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基于图像处理的车辆外形测量技术研究
| 论文题名： | 基于图像处理的车辆外形测量技术研究 |
| 关键词： | 车辆外形;自动识别;图像处理;三维点云;特征配准 |
| 摘要： | 车型的自动识别技术是 ITS系统的关键技术之一，而车辆外形的三维尺寸能够为车型识别提供可靠有效的数据基础。传统的车辆外形测量方法主要依赖于激光雷达，它的测量精度较高，但容易受天气和大气的影响，而且成本较高，不利于大规模的实际应用。 本文结合交通应用场景，研究了一种基于图像处理的车辆外形测量方法，通过图像处理技术，实现车辆外形的长宽高测量。其中，针对不同的应用场景，本文提出了基于平面图像和基于深度图像的两种实现方案，它们都采用相机近距离安装的方式获取清晰的车辆图像，然后利用一些先验知识和图像处理方法获得车辆外表面的三维坐标。再根据车辆运动过程中的序列图像，通过图像配准的方法拼接出完整的车辆图像，最后实现车辆外形的三维测量。本文的研究内容主要有： 1.本文结合交通应用场景，研究了能够有效利用现场信息的基于消失点的标定算法，实现了相机的非现场标定，并通过实验检验了这种标定方法的准确性。 2.本文研究了基于图像获取车辆三维坐标的方法。在基于平面图像的方案中，本文利用车辆到相机的水平距离，及中大型车辆的侧面近似垂直于地面的特点，通过逆投影的方法获取车辆侧面的三维坐标。在基于深度图像的方案中，本文通过深度信息和相机成像的几何关系，获取车辆外表面的三维点云，并通过实验分析了所获取三维坐标的误差及准确性。 3.对于数米、甚至十几米的中大型车辆，相机无法通过一帧图像得到完整车辆图像的问题，本文根据车辆在运动过程中的序列图像，研究了车辆图像的配准方法，并提出了一种基于刚体运动一致性的约束方法，有效筛选剔除了错误匹配点，改善了车辆图像配准的结果，并实现了车辆图像的完整拼接。 最后，针对完整的带有三维坐标信息的车辆图像，本文介绍了车辆外形测量的具体方法，并通过实验检验了该方法的测量结果，分析了测量误差的主要因素。 |
| 作者： | 闻江 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 宋焕生 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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