基于雙目立體視覺的目標(biāo)識別與定位.pdf

1、計算機視覺是使用計算機及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的一種模擬。雙目立體視覺可以很好的模擬人的雙眼，能夠?qū)θS世界進行立體感知，在生產(chǎn)和生活中得到了廣泛的應(yīng)用。因此對雙目立體視覺的研究具有重大的理論意義和實際意義。本文完成了基于雙目立體視覺的目標(biāo)識別與定位的研究。利用廣茂達機器人作為實驗平臺，選擇了合適的算法，并根據(jù)實際實驗情況對這些算法進行了相應(yīng)改進，同時還融入了新的概念和思路，最終設(shè)計并實現(xiàn)了一個具體的雙目立體視覺系統(tǒng)，并利用此雙目立體視覺系

2、統(tǒng)進行目標(biāo)的識別與定位。實驗結(jié)果表明，此系統(tǒng)準確、穩(wěn)定且具有良好的實時性?，F(xiàn)將本文工作總結(jié)如下：
　　 第一，在攝像機標(biāo)定過程中，對于內(nèi)參的標(biāo)定，采用經(jīng)典的Zhang攝像機標(biāo)定方法來進行。對于外參的標(biāo)定，針對本實驗特點，提出了基于云臺轉(zhuǎn)角的外參估計方法。成功解決了攝像頭旋轉(zhuǎn)情況下需要重新標(biāo)定的問題。實驗結(jié)果表明，此方法可以精確的估計攝像頭旋轉(zhuǎn)情況下的外參。
　　 第二，在圖像分割方面，選擇HSV空間的閾值分割算法，并引入

3、連通區(qū)域標(biāo)記法，用以去除分割噪聲。目標(biāo)識別選用ShapeContexts形狀識別算法，并以此算法為基礎(chǔ)，提出了DSCE概念，即ShapeContexts的對角線偏心率。此方法進一步提高了目標(biāo)識別的正確率。
　　 第三，基于空間點的三維重建模型，重點研究了三維重建的一般方法。實驗結(jié)果表明，此方法具有較高的重建精度。
　　 最后，基于廣茂達機器人平臺設(shè)計并實現(xiàn)了具體的實驗場景。結(jié)合實驗場景，提出了一些創(chuàng)新思想，如三維測距采用