【摘 要】
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危化品堆垛安全距离是保证仓储安全的重要指标,但对其安全距离的检测,相关技术手段还不够成熟,安全部门也难以实时监管。采用双目测距可以实时监控安全距离,对于危化品仓库的安全保障有重要的意义。但是由于危化品仓库环境复杂,堆垛图像特征点相似,且堆垛纹理稀疏,导致双目匹配困难,影响堆垛的测距精度。论文采用非线性多尺度特征检测和运动平滑约束消除误匹配的方法,提出了AKAZE-GMS双目匹配算法用于堆垛安全距离
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危化品堆垛安全距离是保证仓储安全的重要指标,但对其安全距离的检测,相关技术手段还不够成熟,安全部门也难以实时监管。采用双目测距可以实时监控安全距离,对于危化品仓库的安全保障有重要的意义。但是由于危化品仓库环境复杂,堆垛图像特征点相似,且堆垛纹理稀疏,导致双目匹配困难,影响堆垛的测距精度。论文采用非线性多尺度特征检测和运动平滑约束消除误匹配的方法,提出了AKAZE-GMS双目匹配算法用于堆垛安全距离检测。该算法引入了非线性扩散滤波构建非线性尺度空间提取堆垛的特征点,保留了堆垛的细节和边缘,提高特征点的重复度和独特性,采用M-LDB描述子对堆垛的特征点描述,并利用汉明距离作为相似性测度对特征点进行粗匹配,后续基于网格的运动统计（GMS）方法进一步提纯,剔除错误匹配点对。该算法解决了堆垛图像特征点相似且纹理稀疏导致匹配较难的问题,使得堆垛图像的匹配准确率达到96%,比经典的SIFT算法提高了24%左右,堆垛之间的距离检测结果实现了最小平均误差保持在0.5%以内的目标。在实验过程中,发现危化品环境复杂,光照不均匀会影响AKAZE-GMS算法的匹配效果,针对该问题进一步提出了基于分段线性变换的方法增强堆垛图像。实验结果表明,AKAZE-GMS算法匹配时大大提高了特征点的匹配对数,平均匹配率和准确率较高,并验证了AKAZE-GMS双目匹配算法在实际的危化品堆垛安全距离检测中表现良好。论文提出的AKAZE-GMS双目匹配算法可有效的解决危化品仓库堆垛立体匹配困难的问题,且堆垛距离测量精度较高,适用于危化品仓库堆垛的安全距离监管。
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