一种基于区域和关键点特征相结合的双目视觉人体检测与定位方法

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《2024年基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文

《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在众多领域中得到了广泛的应用。

其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、三维重建、无人驾驶等领域中发挥着重要作用。

本文旨在研究基于双目立体视觉的定位和识别技术，探讨其原理、方法及应用领域，以期为相关领域的研究提供参考。

二、双目立体视觉技术原理双目立体视觉技术是通过模拟人眼视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，再通过图像处理技术提取出场景的三维信息。

其主要原理包括摄像机标定、图像预处理、特征提取与匹配、三维信息重建等步骤。

1. 摄像机标定摄像机标定是双目立体视觉技术中的重要环节，它旨在确定摄像机的内部参数和外部参数。

内部参数包括摄像机焦距、主点坐标等，外部参数则描述了摄像机与世界坐标系之间的关系。

通过标定，可以获取到摄像机在三维空间中的位置和方向。

2. 图像预处理图像预处理包括灰度化、去噪、二值化等操作，旨在提高图像的质量，以便后续的特征提取与匹配。

其中，灰度化可以将彩色图像转换为灰度图像，降低计算复杂度；去噪可以消除图像中的噪声干扰；二值化则将图像转换为二值图像，便于特征提取。

3. 特征提取与匹配特征提取与匹配是双目立体视觉技术的核心步骤。

通过提取图像中的特征点、线、面等信息，建立场景的三维模型。

特征匹配则是根据提取的特征信息，在两个相机获取的图像之间寻找对应关系，为三维信息重建提供依据。

三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是利用双目立体视觉系统获取场景的三维信息，实现目标的定位。

其主要方法包括基于特征点的定位方法和基于区域匹配的定位方法。

1. 基于特征点的定位方法该方法首先在两个相机获取的图像中提取特征点，然后通过特征匹配找到对应关系，最后利用三角测量原理计算目标的三维坐标。

该方法具有较高的精度和稳定性，适用于各种复杂环境。

2. 基于区域匹配的定位方法该方法通过在两个相机获取的图像中寻找相同的区域，然后利用区域内的像素信息进行匹配，实现目标的定位。

移动机器人双目立体视觉测量系统研究_叶锦华

双通道图像采集系统由两彩色 CCD摄像机、视频解码器和 DM642视频端口组成。图像采集系统通过 DM642 的 I2 C模块对两视频解码器进行初始化配置后 ,便可以进行对 CCD 摄像机采集视频信号的解码 ,解码后的标准视频流再通过 DM642视频端口进行捕捉 ,捕捉到的图像数据可以是一场或一帧 ,并按 YUV 3个分量分别存放于 DM642视频模块的 F IFO 内 , F IFO 缓冲区数据达到设定门限后 ,将触发一次 DMA 传送事件 ,将 F IFO 内图像数据传送到指定存储空间内。可通过对两视频端口设置不同的中断优先级来控制不同通道图像数据的采集与传送 ,实现双通道图像的同时采集。
Abstract:A passive binocular vision measuring system for 3D 2percep tion of mobile robot is studied. A t first, the mathematical model is built, then for its simultaneous acquisition of dual2channel image data and rap id p rocessing w ith large quantity of data, a hardware system based on multimedia DSP chip of DM642 is used, and an algorithm based on regional matching of SUSAN corner features is introduced. Experiments show that the system has rap id measuring speed and high accuracy. Key words:mobile robot; binocular stereo vision measuring system; stereo matching; TM S320DM642

《2024年基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文

《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言双目立体视觉技术，基于模拟人类双目视觉系统的原理，近年来在机器视觉、定位与识别技术中发挥着重要作用。

