检索结果-南通市图书馆

作者：郑雨大连理工大学

学位级别：硕士

驾驶疲劳及注意力分散是造成道路交通事故的主要人为因素,目前通过视线方向推断驾驶员驾车注意状态,进而研发相应的安全辅助驾驶装置是该领域研究的热点。基于双目视觉技术的非干涉性及相关硬件配置灵活的特点,本文着重在利用双目视觉... 详细信息

驾驶疲劳及注意力分散是造成道路交通事故的主要人为因素,目前通过视线方向推断驾驶员驾车注意状态,进而研发相应的安全辅助驾驶装置是该领域研究的热点。基于双目视觉技术的非干涉性及相关硬件配置灵活的特点,本文着重在利用双目视觉进行视线方向估计的以下几个方面开展研究工作：摄像机标定、特征提取、特征立体匹配及三维重建等。 (1)双目视觉系统构建与标定。双目视觉系统构建与标定是利用双目视觉方法进行视线估计的基础,目前主要存在两种常用的传统摄像机标定方法,分别基于三维标定板和二维标定板进行双目视觉系统标定。本文重点研究分析了两种传统摄像机标定方法的标定过程,并通过实验比较了两种标定方法的精度、速度及复杂度,通过优缺点比较可得出结论：基于二维标定板的标定方法精度高、速度快,使用该种方法进行双目视觉系统标定,能够提高标定过程的可靠性及准确性。 (2)驾驶员面部及眼睛区域定位。只有精确定位驾驶员眼睛区域,才能提取有效的驾驶员眼睛特征,从而进行准确的视线方向估计。本文首先进行驾驶员面部区域定位,然后再定位眼睛区域,这样能够提高眼睛区域定位的速度及准确性。图像预处理能使特征区域定位过程更简单、快速、效率高,通过分析比较各种方法,确定选用平滑处理效果明显、图像更加清晰的高斯模糊法。人脸及眼睛都具有边缘对称、中心对称的特点,因此本文引入Haar特征检测,并结合Adaboost算法组合这些Haar特征,进行驾驶员面部及眼睛区域定位,提高了眼睛区域定位的速度及精度。 (3)驾驶员眼睛特征提取。提取有效的驾驶员眼睛特征才能更加准确地完成视线方向估计。眼睛瞳孔区域与眼睛图像其他区域像素明显不同,因此本文采用简单、快捷的单一阈值法提取眼睛瞳孔区域,并通过形态学处理来平滑瞳孔轮廓边缘。通过分析比较各种椭圆拟合方法的优缺点,确定采用拟合效果较好,精度高、效率高、鲁棒性好的最小二乘法拟合瞳孔轮廓曲线。普尔钦斑点是图像中灰度特征明显的点,因此本文采用角点检测的方法进行普尔钦斑点检测,并通过优缺点分析比较,选用计算简单,鲁棒性好、精度高的Harris角点检测法进行普尔钦斑点检测,获取普尔钦斑点精确位置,为后续驾驶员视线方向估计做好准备。 (4)驾驶员视线方向估计。基于获取的瞳孔轮廓及普尔钦斑点信息进行驾驶员视线方向估计。首先建立图像间的极线约束关系,提高眼睛特征立体匹配的速度及精度,通过分析比较两种常用的立体匹配算法,确定采用产生畸变图像少,标定模式下更加简单、自然的Bouguet算法进行眼睛特征立体匹配。然后通过分析比较三种常用的立体匹配算法,选择综合效果较好的BM算法对眼睛特征行立体匹配。本文采用的是检测精度高、范围大的三维视线估计方法,因此立体匹配结束后,需要对眼睛特征进行三维重建,以获得三维空间坐标。基于获得的三维空间坐标,通过空间三维坐标向量并结合瞳孔与普尔钦斑点的相对位置关系理论,完成驾驶员的三维视线方向估计。最后通过实验验证了本文所用方法的可靠性及准确性。通过Visual Studio2008及OpenCV2.3.1开发基于双目视觉的驾驶员视线方向估计算法及应用程序。通过红外摄像机采集不同驾驶员面部图像,并进行相关实验以对驾驶员注意力状态进行分析,对今后的研究工作有积极意义。

