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Sviluppo di sistemi di visione stereoscopici per la ricostruzione tridimensionale in scenari industriali ed automotive

机译:开发用于工业和汽车场景的三维重建的立体视觉系统

摘要

La visione stereoscopica occupa un vasto campo di ricerca della visione artificiale. Questa tecnica infatti permette la ricostruzione tridimensionale della scena utilizzando due immagini riprese da due punti di vista leggermente diversi, estraendo ulterioriinformazioni spaziali sulla profondità della scena.In questa tesi di dottorato si sono sviluppati quattro nuovi sistemi di visione stereoscopici per la ricostruzione tridimensionale della scena inquadrata. L’ambito di applicabilità di tali sistemi ha riguardato principalmente due scenari, quello industriale e quello automotive. La particolare differenza fra questi due scenari è data dalla posizione del sistema di visione, in quanto nel campo industriale si sono utilizzate telecamere fisse mentre per quello automotive telecamere mobili solidali al veicolo. Caratteristica comune dei diversi algoritmi di visione presentati è la necessità di un’esecuzione in tempo reale e quindi l’obbligo di utilizzare tecniche per ottenere la mappa di disparità della scena in grado di fornire elevate prestazioni senza tuttavia degradare i risultati. Sono stati infatti sviluppati diversi tipi di algoritmi, sia locali che globali, per ottenere l’immagine di disparità. Una volta ottenuta la mappa di disparità si è sviluppato un sistema di individuazione ostacoli per ogni sistema, tenendo in considerazione le necessità del progetto. Le varie tecniche che sono state applicate si possono sommariamente dividere in due filoni dipendenti dalla costruzione algoritmica dell’immagine di disparità e dal metodo di calibrazione del sistema. Oltre all’approccio classico basato su di una calibrazione di tutti i parametri della testa stereoscopica e al successivo algoritmo di generazione della DSI, è stato introdotto un innovativo metodo che permette di applicare gli stessi algoritmi per la costruzione della disparità ad immagini trasformate IPM e CIPM ottenute tramite una semplice calibrazione. Questi due metodi sono stati applicati sia nel campo industriale, quindi con telecamere fisse, sia in quello automotive con telecamere in movimento. Le maggiori problematiche nei campi industriale ed automotive (sicurezza, videosorveglianza e guida autonoma) sono state effettivamente coperte dai progetti in cui si sono sviluppati i sistemi presentati in questa tesi di dottorato.
机译:立体视觉占据了人工视觉研究的广阔领域。实际上,该技术允许使用从两个略有不同的角度拍摄的两个图像对场景进行三维重建,从而进一步提取有关场景深度的空间信息,在本博士论文中,已经开发了四个新的立体视觉系统来对框架场景进行三维重建。这些系统的应用范围主要涉及两个场景,工业场景和汽车场景。这两种情况之间的特殊区别在于视觉系统的位置,因为在工业领域中使用固定摄像机,而在汽车领域中将移动摄像机连接到车辆。所提出的不同视觉算法的共同特征是需要实时执行,因此有义务使用技术来获得能够提供高性能而又不降低结果质量的场景视差图。实际上,已经开发了本地和全局的不同类型的算法以获得差异图像。一旦获得视差图,便会考虑项目需求为每个系统开发一个障碍物检测系统。根据视差图像的算法构造和系统校准方法,可以将已应用的各种技术总结为两部分。除了基于立体头所有参数校准的经典方法和随后的DSI生成算法之外,还引入了一种创新方法,该方法允许您将相同的算法应用于IPM和CIPM转换图像的视差构造。通过简单的校准即可获得。这两种方法都已在工业领域(因此使用固定相机)和在汽车领域中使用的移动相机应用。开发本博士论文中介绍的系统的项目有效地解决了工业和汽车领域的主要问题(安全性,视频监控和自动驾驶)。

著录项

  • 作者

    Buzzoni Michele;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 Italiano
  • 中图分类

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