单目机器人障碍物检测研究
基于单目视觉的障碍物定位和测量
基于单目视觉的障碍物定位和测量王振;王化明【摘要】障碍物定位与测量是智能移动机器人自主运动的核心问题之一。
研究了一种结合障碍物色彩属性和接触边缘属性的算法，通过单个视觉传感器实现平坦路面中障碍物的定位和测量。
该算法以图像中已知路面范围的外观属性为基准对图像进行初步处理，依据障碍物和地面接触边缘属性对障碍物进行初步定位，在障碍物上选择区域，以该区域外观属性为基准对图像进行二次处理，得到障碍物在图像中占据范围，结合视觉传感器成像原理，对障碍物位置和尺寸进行标定和测量。
以轮式移动机器人为实验平台，验证所提算法的可行性和精度，最终测得其定位误差为1.6％，测量误差为1.5％。
%Obstacle detection and measurement is one of the key problems for the autonomous movement of intel igent mobile robot. This paper presents an algorithm based on the combination of the appearance and the contact edge which is used to detect and measure the obstacle on the flat surface using single visual sensor. In the algorithm the image is primary handled according to the ap￣pearance property of known ground surface and the obstacle position defected according to the edge property of the contact area be￣tween obstacle and ground, then the reference area on the obstacle is seleted and the image is handled again according to the ap￣pearance property of the obstacle to get the position of the obstacle in the image,final y the obstacle detection and measurement are finished according to the principle of visual sensor. The effectiveness and accuracy of the algorithm is tested and verified on awheeled mobile robot,the error of detection algorithm is about 5 %,while the error of measurement algorithm is about 1.89 %.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2015(000)001【总页数】4页(P198-201)【关键词】单目视觉;外观属性;高度测量【作者】王振;王化明【作者单位】南京航空航天大学，江苏南京210016;南京航空航天大学，江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP242.6障碍物定位是实现移动机器人智能运动的关键问题。
《复杂环境下单目3D目标检测研究》范文
《复杂环境下单目3D目标检测研究》篇一一、引言随着自动驾驶、机器人视觉和增强现实等领域的快速发展，单目3D目标检测技术成为了计算机视觉领域的研究热点。
然而，在复杂环境下，如光照变化、动态背景、多目标干扰等场景中，单目3D目标检测的准确性和实时性面临极大的挑战。
本文针对这一研究难题，通过深度学习算法，研究复杂环境下单目3D目标检测的关键技术和挑战。
二、复杂环境下的单目3D目标检测概述单目3D目标检测是利用单个相机捕获的图像信息，对目标物体进行三维空间定位和识别。
在复杂环境下，由于光照、遮挡、动态背景等因素的影响，单目3D目标检测的准确性和稳定性受到了极大的影响。
因此，如何提高单目3D目标检测的鲁棒性和准确性成为了当前研究的重点。
三、关键技术研究1. 数据集构建针对复杂环境下的单目3D目标检测，需要构建大规模、多样化的数据集。
数据集应包含不同光照、遮挡、动态背景等场景下的图像数据，以便训练模型更好地适应各种复杂环境。
同时，数据标注应准确、全面，包括目标物体的类别、位置、尺寸等信息。
2. 深度学习算法优化深度学习算法是单目3D目标检测的核心技术。
针对复杂环境下的挑战，需要优化深度学习算法，提高模型的鲁棒性和准确性。
具体而言，可以采用改进的卷积神经网络结构、引入注意力机制、使用多尺度特征融合等方法，提高模型对复杂环境的适应能力。
3. 目标检测与三维重建融合单目3D目标检测需要将目标检测和三维重建两个任务进行融合。
通过深度学习算法，将图像中的目标物体进行准确检测和定位，然后利用三维重建技术，对目标物体进行三维空间定位和重建。
这一过程需要解决多任务学习的优化问题，以及如何将两个任务进行有效的融合。
四、挑战与解决方案1. 光照变化光照变化是复杂环境下单目3D目标检测的主要挑战之一。
为了解决这一问题，可以通过改进模型对光照变化的适应性，采用多尺度特征融合、光照归一化等方法，提高模型在不同光照条件下的鲁棒性。
2. 遮挡与动态背景遮挡和动态背景是单目3D目标检测的另一个难点。
无人机图像识别与障碍物检测技术研究
无人机图像识别与障碍物检测技术研究随着无人机技术的不断发展，越来越多的领域开始应用无人机技术。
其中，无人机图像识别和障碍物检测技术是无人机领域中的重要研究方向之一。
一、无人机图像识别无人机图像识别是利用机载相机采集到的图像进行特定物体的识别和分类。
目前，无人机图像识别主要用于军事领域的目标侦察、敌情监视和报告，以及民用领域的地质勘察、水文监测等。
在无人机图像识别技术中，首先要实现的是图像采集。
随着多光谱传感器技术的发展，无人机可以搭载多种相机，获取多光谱信息和高精度的三维图像。
这些高质量的数据为后续的图像处理和识别提供了广阔的空间。
对于无人机图像识别技术中的图像处理，主要有以下两个方面。
第一方面是图像分割，即将图像中的目标从背景中分割出来。
采用的方法有传统的基于阈值分割、有监督学习和无监督学习的方法，以及新兴的深度学习方法。
第二方面是特征提取，即从分割出来的目标中提取出有用的特征。
目前主流的方法是基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法。
通过使用CNN，可以自动学习特征，识别图像中各种目标。
二、障碍物检测障碍物检测是保证无人机安全飞行的关键技术之一。
