基于单目图像序列的车辆三维信息提取

摘要

车辆三维信息的提取作为视频检测技术的重要部分,对解决交通视频参数检测中车辆的遮挡、粘连、阴影等问题具有十分重要的作用和意义。本文研究的主要内容是基于单目图像序列的车辆特征角点的三维坐标提取。
　　本文三维坐标提取分为四个步骤:从摄像机标定,车辆运动速度和特征角点投影速度的求取,到三维坐标提取。论文主要工作有以下几点:
　　1.摄像机标定。通过透视投影变换法完成基于单目摄像机的标定,构建出一维和二维映射表,实现图像坐标到世界坐标的转换;通过车道线的位置变化特征对摄像机偏移情况进行检测;通过实际交通视频图像的验证,该标定方法可以较好实现映射表的创建。
　　2.车辆运动速度和特征角点投影速度估计。采用比率法寻找车尾特征点,以此查找映射表获得车辆行驶的初始距离,作为基准点,通过枚举一系列速度估计车辆的运动速度;通过基于特征的方法实现目标车辆特征角点的匹配跟踪,查找映射表获得特征角点对应的投影速度。
　　3.车辆特征角点三维坐标提取。通过推导出车辆上特征角点的投影速度与其所在空间位置高度的比例关系,获得特征角点的高度;再推导出特征角点的高度与其空间位置的三角关系,完成特征角点的二维坐标估计;最后分别对这两个关系进行了实时场景的验证和室内环境模拟验证,均得到不错的效果。

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的主要研究内容和结构安排

第二章 基于单目图像序列的车辆三维信息提取方案设计

2.1 车辆三维信息提取方案设计

2.2摄像机标定方案选择

第三章 单目摄像机标定

3.1 摄像机模型

3.2 单目摄像机标定简化模型

3.3一维映射表

3.4 二维映射表

3.5 实验结果及其分析

3.6 本章小结

第四章 车辆运动速度估计

4.1 车辆运动速度算法软件流程

4.2车尾跟踪范围划定

4.3车尾投影序列提取

4.4 特征点提取

4.5 基于枚举的速度估计与实验结果

4.6 本章小结

第五章 车辆特征角点的三维坐标估计

5.1点投影

5.2 车辆特征角点的投影速度估计

5.3 特征角点的高度与速度关系

5.4 车辆特征角点的二维坐标估计

5.5 本章小结

结论与展望

参考文献

致谢