基于機(jī)器視覺的公交自動報站系統(tǒng)特征提取方法研究.pdf

1、本文將優(yōu)化后的機(jī)器視覺和視頻圖像處理技術(shù)應(yīng)用于公交自動報站系統(tǒng)，從而實現(xiàn)公交報站系統(tǒng)的信息化、智能化。利用攝像機(jī)實時采集公交沿線視頻并提取關(guān)鍵幀，采集站點附近圖像并建立站點圖像數(shù)據(jù)庫，將關(guān)鍵幀和圖像數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)的站點圖像進(jìn)行匹配，匹配成功驅(qū)動報站系統(tǒng)報站。圖像特征提取是其中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接關(guān)系著報站系統(tǒng)的實時性和穩(wěn)定性，本文主要研究適用于視覺報站系統(tǒng)的特征提取方法。
　　首先，通過實驗研究表明SIFT和SURF算法雖然在視角、

2、光照、尺度和噪聲等各種變換下具有良好的穩(wěn)定性，但運(yùn)算速度較低，不能很好地應(yīng)用于實時的報站系統(tǒng)，而FAST角點最大的優(yōu)勢在于較高的計算速度。本文基于FAST算子，結(jié)合直方圖均衡化算法以及雙邊濾波算法，提出了快速魯棒的FAST角點算子。實驗證明改進(jìn)FAST算法提取的角點重復(fù)率更高，光照不變性和抗噪聲能力更好。
　　其次，提出并實現(xiàn)了一種局部二進(jìn)制描述子LATCH，同時與SIFT、SURF以及傳統(tǒng)的二進(jìn)制算子BRIEF、ORB做了實驗對

3、比，驗證了LACTH算子兼具高精度和高速度的特性，且存儲要求較低，可以用于實時的應(yīng)用。基于改進(jìn)FAST算法，提出改進(jìn)FAST+LATCH的特征提取方法。實驗證明該算法實時性好，魯棒性高，適用于公交報站系統(tǒng)。采用RANSAC算法剔除誤匹配，進(jìn)一步提高匹配精度。
　　最后，在Visual Studio2015+OpenCV平臺下進(jìn)行了公交報站系統(tǒng)仿真研究，提取公交視頻關(guān)鍵幀，建立站點圖像數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)了本文改進(jìn)的FAST+LATCH算法