它能够帮助无人机识别周围环境中的障碍物，从而避免潜在的碰撞风险。
在飞行中，无人机需要通过传感器获取周围环境信息，进行实时判断并做出相应的调整。
障碍物检测主要基于雷达和视觉方法。
其中，雷达技术是目前较为成熟的方法之一，它可以通过探测物体的回波信号，对物体的形状、尺寸等进行分析，并提供物体深度信息。
这种方法对于夜间或一些恶劣环境下的无人机飞行较为适用。
但是雷达技术也有其局限性，因为它不能提供物体的纹理、颜色等信息。
与雷达技术不同，视觉方法主要利用无人机的相机对周围环境进行检测。
该方法主要分为两类：基于单目相机和基于多目相机。
在单目相机中，只有一个相机获取环境信息。
该方法简单，但是对于障碍物的检测范围较小。
而在多目相机中，通过相机组合的方法，可以获取更为丰富的环境信息。
基于单目仿人机器人的障碍物测距方法
值分离 目标和背景． ＨＳ Ｖ 颜色空间模 型是一种直观 的
这种方法 虽然能够融合 单 目和 双 目测距 的优 点，但减 少 了允许 的图像视差， 文献 【 ６ 】 通过检测 目标 的模糊度 来计算 目标距离虽 然算法简单， 但 是模糊度 的检测依
也越来越 深入，视觉导航 已变 成了导航技术 的一个研 究 热 点【 ｌ 】 ，视 觉导 航 的优 点在 于 具有 很高 的 分辨 率 ， 探测范 围广 、 精度高， 获取信息量大， 这对 自主移动机 器 人及智 能车辆导 航具有重 要的意义 ［ ２ １ ．目前 基于视 觉 的距 离信息提取方法主要有 单 目视觉 、双 目视觉 和 全 景视觉，全景视觉和双 目视觉虽然可 以获得 图像 深 度 信息，但 是需要精确 的配准，耗 时的配准 过程难 以
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： Ｍｏ ｎ ｏ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ； ｒ ａ ｎ ｇ ｉ ｎ ｇ ； ｏ ｂ ｓ ａｃ ｔ ｌ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ； ｒ ｏ ｏｔ ｂ ； ＨＳ Ｖ ｃ ｏ ｌ ｏ ｒ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ
随着移 动机 器人技术 的发展，对导航技术 的研究
ｏ ｂ ｓ ｔ ａ ｃ ｌ ｅ ． Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ ｉ ｔ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｙｓ ｈｅ ｔ Ｒ ＧＢ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ ｈｅ ｔ ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｔ ｏ ＨＳ Ｖ ｉ ｍａ ｇ ｅ ， ｈｅ ｔ ｎ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｓ ｎｄ ａ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｆ ｅ ｓ
基于单目视觉的室内机器人障碍检测方案
基于单目视觉的室内机器人障碍检测方案何少佳;刘子扬;史剑清【摘要】In this paper, a new monocular vision system was proposed to improve obstacle detection capability of indoor mobile robot. In this system, firstly, the Hue, Saturation, Intensity (HSI) color space conversion of images was performed. Secondly, a small target threshold selection method was proposed to segment the images, which enhanced the precision of the image segmentation. Thirdly, the target scene matching method and target projection matching method were used to calculate the change of the target pixel and projection so as to judge whether the target is obstacles or ground graphs. The experimental results show that the monocular vision system is effective and feasible, and this system can be applied to the navigation for small indoor mobile robots.%为提高室内移动机器人障碍物检测能力,提出了一套基于单目视觉的检测方案.该方案首先对拍摄的图像进行色度、饱和度、亮度(HSI)颜色空间转换；然后,针对室内图像中目标和背景的分割,提出了小目标阈值选取法,提高了特定环境下图像分割的准确性；最后,用目标场景匹配法和目标投影匹配法相结合,计算分割后目标像素的变化和投影的变化,从而判别出目标是具有高度的障碍物还是地面图形.实验结果表明该方案的有效性和可行性,可为室内小型移动机器人提供良好的导航信息.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2012(032)009【总页数】4页(P2556-2559)【关键词】单目视觉;障碍物检测;图像分割;透视投影;摄像机标定【作者】何少佳;刘子扬;史剑清【作者单位】桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言障碍物的检测在移动机器人自主导航中占有十分重要的位置，从单一化的传感器应用到多传感器融合，国内外学者提出了许多障碍物的检测方法。
基于单目测距技术的道路障碍物检测方法
０引言
随着科技 的进 步和汽车工业 的发展 ，基于计 算机视觉 的智
际物体存在一定的偏差，导致图像失真 ，给视觉测距造成误差 ， 因此，本文构建 带有一阶径向畸变的摄像机成像模型 。其模型
如图：
能车辆辅助驾驶 系统逐渐成为各汽车制造厂 商和科 研机构中的 研究热点 。作为智能 车辆视觉导航辅助驾驶 系统 不可缺少的一 部分 ，障碍物检 测的研究也受 到了广泛的重视 。目前，障碍物
图１ 透视变换模型
Ｐ ｚ （ Ｏ ， ０ ， ｚ ｃ ）
） 是世界 坐标 系 － Ｙ ｗ — ｚ ｗ 中 的物 点，
Ｘ ｃ ， Ｙ ｃ ， ｚ 。 ） 是同一点 Ｐ在摄像机坐标系下的坐标 ，Ｐ （ ） 【 ｉ ， Ｙ ｔ ） 是 Ｐ在 其空 间坐标 与计算机中 图像坐标 的几何 关系。从物 理学的角度 （
［ Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ］Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｔ ｏ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｏ ｂ ｓ ｔ ａ ｃ ｌ ｅ ｓ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ． Ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ
ｏ ｆ ｍｏ ｎ ｏ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｈｒ ｔ ｏ ｕ ｇ ｈ ｈｅ ｔ ｇ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ， ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｈｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ａ ｎ ｄ ｗｏ ｌｄ ｒ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， ａ ｎ ｄ ｉｎ ｆ ａ ｌ ｌ ｙ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｈｅ ｔ ｏ ｂ ｓ ｔ ａ ｃ ｌ ｅ ｓ ｏ ｆ ｄ ｉ ｓ ｔ ｎｃ ａ ｅ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ． Ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｂ ｙ ｈｅ ｔ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ， ｔ ｈ ｅ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ａ ｓ ｒｅ ｕ ｍｅ ｎ ｔ ｍｏ ｄ ｅ ｌ
机器人视觉导航中的障碍物检测与避障技术研究
机器人视觉导航中的障碍物检测与避障技术研究随着人工智能和机器人技术的发展，机器人在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
在机器人的自主导航中，障碍物检测与避障技术是至关重要的环节。
本文将探讨机器人视觉导航中的障碍物检测与避障技术的研究进展。
一、障碍物检测技术障碍物检测是机器人实现自主导航的关键步骤之一。
在过去的几十年里，学术界和工业界已经提出了许多障碍物检测方法。
其中，基于视觉的障碍物检测技术是最为常用和有效的方法之一。
1. 目标检测算法目标检测算法是障碍物检测中的核心技术之一。
近年来，深度学习方法的发展使得目标检测算法取得了显著的突破。
基于深度学习的目标检测算法如YOLO、Faster R-CNN和SSD 等已经在机器人障碍物检测中取得了良好的效果。
这些算法可以快速准确地检测出图像中的障碍物，并生成对应的边界框或者像素级别的遮罩。
2. 点云处理除了图像，机器人还可以通过激光雷达等传感器获取环境的三维点云信息，从而进行更准确的障碍物检测。
点云处理技术可以将点云数据转化为有用的信息，例如地面分割、物体分割和物体识别等。
基于点云处理的障碍物检测方法在机器人导航中也取得了一定的成功。
3. 智能传感器随着传感器技术的发展，越来越多的智能传感器被应用于机器人的障碍物检测中。
例如，具有深度感知能力的相机、声纳和毫米波雷达等，可以提供更丰富的环境信息，从而改善障碍物的检测和识别能力。
二、避障技术在机器人导航中，障碍物检测仅仅是解决问题的一部分，机器人还需要相应的避障策略来实现安全、高效的导航。
1. 路径规划算法路径规划算法是机器人避障的关键技术之一。
传统的路径规划算法如A*、Dijkstra和RRT等已经被广泛应用于机器人导航领域。
近年来，基于深度学习的路径规划算法也取得了一定的研究进展。
这些算法可以通过学习大量样本来获取更高效准确的路径规划策略。
2. 避障决策一旦检测到障碍物，机器人需要进行相应的决策来规避障碍物。
《2024年复杂环境下单目3D目标检测研究》范文
《复杂环境下单目3D目标检测研究》篇一一、引言随着自动驾驶、机器人技术和计算机视觉的飞速发展，3D目标检测技术成为了当前研究的热点。
其中，单目3D目标检测技术因其低成本和广泛应用场景而备受关注。
然而，在复杂环境下，如光照变化、动态背景、遮挡等条件下，单目3D目标检测面临着诸多挑战。
本文旨在研究复杂环境下单目3D目标检测的算法和技术，以提高其准确性和鲁棒性。
二、背景与意义单目3D目标检测技术是通过单个摄像头获取的图像信息来估计目标物体的三维空间位置、姿态和尺寸等信息。
该技术在自动驾驶、机器人导航、安防监控等领域具有广泛的应用前景。
然而，在复杂环境下，由于光照、背景等因素的影响，单目3D目标检测的准确性和鲁棒性往往受到挑战。
因此，研究复杂环境下单目3D目标检测技术对于提高智能系统的感知能力和自主决策能力具有重要意义。
三、相关技术与文献综述近年来，单目3D目标检测技术得到了广泛的研究和关注。
早期的方法主要基于传统的计算机视觉技术，如特征提取、模板匹配等。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的单目3D目标检测方法逐渐成为主流。
这些方法通过大量的训练数据和复杂的网络结构来提高检测的准确性。
然而，在复杂环境下，这些方法仍面临着诸多挑战。
目前，研究者们正尝试通过改进网络结构、引入新的约束条件、优化算法等方式来提高单目3D目标检测的性能。
四、研究内容与方法本文的研究内容主要围绕复杂环境下单目3D目标检测算法进行。
首先，通过分析现有算法的优缺点，确定本文的研究重点和方法。
其次，设计一种基于深度学习的单目3D目标检测算法，并针对复杂环境下的挑战进行改进和优化。
具体方法包括：1. 数据集准备：收集和整理包含复杂环境的单目3D目标检测数据集，用于模型的训练和测试。
2. 算法设计：设计一种基于深度学习的单目3D目标检测算法，包括特征提取、目标定位和三维空间位置估计等模块。
3. 改进与优化：针对复杂环境下的挑战，如光照变化、动态背景、遮挡等，对算法进行改进和优化，提高其准确性和鲁棒性。
基于单目仿人机器人的障碍物测距方法①
