【摘 要】
：
随着计算机视觉的飞速发展,人工智能、深度学习等也随之得到广泛的发展。人们对视觉等环境感知方向的研究也越来越多。关于双目视觉三维重建技术的研究在各个领域也都受到了广泛的关注。双目视觉是通过模拟人眼的结构进行感知周围环境,并能够将感知的二维图像信息通过立体匹配转化为空间的三维信息。双目视觉能够广泛应用于无人驾驶环境感知、安防环境检测、AR三维重建等多个方面。但是由于环境有光照、遮挡、弱纹理等多种情况的
论文部分内容阅读
随着计算机视觉的飞速发展,人工智能、深度学习等也随之得到广泛的发展。人们对视觉等环境感知方向的研究也越来越多。关于双目视觉三维重建技术的研究在各个领域也都受到了广泛的关注。双目视觉是通过模拟人眼的结构进行感知周围环境,并能够将感知的二维图像信息通过立体匹配转化为空间的三维信息。双目视觉能够广泛应用于无人驾驶环境感知、安防环境检测、AR三维重建等多个方面。但是由于环境有光照、遮挡、弱纹理等多种情况的存在,导致立体匹配算法的实际匹配效果不理想,所以基于双目视觉的三维重建仍然具有很重要的研究意义。本文针对低速无人移动平台的场景中使用双目视觉作为环境感知传感器,进而完成无人移动平台周围环境的三维重建。本文针对双目视觉进行三维重建过程中涉及到的双目标定、立体匹配以及三维重建获取点云数据等方面开展研究,对目前使用的标定方法进行误差校正,改进双目立体匹配算法,获取视差图,进而进行三维重建。本文首先通过系统介绍双目视觉所使用的理论基础,然后分别使用两种方法进行棋盘格双目标定,得到双目相机的内外参数以及畸变系数;使用改进代价函数进行立体匹配得到视差图;最后利用视差图通过计算得到三维重建结果。本文主要工作如下:（1）根据双目视觉在无人移动平台上的使用要求,挑选满足条件的硬件传感器。搭建无人移动平台的双目视觉三维重建系统的硬件平台。（2）对相机标定原理与相机畸变进行分析,使用MATLAB双目标定工具箱进行立体标定获取相机内外参数与畸变系数,并对得到的结果进行误差分析与校正。（3）对立体匹配算法进行深入研究,使用AD-Census作为代价函数,并对代价函数中比特串的计算方法进行改进。然后使用代价进行代价计算与可变窗口的代价聚合,使用多路径优化视差图。从而得到较为稳定的视差图。（4）设计了系统的软件框架,将视觉处理中常用的库、开发工具等结合起来实现对硬件接口的调用、图像的读取与保存、立体匹配算法的实现、三维重建实现。
其他文献
玉米作为重要的粮食和饲料作物以及工业用途原料在我国大面积种植,种植面积和产量居三大作物之首,对保证粮食安全具有重要意义。病害是影响玉米生产的主要因素之一,常年损失6%～10%。玉米茎腐病又称玉米青枯病,是一种典型的土传性病害,该病害由多种病原菌单独或复合侵染引起,其中禾谷镰刀菌是分布最广、致病力最强的玉米茎腐病优势病原菌。近年来,虽然鉴定到了几个玉米茎腐病的数量抗性位点,但是抗性贡献率都有限,而且
乳腺癌作为女性最常见的恶性肿瘤之一,早发现,早治疗对于降低患者的死亡率和提高治愈率以及生存率具有重要的意义,但是目前国内优质医疗资源供给不足,医疗成本高,专业医生培养周期长,工作强度大,容易导致较高的误诊率。针对这样的医疗现状,本文采用深度学习技术作为理论基础,基于卷积神经网络（CNN）分别研究乳腺X线影像描述的文本分类方法和病理图像的图像分类方法,以辅助医生完成乳腺癌的诊断过程,提高医生的工作效
