深度学习技术,本论文开发了一种基于双目立体视觉的多视点全景图像采集系统并将其与深度学习算法融合,实现对周边交通环境的检测及潜在危险的预警。本论文具体工作及成果如下:(1)自行搭建了一套360度全景立体图像采集系统,该系统由四路150度(对角线角度)双目相机以正方形拼接的方式组成,用以实现对水平方向360度全景立体图像的实时采集。该系统中,双目相机模组单目分辨率320x480,帧率30-60fps可调,以USB连接的方式与PC进行连接;(2)首次提出了一种基于特征匹配和图像互信息(灰度对矩阵)的...
【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 研究背景
1.2 国内外发展状况
1.2.1 国外自动驾驶技术发展状况
1.2.2 国内自动驾驶技术发展状况
1.3 自动驾驶技术中的关键技术
1.3.1 图像拼接技术发展状况
1.3.2 物体检测技术发展状况
1.4 论文研究内容和组织结构
1.4.1 论文研究内容
1.4.2 论文组织结构
第二章 整体方案设计以及实现平台
2.1 整体方案设计
2.2 硬件平台
2.3 软件平台
2.3.1 OpenCV开发库
2.3.2 TensorFlow
2.4 本章小结
第三章 全景图像拼接
3.1 全景拼接
3.1.1 全景拼接原理
3.1.2 图像配准
3.2 全景图像获取
3.3 本章小结
第四章 信息获取及预警
4.1 双目立体视觉深度信息获取
4.2 物体检测
4.2.1 开发环境的搭建
4.2.2 物体检测模型
4.3 危险预警
4.4 本章小结
第五章 系统测试
5.1 图像配准算法测试
5.2 深度相机距离检测测试
5.3 物体检测测试
5.4 系统整体方案测试
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
作者简介
本文编号:3787109
【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 研究背景
1.2 国内外发展状况
1.2.1 国外自动驾驶技术发展状况
1.2.2 国内自动驾驶技术发展状况
1.3 自动驾驶技术中的关键技术
1.3.1 图像拼接技术发展状况
1.3.2 物体检测技术发展状况
1.4 论文研究内容和组织结构
1.4.1 论文研究内容
1.4.2 论文组织结构
第二章 整体方案设计以及实现平台
2.1 整体方案设计
2.2 硬件平台
2.3 软件平台
2.3.1 OpenCV开发库
2.3.2 TensorFlow
2.4 本章小结
第三章 全景图像拼接
3.1 全景拼接
3.1.1 全景拼接原理
3.1.2 图像配准
3.2 全景图像获取
3.3 本章小结
第四章 信息获取及预警
4.1 双目立体视觉深度信息获取
4.2 物体检测
4.2.1 开发环境的搭建
4.2.2 物体检测模型
4.3 危险预警
4.4 本章小结
第五章 系统测试
5.1 图像配准算法测试
5.2 深度相机距离检测测试
5.3 物体检测测试
5.4 系统整体方案测试
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
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作者简介
本文编号:3787109
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3787109.html
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