关键词：双目视觉系统标定特征提取立体匹配三维重建视线估计

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基于双目视觉的驾驶人注意力分散监测方法研究

基于双目视觉的驾驶人注意力分散监测方法研究

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作者：孙海燕吉林大学

学位级别：硕士

行车安全问题一直以来都是汽车研发领域的热点。统计资料表明，行车过程中的驾驶人注意力分散是造成汽车近距离碰撞和大部分道路交通事故的重要原因。因此，及时监测驾驶人的注意力状态并且采取相应措施，对预防交通事故发生，减少经济... 详细信息

行车安全问题一直以来都是汽车研发领域的热点。统计资料表明，行车过程中的驾驶人注意力分散是造成汽车近距离碰撞和大部分道路交通事故的重要原因。因此，及时监测驾驶人的注意力状态并且采取相应措施，对预防交通事故发生，减少经济损失有着重要的意义。本文以计算机视觉理论为基础，采用对驾驶人没有干扰的近红外光源以及能够消除光照条件影响的相应波长滤光片，配合双目相机系统进行注意力状态监测。该方法不受光照条件影响，不仅适应于白天驾驶环境，也适用于夜间驾驶环境。主要研究内容如下。1、双目视觉系统的建立和标定。双目视觉系统的标定是进行立体匹配和三维信息重建的前提。首先，构建双目视觉系统，完成双目视觉系统的标定。根据系统的实际需要，采用平面棋盘格为标定参照物，运用张正友标定法进行单个相机标定获取每个相机的内参数和外参数。然后结合两个相机的相对位置关系完成双目视觉系统标定。2、红外人脸图像的预处理及定位。驾驶人面部定位是获取眼睛特征信息的基础。首先采用高斯平滑法进行驾驶人人脸图像平滑处理。然后，运用最大类间方差分割法分割驾驶人人脸图像。最后，利用水平投影法和垂直投影法实现红外人脸区域定位。3、驾驶人眼睛特征提取。获取有效的眼睛特征信息是进行视线方向估计的重要依据。根据已经定位的红外人脸区域，将其重新划分获取眼睛区域的初始位置。采用八连通区域标记法标记眼睛区域以完成精确定位。为了准确估计驾驶人的视线方向，需要在精确定位眼睛区域的基础上，检测瞳孔和普尔钦斑点的位置。采用固定阈值分割法重新分割眼睛区域，通过形态学滤波处理，利用最小二乘椭圆拟合法获得瞳孔的位置。运用基于Harris角点检测的方法获取普尔钦斑点的位置。4、驾驶人注意力状态监测。根据提取的眼睛特征信息进行驾驶人注意力状态监测。对已获得瞳孔和光斑位置的红外图像进行立体匹配获取对应特征点。然后，结合双目视觉系统标定所提取的内外参数矩阵进行三维重建，得到三维空间坐标。利用瞳孔-角膜反射的三维视线估计方法实现驾驶人视线方向估计。根据驾驶人视线偏离前方路面的持续时间是否超过2秒来判断驾驶人是否处于注意力分散状态。运用Visual Studio2008开发双目视觉系统注意力状态监测的相关算法和软件系统。采集不同驾驶人的红外人脸图像进行实验，获得驾驶人注意力状态信息，为以后的研究工作提供了技术支持。

关键词：双目视觉系统标定立体匹配三维重建视线估计注意力分散

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面向装配定位的大视场测量系统组合标定方法

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航天制造技术 2021年第3期 1-7,22页

作者：王宝俊张超崔海华姜涛傅世强王鸿熠吴凯南京航空航天大学智能材料与结构航空科技部级重点实验室南京210016 北京航星机器制造有限公司北京100013

针对航天大部件装配中的定位过程,为解决所使用的视觉系统标定方法复杂、标定精度低的问题,提出一种平面靶标和一维靶标组合的双目视觉系统标定方法。该方法结合单应性变换原理,利用小型平面靶标进行组合标定视觉系统内参,将内参作为输... 详细信息

针对航天大部件装配中的定位过程,为解决所使用的视觉系统标定方法复杂、标定精度低的问题,提出一种平面靶标和一维靶标组合的双目视觉系统标定方法。该方法结合单应性变换原理,利用小型平面靶标进行组合标定视觉系统内参,将内参作为输入,利用一维编码靶标标定视觉系统外参,在保证内外参数标定精度的基础上,大大简化双目视觉系统实际使用过程中的标定步骤,能够有效提高标定效率。实际标定实验结果表明,双目视觉系统标定精度可达0.08mm,获得相机内参后可对外参进行在线标定,标定精度和效率均较高。

关键词：双目视觉系统标定平面靶标一维编码靶标单应性变换归一化算法

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