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文檔簡介
1、隨著城市化進程的推進,交通問題日益凸顯,為了進一步提高城市交通承載力,許多城市不斷加大地鐵建設(shè)的力度,由此所衍生的地鐵運行安全問題也開始備受關(guān)注。地鐵限界是保證地鐵安全運行的空間范圍,當(dāng)有異物侵入限界時,就會對地鐵車輛的運行安全產(chǎn)生很大的威脅。利用非接觸式檢測技術(shù)快速、準(zhǔn)確地檢測出侵限異物,對保證地鐵運行安全具有十分重要的意義。
論文在分析了激光掃描和立體視覺兩種限界檢測技術(shù)優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上,確定了激光掃描技術(shù)和立體視覺技術(shù)相結(jié)
2、合的檢測方案。由于基于激光掃描的限界檢測系統(tǒng)方案已比較成熟,本文著重研究了基于立體視覺的限界檢測系統(tǒng),作為激光掃描檢測的補充手段。
本文主要完成以下4個方面的工作:
(1)利用Halcon視覺軟件完成了攝像機標(biāo)定,得到了攝像機的內(nèi)、外參數(shù),以此為基礎(chǔ),構(gòu)建出攝像機成像模型。
(2)提出了自動特征點匹配和手動特征點匹配相結(jié)合的方案來進行特征點的匹配。其中,自動特征點匹配分三大模塊分別是特征點定位、特征點描述以
3、及特征點匹配,從特征點提取數(shù)量、運算時間兩方面考慮,在特征點定位算法上選取了Surf,特征點描述算法選取了Surf,特征點匹配算法選取了Flann,三者組合能夠滿足實驗要求。
(3)根據(jù)構(gòu)建出的攝像機模型以及匹配出的特征點求解出了特征點的世界坐標(biāo),完成了特征點的三維重建。
(4)依據(jù)地鐵限界坐標(biāo)系以及地鐵限界標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建出了限界空間,并將特征點轉(zhuǎn)換到限界空間中,在此基礎(chǔ)上,完成了對特征點侵限的判定。
論文完成了
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