基于单目仿人机器人的障碍物测距方法①彭飞;魏衡华【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2013(000)008【摘要】In this paper, a monocular vision method is proposed to measure the distance between the robot and the obstacle. Firstly it converts the RGB image which is obtained from the robot to HSV image, then detects and identifies the obstacle in the HSV color space. Secondly it calculates the distance between the robot and obstacle using pinhole imaging principle and geometric coordinate transformation. Finally the method is tested on the Darwin humanoid robot;the result from the experiment proves the effectiveness and feasibility of the method.% 为了能够实时测量机器人与障碍物的距离，提出一种单目视觉的方法。
首先将机器人获取的 RGB 图像转换为HSV图像，在HSV颜色空间对障碍物进行检测和识别，然后利用小孔成像原理和几何坐标变换，计算障碍物与机器人的距离。
最后将该方法应用到实验室 Darwin 仿人机器人上，实验结果表明该方法具有可行性和有效性。
【总页数】4页(P88-90,119)【作者】彭飞;魏衡华【作者单位】中国科学技术大学自动化系，合肥 230027;中国科学技术大学自动化系，合肥 230027【正文语种】中文【相关文献】1.基于单目机器视觉的高压输电线路障碍物定位研究 [J], 王忠亮;吴功平;何缘;杨智勇2.基于单目测距技术的道路障碍物检测方法 [J], 罗时光3.基于单目摄像头的地面测距方法 [J], 黄成龙;周钰峰;孙慧妮;孟恺;李恪尧4.基于单目摄像头的地面测距方法 [J], 黄成龙;周钰峰;孙慧妮;孟恺;李恪尧5.基于单目摄像头的车辆前方障碍物的检测研究 [J], 沈念伟;于大泳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
机器人视觉导航中的障碍物检测与避免技术
机器人视觉导航中的障碍物检测与避免技术近年来，机器人技术的发展日新月异，越来越多的机器人被应用于生产制造、医疗、教育等各个领域。
而其中，机器人的视觉导航技术是实现机器人自主行动的重要基础，其中障碍物检测与避免技术则是实现安全导航的关键之一。
一、障碍物检测技术机器人障碍物检测技术是通过机器视觉技术识别环境中的障碍物，从而提供精准的环境信息，使机器人能够分析环境，规划路径，保证机器人的运动安全。
而机器人障碍物检测技术的技术路线主要包括视觉传感器获取图像、图像预处理、目标检测与跟踪、图像分割等几个重要步骤。
视觉传感器获取图像：机器视觉实现障碍物检测的第一步是通过摄像头、激光雷达等视觉传感器获取环境中的图像信息。
这些传感器不同的特点和获取方式会影响后续图像处理和分析过程。
图像预处理：在获取图像信息后，要对图像进行预处理，以滤除干扰和噪声，为后续的障碍物识别提供更清晰、准确的图像信息。
常见的图像预处理方法包括滤波、降噪、平滑等。
目标检测与跟踪：在图像预处理后，接下来需要通过目标检测与跟踪算法，对图像中的障碍物进行识别和跟踪。
目标检测是指从给定图像中检测出特定目标的过程，而目标跟踪则是追踪目标在图像序列中的位置、大小、形状等信息。
图像分割：图像分割是将图像分为多个子区域的过程，它是对图像中目标区域与背景区域的划分，常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域分裂算法等。
二、障碍物避免技术机器人的障碍物避免技术的主要目标是通过对环境中障碍物的检测和分析，规划机器人最短安全路径，避免障碍物干扰。
而机器人避障技术的实现需要解决的主要问题是障碍物边缘检测、轨迹规划和运动控制。
障碍物边缘检测：障碍物边缘检测主要是通过对障碍物外轮廓进行识别分析，以得到障碍物的形状大小及相对位置等信息。
常用的障碍物边缘检测方法有基于梯度的算法、基于模板匹配的算法等。
轨迹规划：轨迹规划是机器人路线规划的关键环节，其主要目的是在考虑了终点和起点的限制条件的情况下，确定一条全局最短路径，并考虑环境障碍物影响，规划避障路径。
基于单目视觉的障碍物检测方法研究
将车辆底部阴影作为检测车辆存在标准。首先设定两条车
道线之间三角形区域为感兴趣区域，在感兴趣区域内检测车
辆底部阴影，由图６可看出前方车辆经过边缘检测后留下明
显阴影。两车道线左右延长５个像素，以减少车辆虚检测。
从底部开始检测并计算每行像素平均值，将它与前一行像素
平均值相比较，如果相差大于设定阈值即可确认车辆存在，
性和实时性。
关键词：单目视觉；最大类间方差法；车道保持；车道线跟踪；检测与跟踪车辆
中图分类号：ＴＢ２４
文献标识码：Ｂ
Ａ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｏｂｓｔａｃｌｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍｏｎｏｃｕｌａｒ Ｖｉｓｉｏｎ
ＹＡＮＧ Ｊｉａｎ－－ｒｏｎｇ，Ｑｕ Ｓｈｉ——ｒｕ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ Ｓｈａｎｘｉ ７１００７２，Ｃｈｉｎａ）
并记下车辆底部边缘的纵坐标。求出该位置与左右车道线
的交点，确定出初始车辆外接矩形。在外接矩形内计算垂直
方向上投影，求得垂直方向上像素平均值的最大值和次大
值，从而确定车辆两条垂直边缘。根据车辆的先验知识，选
择车辆的高宽比为１．２：１，确定车辆的上部边缘。
３．２车辆的跟踪
由于所检测车辆在很短时间内不会很快消失，利用前一
第２６卷第２期 文章编号：１００６—９３４８（２００９）０２—０２７８—０４
计算机仿真
２００９年２月
基于单目视觉的障碍物检测方法研究
杨建荣，曲仕茹
（西北工业大学自动化学院，陕西西安７１００７２）
摘要：为了解决车辆的碰撞问题，提出了一种基于单目视觉的车道标识线二维重建及障碍物检测与跟踪的方法。主要采用
基于单目视觉的室内机器人障碍检测方案
（ 通信作者电子 邮箱 ｌ ｚ ａ ｇ２ ＠１６ ｃｍ ｝ ｉ ｉ ｎ１ ３ ２ ．ｏ ） ｕｙ
摘 要： 为提 高室 内移动机 器人 障碍 物检 测 能力， 出了一套基 于单 目视 觉的检 测方案 。该 方案首先 对拍摄 的 提 图像进行 色度 、 和度 、 饱 亮度（ Ｓ） 色空间转换 ； Ｈ Ｉ颜 然后 ， 针对 室 内图像 中 目标 和背号 的分割 ， 出了小 目标 阈值选取 提 法 ， 高了特定环境下 图像 分割 的准确性 ； 提 最后 ， 目标 场景 匹配法和 目标投 影 匹配法相 结合 ， 算分割后 目标像 素 用 计 的变化和投影 的变化 ， 而判 别 出 目标 是具 有高度 的障碍 物还是 地 面图形。 实验 结果表 明该 方案 的有效性 和可行 从 性， 可为 室 内 小型 移 动 机 器人 提 供 良好 的 导航 信 息 。 关键词 ： 目视 觉 ； 单 障碍物检测 ； 图像分割 ； 透视投 影； 像机 标定 摄 中 图分 类 号 ：Ｐ ９ ．１ Ｔ ３ １４ 文 献标 志码 ： Ａ
