2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著GNSS(Global Navigation Satellite System)系統(tǒng)在智能交通領(lǐng)域中飛速發(fā)展,GNSS技術(shù)在列車定位中的應用也日益廣泛。采用GNSS技術(shù)構(gòu)建列車定位系統(tǒng)有著極大的優(yōu)勢,但鐵路沿線環(huán)境惡劣,GNSS衛(wèi)星信號易受到沿線障礙物的遮擋,以及反射或者折射產(chǎn)生多徑效應,對定位精度產(chǎn)生影響。為了解決該問題,對沿線的陸地場景障礙物進行檢測和三維重建,來獲取軌旁障礙物遮擋狀況,以排除可能產(chǎn)生多徑干擾的衛(wèi)星,提高定位的精

2、度,具有理論價值和實際意義。 本文提出一種基于計算機視覺技術(shù)來獲取軌旁障礙物遮擋狀況以服務于列車衛(wèi)星定位系統(tǒng)中選星預測的預處理方法,該方法使用多臺攝像機組成多組雙目立體視覺系統(tǒng)拍攝記錄鐵路沿線場景,之后對記錄圖像進行處理以檢測各場景下天線周圍的障礙物,并通過雙日視覺理論對障礙物進行重建,得到其遮蔽角和水平角信息,形成相應的數(shù)據(jù)庫,以用于之后的選星預測,輔助快速定位、消除多徑干擾的影響,保證列車定位的精度。 研究內(nèi)容包括:

3、 1.相機標定:基于2D棋盤標定方法完成兩臺相機的內(nèi)部參數(shù)標定并獲得左右相機坐標系之間轉(zhuǎn)換關(guān)系矩陣; 2.圖像預處理:提出更適合于軌旁場景的預處理方法,以圖像灰度變換為主,能改善對比度,增強圖像的細節(jié)信息; 3.障礙物特征求取:完成障礙物特征求取,提取出圖像的角點、邊緣信息,并對Harris角點檢測算子進行了一定的改進; 4.特征匹配:作為計算機視覺系統(tǒng)的核心,本文提出了一種結(jié)合Monogenic Sig

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