它通过对双目相机所捕获的图像信息进行处理和分析，达到物体空间定位与识别等目标。

随着科技的不断进步，基于双目立体视觉定位和识别技术在智能驾驶、无人机飞行控制、机器人视觉等多个领域展现出其独特优势和广泛的应用前景。

本文旨在详细介绍双目立体视觉技术的基本原理、技术发展以及其应用领域的实践案例。

二、双目立体视觉的基本原理双目立体视觉的基本原理是模仿人类双眼视觉的成像原理，通过两个相距一定距离的摄像头从不同角度拍摄同一场景，获得两张具有视差的图像。

然后通过计算机图像处理和分析，对这两张图像进行特征提取、匹配、计算视差图等步骤，从而获得物体在三维空间中的位置信息。

三、双目立体视觉技术的发展随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉技术也在不断进步。

在算法方面，研究者们提出了多种优化算法，如基于机器学习的特征提取算法、基于深度学习的视差图计算算法等，这些算法大大提高了双目立体视觉的定位和识别精度。

在硬件方面，随着双目相机的不断发展和普及，其性能和成像质量也在不断提高。

四、双目立体视觉的应用领域1. 智能驾驶：在智能驾驶领域，双目立体视觉技术被广泛应用于车辆环境感知系统。

通过双目相机对道路环境进行实时监测和识别，可以实现对车辆周围物体的定位和距离测量，为自动驾驶提供重要的决策依据。

2. 无人机飞行控制：在无人机飞行控制中，双目立体视觉技术可以帮助无人机实现精准的定位和避障功能。

通过双目相机对周围环境进行实时监测和识别，无人机可以自动规划飞行路径并避开障碍物。

3. 机器人视觉：在机器人视觉领域，双目立体视觉技术可以帮助机器人实现三维空间定位和物体识别功能。

这对于机器人进行复杂任务操作具有重要意义。

五、实践案例分析以智能驾驶为例，介绍双目立体视觉技术的应用。

在智能驾驶系统中，双目相机被安装在车辆的前部，对道路环境进行实时监测。

基于双目视觉的机器人三维定位方法研究

基于双目视觉的机器人三维定位方法研究机器人技术是当前世界上最热门领域之一，而机器人的定位和定向则是机器人技术的重要方向之一。

在机器人的运动过程中，精确定位对于它的执行任务是非常必要的。

传统的机器人定位方法常常采用单目视觉或激光雷达等单一技术，但这些方法存在不稳定、受光线环境影响大、精度不高等问题。

近年来，基于双目视觉的机器人定位技术更加受到研究者的关注，因为其可以通过双目视觉传感器获取更多的信息，完善机器人的定位和定向效果。

实现基于双目视觉的机器人三维定位需要解决两个问题：双目相机标定和立体匹配。

双目相机的标定是指利用相机内部参数和相机之间的旋转和平移矩阵，通过双目相机拍摄的一组图像，获取这两个相机的空间关系。

这个过程需要用到标定板等工具，将标定板放置在稳定的区域内，通过对拍摄到的标定板图像进行处理，获取双目相机的标定参数。

双目相机标定过程结束后，就可以得到左右相机之间偏移的距离，以及它们的内部参数。

立体匹配是指通过对左右两个相机采集的图像进行分析，获取物体在三维空间中的坐标。

由于左右相机之间的位置是已知的，因此可以通过对左右两个图像的对应点进行匹配，得出相同的点在三维空间中的位置。

立体匹配的过程需要进行图像预处理、特征提取和视差计算等步骤，最后得出机器人的三维坐标。

总的来说，基于双目视觉的机器人定位技术可以求出三维坐标，并且不受光线环境的影响。

但在实践中，这种方法还存在一些问题，例如图像处理速度较慢、深度误差较大等。

因此，在未来的研究中，需要对基于双目相机的算法进行进一步的优化和改进。

总之，基于双目视觉的机器人三维定位方法是机器人技术发展的重要方向之一。

该技术的研究可以帮助机器人更准确地定位和定向，提高其执行任务的效率。

虽然该技术存在着一些问题，但相信通过不断的研究和创新，这些问题可以得到解决，基于双目视觉的机器人定位技术会更加成熟和完善。

《基于双目视觉的植物定位和测量算法研究与实现》范文

《基于双目视觉的植物定位和测量算法研究与实现》篇一一、引言随着现代农业科技的飞速发展，精确的植物定位和测量技术对于农业生产、病虫害监测、作物产量评估等领域显得尤为重要。

