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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的飛速發(fā)展,城市中的人口、能源、交通、基礎(chǔ)設(shè)施等各方面壓力逐步增大,為了更好的推動(dòng)城市建設(shè)的發(fā)展,“數(shù)字城市”的概念被提出。數(shù)字城市是對(duì)城市進(jìn)行多分辨率、多尺度、多時(shí)空和多種類的三維描述,以便實(shí)現(xiàn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)信息化和社會(huì)公眾服務(wù)信息化、數(shù)字化。
城市基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè),是“數(shù)字城市”建設(shè)的戰(zhàn)略基礎(chǔ);城市基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集與處理工作,則是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的前提。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理工作,不僅需要大量的人力、物力、財(cái)力,而
2、且效率低下,難以跟得上城市交通建設(shè)日新月異的變化;移動(dòng)道路測(cè)量系統(tǒng)(Mobile Mapping System,MMS)提供了一種便捷、經(jīng)濟(jì)的工作方式,可以更好的滿足智能交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的要求。
移動(dòng)道路測(cè)量系統(tǒng)是當(dāng)今測(cè)繪界的尖端科技。通過(guò)將全球定位系統(tǒng)(GPS)、視頻系統(tǒng)(CCD)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)或航位推算系統(tǒng)(DR)等先進(jìn)傳感器安裝在車輛、火車、飛機(jī)等移動(dòng)設(shè)備上,在載體高速行進(jìn)中,快速采集道路及其兩旁地物的空
3、間位置數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù),并同步存儲(chǔ)在車載計(jì)算機(jī)中,經(jīng)事后或?qū)崟r(shí)處理,形成各種有用數(shù)據(jù)集的綜合系統(tǒng)。
如何利用MMS中的CCD視頻系統(tǒng)捕獲豐富的道路及兩旁地物的圖像信息,準(zhǔn)確實(shí)時(shí)地計(jì)算它們的空間位置數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)實(shí)景三維空間信息系統(tǒng),是MMS的關(guān)鍵問(wèn)題。
本文所選課題是基于雙目立體全景視覺(jué)傳感器的視頻系統(tǒng)在道路寬度測(cè)量上的應(yīng)用研究。采用基于全方位視覺(jué)傳感器(Omnidirectional vision se
4、nsors,ODVS)的垂直式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的雙目立體CCD視頻系統(tǒng),主要實(shí)現(xiàn)360°范圍內(nèi)道路立體圖像的捕獲和道路空間位置數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)的提取。
論文以全方位視覺(jué)傳感器為基礎(chǔ)的同時(shí),將雙目立體視覺(jué)原理引入全景視覺(jué)領(lǐng)域。在全景視覺(jué)下,對(duì)道路的識(shí)別算法進(jìn)行研究,并對(duì)雙目立體全景視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用在道路信息數(shù)字化過(guò)程中,做了一個(gè)完整的、有側(cè)重點(diǎn)的分析和研究,包括全方位視覺(jué)傳感器的標(biāo)定、全景立體攝像機(jī)模型的建立、全景圖像的捕獲與預(yù)處理、特征
5、點(diǎn)的識(shí)別和匹配、三維空間信息的測(cè)量等。
本文完成的主要工作有以下幾個(gè)方面:
1、基于雙目立體全景視覺(jué)傳感器的移動(dòng)道路測(cè)量平臺(tái)的研究。簡(jiǎn)單介紹當(dāng)前移動(dòng)道路測(cè)量平臺(tái)的研究現(xiàn)狀和具有代表性的LD2000-RM型MMS。提出對(duì)其中的CCD視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn),將全方位視覺(jué)和雙目全景立體視覺(jué)引入MMS。全方位視覺(jué)傳感器具有360°的水平視野和120°的垂直視野,可以瞬間捕獲超大范圍的道路圖像,并且具有單視點(diǎn)成像屬性,可以實(shí)
6、現(xiàn)圖像空間信息的測(cè)量。在此基礎(chǔ)上,我們?cè)O(shè)計(jì)了一種垂直結(jié)構(gòu)的雙目立體全景視覺(jué)傳感器(BinocularOmni-stereo Vision Sensor,BOSVS),可以瞬間捕獲全方位的道路立體圖像,并從結(jié)構(gòu)上實(shí)現(xiàn)了立體匹配的極線約束,將圖像匹配復(fù)雜度從n2降到一維極線,大大降低了匹配復(fù)雜度的同時(shí),降低了誤匹配的可能,提高了立體視覺(jué)的準(zhǔn)確度。
2、全景視覺(jué)下道路識(shí)別算法的研究。分析了全景視覺(jué)下,道路圖像發(fā)生的畸變,給道路識(shí)
7、別帶來(lái)檢測(cè)的不便。本文提出了基于特征的道路檢測(cè)算法,即基于彩色圖像的道路區(qū)域特征和邊緣特征相結(jié)合的道路檢測(cè)算法:首先,利用OTSU算法對(duì)HSI顏色模型下的彩色圖像進(jìn)行自適應(yīng)閾值的圖像分割,在對(duì)道路區(qū)域進(jìn)行粗識(shí)別后;接下來(lái),再利用Canny算法、Hough算法檢測(cè)道路的邊緣信息,進(jìn)而修正道路的邊緣細(xì)節(jié),得到準(zhǔn)確的道路區(qū)域;最后,根據(jù)空間成像模型,確立道路寬度測(cè)量基準(zhǔn)。在道路識(shí)別中,不僅注重道路檢測(cè)的準(zhǔn)確度,還充分考慮了各種復(fù)雜環(huán)境的影響,
8、極力提高算法的魯棒性。
3、基于全方位視覺(jué)傳感器的雙目立體全景視覺(jué)系統(tǒng)的研究。在簡(jiǎn)單探討了全方位視覺(jué)傳感器標(biāo)定方法和全景圖像校正后,著重對(duì)全方位雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)中的圖像匹配進(jìn)行深入研究。利用極線約束理論實(shí)現(xiàn)快速立體匹配的同時(shí),采用SIFT算法和改進(jìn)后的ASIFT算法實(shí)現(xiàn)了完全仿射空間、全視角范圍內(nèi),圖像特征點(diǎn)的準(zhǔn)確快速匹配。有效克服了立體圖像因攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)、平移、縮放、以及光照、圖像仿射和視角變化的干擾,抑制了因環(huán)境影響帶來(lái)
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