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1、車載環(huán)境下計(jì)算機(jī)視覺感知技術(shù)的研究是無人駕駛汽車的一個(gè)重要研究方向,基于單目視覺的研究雖然成本低廉、靈活簡(jiǎn)單,但是存在由單個(gè)車載攝像機(jī)所獲路面情況視野較窄的局限。即使是利用旋轉(zhuǎn)云臺(tái),雖可以獲得較大范圍的視野,但無法同一時(shí)刻獲得路況信息。為此,本文結(jié)合無人駕駛汽車的具體應(yīng)用,主要研究如何利用多目攝像機(jī)較好感知行車環(huán)境信息,包括車載環(huán)境下多目融合算法研究、多目車載攝像機(jī)定位布局方案以及行車過程中雙目標(biāo)定和物體距離感知。主要的工作及研究成果如
2、下:
1.基于特征的多目融合算法對(duì)特征提取和特征匹配要求較高,且大都是在線性尺度空間提取特征,經(jīng)過高斯濾波的圖像會(huì)存在邊界模糊和細(xì)節(jié)丟失。為此,本文提出一種基于KAZE非線性尺度空間的多目融合算法,該算法結(jié)合Gauge-SURF(G-SURF)特征描述向量對(duì)非線性尺度空間的KAZE特征進(jìn)行改進(jìn)。將視頻幀圖像經(jīng)過非線性擴(kuò)散濾波和AOS算法提取KAZE特征點(diǎn),在gauge坐標(biāo)系生成64維二階多尺度gauge偏導(dǎo)特征描述向量。再根據(jù)
3、特征匹配后的變換矩陣進(jìn)行融合,生成寬景甚至全景。
2.結(jié)合相機(jī)成像原理、相機(jī)參數(shù)以及車體尺寸,給出一種車載多目攝像機(jī)的定位和布局方案,用來確定行車環(huán)境中車載攝像機(jī)最佳個(gè)數(shù)、擺放位置以及獲得最佳視野范圍。在用最少的相機(jī)覆蓋最大區(qū)域的同時(shí),利用車載雙目攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,并將標(biāo)定參數(shù)應(yīng)用于移動(dòng)車載環(huán)境下物體距離感知。
3.在不同的數(shù)據(jù)集中實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,改進(jìn)的KAZE特征在特征提取時(shí)間和匹配率方面都有了一定的改進(jìn)。本文的多目
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