本文提出了一种基于双目视觉的植物定位和测量算法，通过深度学习和计算机视觉技术，实现对植物的高效定位和精准测量。

该算法不仅能够快速识别植物，还能准确获取其三维空间信息，为农业生产提供有力的技术支持。

二、相关工作在植物定位和测量领域，传统的方法主要依赖于人工观测和手工测量，效率低下且精度不高。

近年来，随着计算机视觉技术的发展，基于单目视觉的植物定位和测量方法逐渐成为研究热点。

然而，单目视觉受光照、角度等因素影响较大，难以实现高精度的三维空间定位。

因此，本文采用双目视觉技术，通过两个相机从不同角度获取图像信息，实现更准确的植物定位和测量。

三、算法原理本算法基于双目视觉原理，通过两个相机从不同角度获取植物图像，利用图像处理技术对两幅图像进行匹配和融合，从而得到植物的三维空间信息。

具体步骤如下：1. 图像获取：利用两个相机从不同角度拍摄植物图像。

2. 图像预处理：对获取的图像进行去噪、灰度化等预处理操作，以便后续处理。

3. 特征提取：利用特征提取算法（如SIFT、SURF等）从两幅图像中提取出特征点。

4. 特征匹配：通过特征匹配算法（如暴力匹配、FLANN匹配等）将两幅图像中的特征点进行匹配。

5. 三维重建：根据匹配的特征点，利用双目视觉的三角测量原理，计算植物的三维空间信息。

6. 植物定位与测量：根据得到的三维空间信息，实现对植物的定位和测量。

四、算法实现本算法采用Python语言实现，主要依赖于OpenCV、NumPy 等计算机视觉和数学计算库。

具体实现步骤如下：1. 相机标定：首先对两个相机进行标定，获取相机的内参和外参。

2. 图像获取与预处理：利用相机拍摄植物图像，并进行去噪、灰度化等预处理操作。

3. 特征提取与匹配：采用SIFT算法从两幅图像中提取特征点，并利用FLANN匹配算法进行特征点匹配。

一种基于深度学习和双目立体视觉相结合的测距方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201710604350.2(22)申请日 2017.07.24(71)申请人王华锋地址 100191 北京市海淀区知春路1号学院国际大厦1010(72)发明人王华锋　李飞　成也　付明霞　冯瑾　潘海侠　(74)专利代理机构北京科迪生专利代理有限责任公司 11251代理人安丽(51)Int.Cl.G06T 7/77(2017.01)G01B 11/02(2006.01)(54)发明名称一种基于深度学习和双目立体视觉相结合的测距方法(57)摘要本发明提出了一种基于深度学习和双目立体视觉相结合的测距方法，利用深度学习框选出目标对象在场景图像中的坐标位置，将该坐标位置对应到由三维重建形成的视差图中，进而可以框选出该目标物在视差图中的坐标范围。