Ｓ ｃ ｎ ｌ ，ａ ｓ ｌ ｔｒ ｅ ｈ ｅ ｈ ｌ ｅ ｅ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ｗ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｓ ｇ ｎ ｈ ｍａ ｅ ，ｗｈｃ ｎ ａ ｃ ｄ ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｉｎ ｏ ｅ ｅ ｏ ｄｙ ｍａｌ ａ ｇ ｔｔ ｒ ｓ ｏｄ ｓ ｌｃ ｉ ｔｏ ａ ｒｐ ｓ ｄ ｔ ｅ ｍｅ ｔ ｅ ｉ ｇ ｓ ｏ ｔ ｉｈ ｅ ｈ ｎ ｅ ｈ ｒ ｃｓｏ ｆｔ ｈ
Ｏｂｓａ ｌ ｅ ｅ ｔｏ ｆｉ ｄｏ ｒ ｒ ｂ ｔ ａ ｅ ｎ ｍ ｏ ｏ ｕｌ ｒ ｖ ｓｏ ｔ ｃｅ ｄ ｔｃ ｉ ｎ ｏ ｎ ｏ ｏ ｏ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｃ ａ ｉｉ ｎ
Ｈ ｈ ｏ ｉ，ＬＵ Ｚ—ａ ｇ Ｅ Ｓ ａ －ａ Ｉ ｉ ｎ ，Ｓ ｉ —ｉｇ ｊ ｙ ＨＩ ａ ｑｎ Ｊｎ
未知环境中基于视觉的移动机器人障碍物检测研究的开题报告
未知环境中基于视觉的移动机器人障碍物检测研究的开题报告一、课题背景随着机器人技术的发展，视觉感知在移动机器人领域中扮演着越来越重要的角色。
在未知环境中，移动机器人需要能够自主寻找路径、避开障碍物并完成任务，这就需要机器人具有强大的障碍物检测能力。
传统的防碰撞方法主要依赖于激光雷达或者超声波等传感器，但这些传感器存在着一些局限性，例如不能有效识别复杂的障碍物。
而视觉感知具有丰富的信息和良好的鲁棒性，在障碍物检测中具有广泛的应用前景。
二、研究内容本研究的目标是提高基于视觉的移动机器人在未知环境中的障碍物检测能力。
主要研究内容包括：1. 改进视觉算法：针对未知环境中障碍物检测的需求，改进传统的视觉算法。
例如，将传统的物体检测算法转化为基于实例分割的算法，能够更准确地识别复杂的障碍物。
2. 研究机器人与环境交互：机器人在实际操作中需要与环境交互，并及时调整自身状态以进行下一步操作。
因此，需要研究机器人与环境之间的交互方式，以便更好地利用环境信息进行障碍物检测。
3. 构建数据集：针对本研究中的难点问题，本研究将构建一个大规模的、包含复杂障碍物的数据集。
该数据集应包括典型的日常生活场景，如室内、室外等情况，并充分利用物体实例、光照等不同方面的变化，以提高数据集的灵活性和泛化性。
三、研究意义本研究的意义在于提高基于视觉的移动机器人在未知环境中的障碍物检测能力，具体意义如下：1. 提高机器人的安全性：机器人在执行任务过程中会遇到各种各样的障碍物，如果机器人无法检测到障碍物，就会出现撞车等安全问题。
本研究的成果有望提高机器人在实际应用过程中的安全性。
2. 促进机器人技术发展：基于视觉的移动机器人在未知环境中的障碍物检测具有广泛的应用前景，成功开发出此技术将会加速机器人技术的发展。
3. 拓展机器人应用范围：基于视觉的移动机器人障碍物检测可以用于智能家居、自动化仓库、智能康复等多个领域，可为人们的生活和工作带来巨大的便利。
《2024年复杂环境下单目3D目标检测研究》范文
《复杂环境下单目3D目标检测研究》篇一一、引言在自动驾驶、机器人导航、无人机等领域，对三维环境感知技术的需求日益增加。
单目3D目标检测技术，作为一种有效的三维目标检测方法，其能够在仅通过单一图像的情况下实现目标的深度和空间位置信息获取，具有重要的研究价值和应用前景。
然而，在复杂环境下，如光照变化、动态背景、遮挡等情况下，单目3D目标检测的准确性和鲁棒性面临巨大的挑战。
本文将重点研究复杂环境下单目3D目标检测的算法、方法和挑战，并对其应用进行展望。
二、单目3D目标检测的基本原理与算法单目3D目标检测主要基于单目摄像头捕捉的图像进行目标检测和深度估计。
算法主要包含两个部分：目标检测和深度估计。
目标检测通常使用深度学习的方法，如基于卷积神经网络的检测器；深度估计则利用摄像头拍摄的图像与已知的三维空间信息建立映射关系，从而估计出目标的深度信息。
三、复杂环境下的单目3D目标检测挑战1. 光照变化：光照条件的变化会对图像的亮度和对比度产生影响，从而影响目标检测和深度估计的准确性。
2. 动态背景：动态背景中的运动物体和背景的相互干扰，使得目标的特征提取变得困难。
3. 遮挡：部分或全部目标的遮挡会导致深度估计和目标检测的准确性降低。
4. 实时性要求：在复杂环境下，单目3D目标检测算法需要具备较快的处理速度以满足实时性要求。
四、针对复杂环境的单目3D目标检测策略与方法1. 数据预处理：通过对图像进行增强和优化处理，如直方图均衡化、去噪等，提高图像的对比度和清晰度，从而改善目标检测和深度估计的准确性。
2. 特征提取与优化：采用更先进的深度学习模型和特征提取方法，如深度残差网络（ResNet）等，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
3. 多任务学习：将目标检测和深度估计任务进行联合学习，实现二者的相互促进和共同优化。
4. 引入时空信息：利用连续多帧图像中的时空信息，提高动态背景下的目标检测和深度估计的准确性。
5. 遮挡处理：通过采用上下文信息、物体间相对位置等手段来弥补部分或全部遮挡造成的损失，提高遮挡情况下的单目3D 目标检测性能。
《2024年复杂环境下单目3D目标检测研究》范文
《复杂环境下单目3D目标检测研究》篇一一、引言在现今的智能感知技术中，三维目标检测一直是计算机视觉领域的热门研究课题。
尤其是随着自动驾驶、机器人技术等领域的快速发展，单目3D目标检测技术在复杂环境下的应用显得尤为重要。
单目3D目标检测旨在通过单个摄像头捕捉到的图像信息，实现目标物体的三维位置、尺寸和方向等信息的准确检测。
然而，由于复杂环境下的光照变化、遮挡、动态背景等因素的影响，单目3D目标检测面临着诸多挑战。
本文将针对复杂环境下单目3D目标检测的研究进行深入探讨。
二、复杂环境下的单目3D目标检测技术概述单目3D目标检测技术主要通过图像处理和计算机视觉算法，从单个摄像头捕捉的图像中提取出目标物体的三维信息。
在复杂环境下，由于光照变化、遮挡、动态背景等因素的影响，单目3D 目标检测的准确性和稳定性会受到一定程度的挑战。
因此，如何提高单目3D目标检测的鲁棒性和准确性，成为当前研究的重点。
三、关键技术与算法研究1. 深度学习技术在单目3D目标检测中的应用：近年来，深度学习技术得到了广泛应用。
在单目3D目标检测中，深度学习模型可以从图像中提取丰富的特征信息，提高检测的准确性。
此外，通过大量的训练数据，深度学习模型可以适应复杂环境下的各种变化。
2. 多尺度特征融合：为了更好地处理不同大小的目标物体，多尺度特征融合技术被广泛应用于单目3D目标检测中。
