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文檔簡介
1、隨著社會的進(jìn)步,人口日益增長導(dǎo)致人類面臨了很多農(nóng)業(yè)方面的問題。為了解決這些問題,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化得到了廣泛的研究,尤其是農(nóng)業(yè)自主車輛。但在實際農(nóng)田環(huán)境中,會出現(xiàn)很多的不可避免的障礙物。因此如何實現(xiàn)障礙物的檢測是很重要的問題。在諸多傳感器中,雙目相機(jī)價格適中,容易得到場景中物體的深度信息,同時也能獲得足夠的環(huán)境信息,其處理效率通常的計算機(jī)完全可以勝任。此外,雙目相機(jī)與人眼構(gòu)造相似,符合人們的認(rèn)知習(xí)慣,更有利于人們的使用和研究。故本文的研究建
2、立在雙目相機(jī)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了基于雙目視覺的障礙物檢測研究。
本文首先介紹了本課題的研究背景和目的意義,并闡述了障礙物檢測技術(shù)在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,提出了本文的主要研究內(nèi)容;接著從雙目視覺的總體設(shè)計出發(fā),提出了雙目視覺系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)步驟,并從硬件平臺和軟件平臺兩方面出發(fā),對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行了構(gòu)建。
在攝像機(jī)標(biāo)定方面,本文首先介紹了攝像頭成像原理,并引入了攝像機(jī)標(biāo)定時所需要的幾個參考坐標(biāo)系,對這幾個坐標(biāo)系之間的關(guān)系進(jìn)
3、行轉(zhuǎn)換。對于攝像機(jī)標(biāo)定方法,本文主要介紹了三種傳統(tǒng)的標(biāo)定法:DLT標(biāo)定法、Tsai的RAC標(biāo)定法、張正友平面標(biāo)定法。由于張正友平面標(biāo)定法操作簡單,具有很高的實時性和魯棒性,因此本文采用了張正友平面標(biāo)定法,并通過MATLAB軟件對攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定實驗,獲得了攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。
在障礙物目標(biāo)區(qū)域提取中,本文主要采用了最大類間方差法提取最佳閾值,并對圖像進(jìn)行分割,得到障礙物大致區(qū)域。
對雙目攝像機(jī)獲得圖像進(jìn)行特征點檢
4、測與匹配,本文主要介紹了三種典型的算法:Harris-NCC算法、SURF算法、SIFT算法。并通過分別采用這三種算法,對圖像進(jìn)行特征點檢測與匹配,分析比較這三種算法的性能,主要包括檢測的特征點數(shù)、特征點檢測時間、匹配成功的對應(yīng)點數(shù)、匹配時間。通過分析比較,最終得出SURF算法是最佳的特征點檢測和匹配算法。
最后進(jìn)行深度信息計算,主要是通過SURF算法匹配好的對應(yīng)點,選取障礙物目標(biāo)標(biāo)點的特征點,再根據(jù)世界坐標(biāo)系和計算機(jī)圖像坐標(biāo)
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