最后，利用一种统计方法——众数，来对视差图中框选出的区域按列求取一个出现次数最多的灰度值。

由于视差图是一个二维数组，因此可以求得所有等于该灰度值的点的坐标位置。

由于这些点的灰度值都是相同的，因此，选取这些点中任意一个点的坐标位置，输入给双目立体视觉模块生成的深度图，即可求得目标物与该双目立体视觉系统之间的距离。

本发明与现有的测距方法相比，还具有能够对现实场景下具体目标物进行基于识别的非接触测量的优点。

权利要求书2页说明书6页附图3页CN 107392965 A 2017.11.24C N 107392965A1.一种基于深度学习和双目立体视觉相结合的测距方法，其特征在于包括以下步骤：步骤(1)：首先由标定后的双目相机模块捕获现实场景下的图像；步骤(2)：将步骤(1)中目标相机模块中的左目相机捕获的图像输入到基于深度学习的物体识别模块，框选出在输入图像中能够识别到的物体，并且给出识别到的物体的具体名称和所在区域，如果输入图像不包含可以识别到的物体，则仅进行三维重建，然后返回到步骤(1)；步骤(3)：将双目相机捕获的图像输入到双目立体视觉的三维重建模块进行三维重建，生成视差图，再将步骤(2)中得到的所述物体所在区域的坐标输入给双目视觉模块，双目视觉模块对在视差图中框选出的区域利用统计方法—众数，对该框选出来的所述区域的灰度值进行按列统计，得到灰度值统计结果；步骤(4)：对步骤(3)的灰度值统计结果进行去重处理，然后对去重后的结果进行从小到大的排序，如果排序后的灰度值个数大于2个，则删除第一个和最后一个灰度值，即去掉灰度最大值和灰度最小值，从剩下的灰度值中选取一个作为框选区域灰度值的代表；如果灰度值个数小于等于2个，则仅取最后一个灰度值作为区域的灰度值的代表；步骤(5)：双目视觉模块生成的视差图为二维数组，求得步骤(4)中输出的区域的灰度代表值对应的坐标位置，双目视觉模块从各个区域的灰度代表值对应的坐标位置中任选一个坐标作为区域灰度值众数的代表，利用灰度值在深度图中的坐标位置，即求得框选出的区域包含的物体的距离。

《2024年基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文

《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，双目立体视觉定位和识别技术在众多领域得到了广泛的应用。

该技术通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度捕捉同一场景的图像，进而通过图像处理和分析技术，实现三维空间中物体的定位和识别。

本文旨在研究基于双目立体视觉定位和识别技术的原理、方法及其在各个领域的应用，并探讨其未来的发展趋势。

二、双目立体视觉定位和识别技术原理双目立体视觉定位和识别技术基于视差原理，通过两个相机从不同角度捕捉同一场景的图像，然后对这些图像进行匹配、分析和处理，从而得到物体的三维空间信息。

该技术主要包括以下几个步骤：图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配、三维重建和物体识别。

1. 图像获取与预处理：通过两个相机获取同一场景的左右图像，然后对图像进行去噪、灰度化等预处理操作，以提高后续处理的准确性和效率。

2. 特征提取：在预处理后的图像中提取出有用的特征信息，如边缘、角点等。

这些特征信息将用于后续的立体匹配和三维重建。

3. 立体匹配：通过匹配左右图像中的特征信息，得到视差图。

视差图反映了物体在左右图像中的位置差异，是三维重建的关键信息。

4. 三维重建：根据视差图和相机参数，通过三角测量法等算法，计算出物体的三维空间坐标。

5. 物体识别：根据三维空间坐标和物体的其他特征信息，对物体进行识别和分类。

三、双目立体视觉定位和识别技术的应用双目立体视觉定位和识别技术在众多领域得到了广泛的应用，如机器人导航、无人驾驶、三维重建、工业检测等。

1. 机器人导航与无人驾驶：双目立体视觉技术可以实现对环境的感知和识别，为机器人和无人驾驶车辆提供精确的定位和导航信息。

2. 三维重建：通过双目立体视觉技术，可以实现对场景的三维重建，为虚拟现实、游戏制作等领域提供技术支持。

3. 工业检测：双目立体视觉技术可以实现对工业产品的尺寸测量、缺陷检测等任务，提高生产效率和产品质量。

《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文

《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言双目立体视觉技术作为计算机视觉领域的一个重要分支，其通过模拟人类双眼的视觉系统，实现对三维空间信息的获取和处理。