该技术可以融合不同尺度的特征信息，提高对小目标的检测能力。
3. 上下文信息利用：在复杂环境下，上下文信息对于提高单目3D目标检测的准确性具有重要意义。
通过利用目标物体周围的上下文信息，可以更准确地判断目标物体的位置和尺寸。
4. 优化算法：针对复杂环境下的各种挑战，研究者们提出了多种优化算法，如基于深度学习的优化算法、基于几何约束的优化算法等。
这些算法可以进一步提高单目3D目标检测的准确性和稳定性。
四、实验与分析为了验证本文所提方法的有效性，我们进行了大量的实验。
《机器人视觉系统中物体检测技术的研究与应用》
《机器人视觉系统中物体检测技术的研究与应用》一、引言随着科技的飞速发展，机器人视觉系统在物体检测技术方面取得了显著的进步。
物体检测技术作为机器人视觉系统的重要组成部分，对于实现自动化、智能化生产具有重要意义。
本文将重点研究机器人视觉系统中物体检测技术的基本原理、应用场景及其未来发展，并通过具体案例探讨其在各领域的实际应用。
二、机器人视觉系统中物体检测技术的基本原理机器人视觉系统中的物体检测技术主要依赖于图像处理和模式识别技术。
通过图像采集设备获取物体图像，然后利用图像处理技术对图像进行预处理、特征提取和匹配等操作，最终实现物体的检测和识别。
其中，特征提取是物体检测技术的关键环节，通过提取物体的形状、颜色、纹理等特征信息，实现对物体的准确识别。
三、物体检测技术的应用场景1. 工业生产：在工业生产中，机器人视觉系统通过物体检测技术实现对零部件的自动检测、装配和分拣等操作，提高了生产效率和产品质量。
2. 医疗领域：在医疗领域，机器人视觉系统可应用于医学影像分析、病灶检测、手术辅助等方面，提高了医疗诊断的准确性和手术效率。
3. 智能家居：在智能家居领域，机器人视觉系统可实现家庭环境的监控、人脸识别、智能门禁等功能，提高了家庭安全性和便利性。
4. 无人驾驶：在无人驾驶领域，物体检测技术是实现车辆自主导航、障碍物识别和行人检测等功能的关键技术，对于提高行车安全和交通效率具有重要意义。
四、物体检测技术的具体应用案例1. 工业领域应用案例：以某汽车制造企业为例，机器人视觉系统通过物体检测技术实现对汽车零部件的自动检测和分拣。
系统通过高精度相机和图像处理算法，实现对零部件的形状、尺寸和位置等特征的准确检测，提高了生产效率和产品质量。
2. 医疗领域应用案例：以医学影像分析为例，机器人视觉系统通过图像处理技术对医学影像进行预处理、特征提取和病灶识别等操作，帮助医生快速、准确地诊断病情。
同时，机器人视觉系统还可应用于手术辅助领域，提高手术效率和安全性。
《机器人视觉系统中物体检测技术的研究与应用》
《机器人视觉系统中物体检测技术的研究与应用》一、引言随着科技的飞速发展，机器人视觉系统在工业自动化、医疗、军事、安防等领域的应用越来越广泛。
物体检测技术作为机器人视觉系统的核心技术之一，其发展水平和应用能力直接决定了机器人的智能化程度和作业效率。
本文将就机器人视觉系统中物体检测技术的研究现状、技术原理、应用领域及未来发展趋势进行探讨。
二、机器人视觉系统中物体检测技术的原理机器人视觉系统中的物体检测技术主要依赖于图像处理和模式识别技术。
其基本原理包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别等步骤。
首先，通过摄像头等图像采集设备获取目标物体的图像信息；然后，对图像进行预处理，如去噪、增强等操作，以提高图像质量；接着，通过特征提取算法从图像中提取出有用的信息，如形状、颜色、纹理等特征；最后，利用分类识别算法对提取出的特征进行分类和识别，从而实现物体的检测。
三、物体检测技术的关键技术与方法1. 深度学习技术：深度学习技术在机器人视觉系统中物体检测领域取得了显著的成果。
通过训练大量的图像数据，深度学习模型可以自动提取图像中的特征，并实现高精度的物体检测。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2. 目标检测算法：目标检测算法是物体检测技术的核心，包括基于区域的方法和基于回归的方法。
基于区域的方法如滑动窗口法，通过在不同位置和尺度上滑动窗口来检测目标物体；基于回归的方法则直接回归出目标物体的位置和大小。
3. 多传感器融合技术：为了进一步提高物体检测的准确性和鲁棒性，可以结合多种传感器（如红外传感器、激光雷达等）的信息进行融合，实现多模态的物体检测。
四、物体检测技术的应用领域1. 工业自动化：在工业生产线上，机器人视觉系统通过物体检测技术实现对零部件的自动识别、定位和抓取，提高了生产效率和作业精度。
2. 医疗领域：在医疗领域，机器人视觉系统可以辅助医生进行手术操作，如内窥镜手术中的病灶定位和手术器械的识别。
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万方数据 万方数据 万方数据９１６浙江大学学报（工学版）第４２卷取上下两块区域深度的平均值作为该区域的平均深度．在区域划分足够细的情况下，为了防止噪声的干扰，可以再增加区域在行上的深度梯度约束．１．５整体算法流程整体算法流程可归纳如下４个部分：１）输入图像序列，提取Ｈａｒｒｉｓ角点并用ＫＬＴ算法进行跟踪，得到在图像序列中都可见的特征点；２）根据这些特征点在各帧图像中的坐标组成Ｗ矩阵，使用改进的因子分解法得到场景的投影重建；３）在满足ＤＡＱ约束的自标定的基础上得到场景的欧氏重建以及摄像机运动；４）划分图像区域，通过深度信息来确定为障碍物或者背景．２试验结果为了验证所提出障碍物检测算法的有效性，本文进行了真实的室外场景实验．采用图像序列分辨率为７２０×５７６，共计４００帧．为了获得比较精确的摄像机实际位移以及防止因子分解法的累积计算量过大，以４０帧为单位划分原图像序列，得到１０个子序列，对于每个子序列，每隔４帧抽出一帧，采样过后的１０帧进行障碍物检测．以其中的一个子序列（２００～２３９帧）为例，图２给出了采样过后该子序列的第一帧和最后一帧（即原序列的第２００帧和２３６帧）．（ａ）第２００帧（ｂ）第２３６帧图２子序列中的第一帧和最后一帧Ｆｉｇ．２Ｆｉｒｓｔａｎｄｌａｓｔｆｒａｍｅｉｎｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ本文首先选取并匹配特征点共１５００个（如图３所示），然后用因子分解法得到场景的投影重建（如图４所示）．通过满足ＤＡＱ约束的自标定求得ＤＡＱ为ｎ’＝９１ＯＯＯ０００．０００３０．００２４１．０３６７１．１２０９Ｏ．００９１０．０６６４１．１２０９１．２１６６进而得到场景的欧氏重建（如图５所示）．可以看出欧氏重建真实地反映了特征点在世界坐标系中的位置以及摄像的运动（位于欧氏重建三维图的底部的（ａ）第２００帧（ｂ）第２３６帧图３特征点选取与匹配Ｆｉｇ．３ＦｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｄｅｔｅｃｔｉｎｇａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇＯ．５图４场景的投影重建三维图Ｆｉｇ．４Ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆ２０ｌ５１０５Ｏ图５场景的欧氏重建三维图Ｆｉｇ．５Ｅｕｃｌｉｄｅａｎｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆ小坐标系代表了运动中摄像机光心的位置）．最后，将该子序列中的每一帧图像划分为３５×２８个２０像素×２０像素的子区域（图像左右各空出１０像素，上面空出１６像素作为边界），计算区域深度以及深度梯度，取阈值ｒ，＝８，ｒ。
