[00973957]用于自主导航的立体视觉系统研究
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非专利
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技术详细介绍
系统基于TMS320DM642EVM板和SAAB7113H芯片,采用DSP技术和H.264视频压缩算法,实现4路图像采集、压缩编码和网络传输;提出了一种基于一维标靶的大场景标定方法,采用最小二乘估计,提高了一维标靶设置的灵活性;利用最优化技术估计摄像机的畸变参数;适用于多摄像机同步采集,利用本质矩阵分解方法,求解出各摄像机的外部参数,实现大场景下的多摄像机集体标定;将Meanshift算法与Kalman滤波应用于运动目标跟踪算法,有效解决了目标跟踪过程中相似物的干扰问题;提出了一种快速准稠密匹配方法,将卷积引入归一化互相关系数的计算,并且采用自适应的搜索窗口,提高了图像的匹配速度,同时增强了匹配算法的有效性和准确性;针对大场景目标搜索的需要,研究了复杂背景的图像拼接技术,引入改进的K-means算法和模拟退火算法进行图像配准,提出了基于特征点的自然环境图像拼接的方法,具有很好的适用性。
系统基于TMS320DM642EVM板和SAAB7113H芯片,采用DSP技术和H.264视频压缩算法,实现4路图像采集、压缩编码和网络传输;提出了一种基于一维标靶的大场景标定方法,采用最小二乘估计,提高了一维标靶设置的灵活性;利用最优化技术估计摄像机的畸变参数;适用于多摄像机同步采集,利用本质矩阵分解方法,求解出各摄像机的外部参数,实现大场景下的多摄像机集体标定;将Meanshift算法与Kalman滤波应用于运动目标跟踪算法,有效解决了目标跟踪过程中相似物的干扰问题;提出了一种快速准稠密匹配方法,将卷积引入归一化互相关系数的计算,并且采用自适应的搜索窗口,提高了图像的匹配速度,同时增强了匹配算法的有效性和准确性;针对大场景目标搜索的需要,研究了复杂背景的图像拼接技术,引入改进的K-means算法和模拟退火算法进行图像配准,提出了基于特征点的自然环境图像拼接的方法,具有很好的适用性。