随着人工智能和机器人技术的快速发展，双目立体视觉定位和识别技术在诸多领域如工业检测、无人驾驶、三维重建等得到了广泛应用。

本文旨在探讨基于双目立体视觉定位和识别技术的相关研究，为进一步推动该领域的发展提供参考。

二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉技术是通过模拟人眼双目成像原理，利用两个相机从不同角度捕捉同一场景的图像，通过对两幅图像的匹配、计算和融合，实现三维空间信息的获取。

其基本原理包括图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配、三维重建等步骤。

三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是利用两个相机在不同角度获取的图像信息，通过计算像素点在两个图像中的位置差异，从而得到场景中物体的三维空间位置信息。

该技术具有高精度、高稳定性的特点，在工业检测、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。

四、双目立体视觉识别技术双目立体视觉识别技术是基于双目立体视觉定位技术的基础上，通过对场景中物体的三维空间信息进行提取和识别，实现对物体的分类、识别和跟踪。

该技术可以应用于无人驾驶、智能安防、三维建模等领域，具有广阔的应用前景。

五、双目立体视觉定位和识别技术的应用研究（一）工业检测领域在工业检测领域，双目立体视觉定位和识别技术可以实现对产品的尺寸测量、表面缺陷检测等功能。

通过高精度的三维测量，可以提高产品的生产效率和品质。

（二）无人驾驶领域在无人驾驶领域，双目立体视觉技术可以实现对道路环境的三维感知和识别，包括车道线检测、障碍物识别、行人检测等。

通过实时获取周围环境的三维信息，为无人驾驶车辆的自主导航和决策提供重要依据。

（三）三维重建领域在三维重建领域，双目立体视觉技术可以实现对场景的三维建模和重建。

通过获取场景中物体的三维空间信息，可以实现对复杂场景的快速重建和虚拟现实技术的应用。

《2024年基于双目视觉的植物定位和测量算法研究与实现》范文

《基于双目视觉的植物定位和测量算法研究与实现》篇一一、引言随着现代农业科技的飞速发展，精准农业成为了研究的重要方向。

其中，植物定位和测量技术是实现精准农业的关键技术之一。

双目视觉技术以其高精度、高效率的特点，在植物定位和测量领域得到了广泛的应用。

本文旨在研究和实现基于双目视觉的植物定位和测量算法，为精准农业提供技术支持。

二、相关技术背景双目视觉技术是通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取图像信息，通过图像处理技术对两幅图像进行匹配和计算，从而获取物体的三维信息。

在植物定位和测量方面，双目视觉技术可以实现对植物位置的精确测量，以及植物形态的三维重建。

三、算法研究1. 图像预处理图像预处理是双目视觉技术中重要的一步，主要包括图像去噪、灰度化、二值化等操作。

通过对图像进行预处理，可以提高后续图像匹配和计算的准确性。

2. 立体匹配算法立体匹配算法是双目视觉技术的核心，其主要目的是在两个相机获取的图像中寻找对应的特征点。

本文采用基于区域的方法和基于特征的方法相结合的立体匹配算法，通过计算相似度和匹配度，实现特征点的精确匹配。

3. 植物定位和测量通过双目视觉技术获取植物的三维信息后，可以实现对植物的定位和测量。

本文采用基于三维重建的方法，通过计算植物在三维空间中的位置和形态信息，实现对植物的精确定位和测量。

四、算法实现1. 实验环境搭建实验环境包括两个相机、图像采集卡、计算机等设备。

其中，相机采用高分辨率、大视场的相机，以保证获取的图像信息足够丰富。

2. 算法实现流程（1）图像采集：通过两个相机从不同角度获取植物图像。

（2）图像预处理：对获取的图像进行去噪、灰度化、二值化等操作。

（3）立体匹配：采用基于区域和基于特征的方法相结合的立体匹配算法，实现特征点的精确匹配。

（4）三维重建：根据匹配的特征点，计算植物在三维空间中的位置和形态信息。

（5）植物定位和测量：根据三维信息，实现对植物的精确定位和测量。