＝０．３，ｒ。
一４，确定障碍物区域，并用黑色块进行标记如图６所示．图７以起始帧、中间一帧和最后一帧为代表，反映了基于整个图像序列（４００帧）由远而近的障碍物检测效果．（ａ）第２００帧（ｂ）第２３６帧图６确定并标记障碍物区域Ｆｉｇ．６Ｏｂｓｔａｃｌｅｃｏｎｆｉｒｍｉｎｇａｎｄｌａｂｅｌｉｎｇ—ｙ４６２６叭∞∞ＯＯＯ万方数据第６期杜歆，等：基于单目视觉的障碍物检测９１７（ａ）图像序列（ｂ）检测结果图７障碍物检测效果Ｆｉｇ．７Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇｅｆｆｅｃｔｏｆｏｂｓｔａｃｌｅ３结语基于单目视觉的障碍物检测方法首先由因子分解法得到场景的投影结构，由自标定升级至欧氏重建，再根据欧氏重建得到的深度信息来检测出图像序列中的障碍物．针对真实的室外场景图像的试验结果表明在一定的检测距离内，该方法能够在室外环境下获得比较好的障碍物检测效果．参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］ｃＨＥＮＧＧ，ＺＥＬＩＮＳＫＹＡ．Ｇｏａｌ—ｏｒｉｅｎｔａｔｅｄｂｅｈａｖｉｏｒ－ｂａｓｅｄｖｉｓｕａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎ［Ｃ］∥ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥＩｎｔｅｒ－ｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅ－ｒｅｎｃｅＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ（ＩＣＲＡ９８）．Ｌｅｕｖｅｎ，Ｂｅｌｇｉｕｍ：［ｓ．ｎ．］，１９９８：３４３１—３４３６．［２３ＯＨＹＡＡ．Ｋ（）ＳＡＫＡＡ，ＫＡＫ八Ｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｏｆｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｓｗｉｔｈｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅｂｙｓｉｎｇｌｅｃａｍｅｒａｖｉ—ｓｉｏｎａｎｄｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｓｅｎｓｉｎｇｒＪ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓＲｏ－ｂｏｔｉｃｓａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ．１９９８，１４（６）：９６９—９７８．［３］ＮＥＬＳＯＮＲＣ，ＡＩ。
ＯＩＭＯＮＯＳＪ．Ｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅｓｉｎｇｆｌｏｗｆｉｅｌｄｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，１９８９’１１（１０）：１１０２一１１０６．［４］ＬＯＷＴ，ｗＹＥＴＨＧ．ＯｂｓｔａｃｌｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇＯｐｔｉｃａｌＦｌｏｗ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｏｆｔｈｅ２００５ＡｕｓｔｒａｌｉａｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ．Ｓｙｄｎｅｙ，Ａｕｓｔｒａｌｉａ：［ｓ．ｎ．］，２００５．［５］ＷＩＬＬＩＡＭＳＯＮＴ。
ＴＨＯＲＰＥＣ．ＡＳｐｅｃｉａｌｉｚｅｄｍｕｌｔｉ—ｂａｓｅｌｉｎｅｓｔｅｒｅｏｔｅｃｈｎｉｑｕｅｆｏｒｏｂｓｔａｃｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［ｃ］∥ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．ＳａｎｔａＢａｒｂａｒａ，ＵＳＡ：ＩＥＥＥＣｏｒｎ－ｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，１９９８：２３８—２４４．［６］ＢＥＲＴ（）ＺＺＩＭ，ＢＲＯＧＧＩＡ，ＦＡＳＣＩＯＬＩ九Ａｖｉｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｆｏｒｒｅａｌ—ｔｉｍｅａｕｔｏｍｏｔｉｖｅｏｂｓｔａｃｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｃ］∥ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｌａｕ—ｓａｎｎｅ，Ｓｗｉｔｚｅｒｌａｎｄ：Ｉｓ．ｒＬ］，１９９６，２：６８１—６８４．［７］ＴＯＭＡＳＩＣ，ＫＡＮＡＤＥＴ．Ｓｈａｐｅａｎｄｍｏｔｉｏｎｆｒｏｍｉｍ—ａｇｅｓｔｒｅａｍｓｕｎｄｅｒｏｒｔｈｏｇｒａｐｈｙ：ａｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ，１９９２，９（２）：１３７—１５４．［８］ＰＯＥＩ，ＭＡＮＣ，ＫＡＮＡＤＥＴ．Ａｐａｒａｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｆａｃｔｏｒｉ－ｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｓｈａｐｅａｎｄｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｖｅｒｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉ—ｇｅｎｃｅ，１９９７，１９（３）：２０６—２１８．［９３ＴＲＩＧＧＳＢ．ＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｔｕｒｅａｎｄｍｏｔｉｏｎ［Ｃ］∥ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．