【摘 要】
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双目相机对目标进行定位、跟踪具有硬件成本低、稳定性高、定位精确等优点,使用双目相机结合立体匹配算法、目标检测算法以及目标测距算法可以实现对于目标的实时定位跟踪以及测距,因此具有极高的研究价值。本文从目标检测跟踪、目标定位、目标测距三个方面来进行研究,为上述三个算法开发了模拟软件来进行测试以及论证,最终将上述三个算法整合并优化,完成了模拟验证系统的实际测试。其中,所采用的目标检测跟踪算法为KCF目标
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双目相机对目标进行定位、跟踪具有硬件成本低、稳定性高、定位精确等优点,使用双目相机结合立体匹配算法、目标检测算法以及目标测距算法可以实现对于目标的实时定位跟踪以及测距,因此具有极高的研究价值。本文从目标检测跟踪、目标定位、目标测距三个方面来进行研究,为上述三个算法开发了模拟软件来进行测试以及论证,最终将上述三个算法整合并优化,完成了模拟验证系统的实际测试。其中,所采用的目标检测跟踪算法为KCF目标跟踪算法,KCF目标跟踪算法具有相对较快的目标跟踪速度,且对遮挡、光照变化等情况具有一定的鲁棒性,特别适合用于基于视频下对于目标的检测和跟踪。在立体匹配算法方面,通过模拟验证系统验证了BM算法的优势,BM算法具有极快的运行速度,且BM算法所生成的立体匹配图像能够满足本课题的要求,故本课题所采用的立体匹配算法为BM算法。在目标测距算法方面,所使用的原理为“相似三角形原理”,即通过双目相机左右目的视差结合所获取的双目相机的参数,对目标的距离进行计算。最后,将上述三个算法进行整合优化,并提出了一种动态选取ROI区域的方法来大幅提升目标跟踪以及定位测距的帧率,最终可以将目标跟踪流程中的BM算法所消耗的时间缩短至全图像匹配的1/10甚至更低。通过模拟验证系统测试,本文算法取得了较好良好的效果,在双目相机的分辨率为240P的条件下,能够保证30FPS以上的目标跟踪定位以及测距的帧数,且此算法具有一定的鲁棒性。
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