声明
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 研究现状
1.2.1 环境感知技术路线
1.2.2 机器视觉技术国内外研究成果
1.3 论文主要研究内容和结构安排
2 双目立体视觉测距原理
2.1 摄像机成像几何模型
2.1.1 三大坐标系及其转换关系
2.1.2 有镜头畸变的成像模型
2.2 单目视觉与双目视觉对比
2.3 双目立体视觉测距的数学原理
2.4 本章小结
3 双目立体视觉平台的搭建及标定
3.1 软硬件开发平台的选择
3.1.1 软件开发环境的选择
3.1.2 硬件计算平台的选择
3.2 双目摄像头的选型制作和图像采集
3.2.1 双目摄像头的选型和制作
3.2.2 双目图像采集
3.3 双目摄像头的标定
3.3.1 双目摄像头需要标定的参数
3.3.2 摄像机标定方法的选择
3.3.3 基于MATLAB标定工具箱的双目摄像头标定
3.4 本章小结
4 双目图像立体匹配
4.1 图像预处理
4.1.1 图像灰度处理
4.1.2 图像滤波去噪
4.2 立体校正
4.3 边界延拓
4.4 立体匹配算法的构建
4.4.1 匹配策略
4.4.2 匹配基元
4.4.3 约束准则
4.4.4 相似性度量准则
4.5 立体匹配视差测距
4.6 本章小结
5 目标识别
5.1 YOLO实时目标检测
5.1.1 YOLO目标检测过程
5.1.2 YOLO目标检测损失函数
5.2 道路场景中的目标识别训练
5.2.1 数据集
5.2.2 训练过程
5.2.3 性能评估指标
5.2.4 测试结果
5.3 在OpenCV中使用YOLO目标识别
5.4 本章小结
6 双目立体视觉系统实现与试验
6.1 双目立体视觉静态测距
6.2 双目立体视觉实时动态目标测距
6.3 双目立体视觉系统便携化移植
6.4 基于双目立体视觉的小车自动避障试验
6.4.1 试验小车电子器件架构
6.4.2 试验小车自动避障策略
6.5 本章小结
7 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 研究展望
致谢
参考文献