近年来,针对枯燥单调的传统下肢康复训练,国内外许多学者将虚拟现实技术应用到康复训练系统中,用以提高康复效率,但由于虚拟现实技术的局限性,基于虚拟现实的康复治疗方式目前还没有得到广泛的应用。混合现实作为继虚拟现实之后的新技术,不但继承了虚拟现实的各种优点,而且将人、虚拟环境和真实世界三者联系在一起,因此在需要与真实世界进行互动的活动中,混合现实显然更具优势。将混合现实技术应用到下肢康复训练领域中具有
人类视觉系统（HVS）具有高效接收视觉信息并将各种视觉信息整合起来的结构,能够高效地完成轮廓检测等视觉任务。从生物视觉通路的角度分析,外界图像首先要经过神经节细胞,然后在通过外膝体到达视皮层。生理学上的研究表明在初级视皮层中高一级神经元可由下级神经元有序地汇聚形成,因此,初级视皮层中的简单细胞具有外膝体细胞的特性。为了进一步模拟视觉通路中多种视觉信息共同处理机制,本文将双目视觉处理机制和感受野动态
随着硬件设备的不断发展与大数据的出现,使得人工智能技术成为未来移动机器人发展的重要方向,而如何将深度学习算法运用于移动机器人也成为了新的难点。一方面,尽管高计算性能硬件设备不断发展,其体积依然较大,会严重增加移动机器人的体积与负载;另一方面,深度学习算法准确率远高于传统算法,然而,其实时性却堪忧。为此,本文对将深度学习检测与跟踪算法运用于移动机器人来提高陆上移动机器人对近场浅水动态目标检测与跟踪效
太阳电池阵机构作为航天器的主要供能装置,为航天器提供动力源,是航天器必不可少的组成部分,随着我国深空探测任务的进行,深空探测任务对太阳电池阵的依赖越来越重和对供电需求逐渐增加,急需研制出能提供足够电推动功率的供能系统,因此,开展对大面积、轻量化、大折展比的太阳电池阵机构的研究将对未来国家航天事业发展具有重要意义。本文根据我国目前已有的研究成果,设计一种大面积、大折展比的薄膜太阳电池阵机构。首先,本
随着锂离子电池产业及电池应用行业的不断扩大,尤其在新能源电动汽车、无人机、电子产品等领域应用的快速增长。由锂离子电池引起的安全问题频出,使得对锂离子电池性能、寿命和安全性要求更加严格,对锂离子电池的健康状态（State of Health,SOH）估计和剩余寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测研究显得尤为重要。本论文通过对锂离子电池的健康状态和失效机理进行分析,对电池管理
定日镜是塔式光热电站中重要的基本聚光设备,数量巨多的定日镜组成的境场是电站的主要投资部分。塔式光热电站通常建于多风沙天气的戈壁荒漠地区,在风荷载作用下定日镜易产生挠曲变形甚至发生倒塌破坏,从而影响整个发电系统的聚光效率甚至造成重大的经济损失。因此,研究分析定日镜的受风影响对定日镜结构抗风设计和境场布置优化以及提高电站发电效率具有重要意义。计算风工程（CFW）是近年来迅速发展并逐渐成熟的一种结构风工
无线传感器网络是部署在监测区域,大量具有感知和监测环境的传感器节点通过自组织方式构建的分布式传感网络。由于传感器节点资源受限,以及大量的干扰因素存在,有效、实时的链路质量评估机制可以为路由协议提供可靠的信息,保证网络拓扑稳定,进而实现数据高效传输,提高网络吞吐率,节省资源提升网络的使用周期。超限快速决策树（Extremely Fast Decision Tree,EFDT）作为一种在线机器学习方法
分布参数系统由于其本身具有空间和时间分布特性,使它在各个控制领域有广泛的应用背景,如人口增长、化工过程、振动过程、核反应过程、社会系统、环境工程等方面。迭代学习控制因为其独特的记忆和修正特点,成为了解决分布参数系统控制问题的主要智能控制算法之一。任何学习算法都需要一个内在要求,即重复性。然而对于被控系统的重复性要求往往在一定程度上限制了迭代学习控制的广泛应用,因为当跟踪目标发生变化时,迭代学习控制