ＷａｓｈｉｎｇｔｏｎＤＣ，ＵＳＡ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，１９９６：８４５—８５１．［１０］ＳＴＵＲＭＰ，ＴＲＩＧＧＳ＆Ａｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎｂａｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｍｕｌｔｉ—ｉｍａｇｅｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｍｏｔｉｏｎ［Ｃ］∥Ｅｕ－ｒｏｌｌ．ａｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＵＫ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，１９９６：７０９—７２０．［１１］ＭＡＨＡＭＵＤＳ，ＨＥＢＥＲＴＭ，ＯＭＯＲＩＹ，ｅｔａ１．Ｐｒｏｖａｂｌｙ－ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｔｉｔｅｒａｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｒｏｍｍｏｔｉｏｎ［Ｃ］∥ＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＣｏｍ—ｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，Ｈａｗａｉｉ，ＵＳＡ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，２００１，１：１０１８—１０２１．［１２３ＨＡＲＲＩＳＣ。
ＳＴＥＰＨＥＮＳＭ．Ａｃｏｍｂｉｎｅｄｃｏｍｅｒａｎｄｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｏｒ［ｃ］∥ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓＦｏｕｒｔｈＡＩｖｅｙＶｉｓｉｏｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｍａｎｃｈｅｓｔｅｒ，ＵＫ：ｓ．ｎ］，１９８８：１４７—１５１．［１３］ＬＵＣＡＳＢＤ，ＫＡＮＡＤＥＴ．Ａｎｉｔｅｒａｔｉｖｅｉｍａｇｅｒｅｇｉｓ－ｔｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｗｉｔｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖｉｓｉｏｎ［ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ７ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｉｎｔＣｏｎｆｅｒ－ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．Ｖａｎｃｏｕｖｅｒ：ｓ．ｎ．］，１９８１：６７４—６７９．［１４］ＳＨＩＪ，ＴＯＭＡＳＨＩＣ．Ｇｏｏｄｆｅａｔｕｒｅｔｏｔｒａｃｋ［ｃ］∥Ｐｒｏ－ｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｓｅａｔｔｌｅ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＵＳＡ：ｓ．ｎ．］，１９９４，２：５９３—６００．［１５３ＨＡＲＴＬＥＹＲＩ．ＩｎＤｅｆｅｎｃｅｏｆｔｈｅ８－ｐｏｉｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｃ］∥ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＵＫ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，１９９５：１０６４—１０７０．［１６］ＰＯＬＬＥＦＥＹＳＭ，ＶＥＲＢＩＥＳＴＦ，ＧＯＯＬＬＶ．Ｓｕｒｖｉ—ｖｉｎｇｄｏｍｉｎａｎｔｐｌａｎｅｓｉｎｕｎｃａｌｉｂｒａｔｅｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｍｏ—ｔｉｏｎｒｅｃｏｖｅｒｙ［Ｃ］∥ＥｕｒｏｐｅａｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ．Ｃｏｐｅｎｈａｇｅｎ，Ｄｅｎｍａｒｋ：ＳｐｒｉｎｇｅｒＰｕｂｌｉｓｈｉｎｇＣｏｍｐａｎｙ，２００２：８３７—８５１．［１７］ＴＲＩＧＧＳＢ．Ａｕｔｏｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅａｂｓｏｌｕｔｅｑｕａｄｒｉｃ［ｃ］∥ＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．ＰｕｅｒｔｏＲｉｃｏ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃ，１９９７：６０９—６】４． 万方数据基于单目视觉的障碍物检测作者：杜歆， 周围， 朱云芳， 刘济林， DU Xin， ZHOU Wei， ZHU Yun-fang， LIU Ji-lin作者单位：杜歆,周围,刘济林,DU Xin,ZHOU Wei,LIU Ji-lin(浙江大学,信息与通信工程研究所,浙江,杭州,310027)， 朱云芳,ZHU Yun-fang(浙江工商大学,计算机与信息工程学院,浙江,杭州,310035)刊名：浙江大学学报（工学版）英文刊名：JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE)年，卷(期)：2008,42(6)被引用次数：2次1.POLLEFEYS M;VERBIEST F;GOOL L V Surviving dominant planes in uncalibrated structure and motion recovery 20022.HARTLEY R I In Defence of the 8-point algorithm 19953.SHI J;TOMASHI C Good feature to track 19944.TRIGGS B Factorization Methods for projective structure and motion 19965.POELMAN C;KANADE T A paraperspective factorization method for shape and motion recovery[外文期刊] 1997(03)6.TOMASI C;KANADE T Shape and motion from image streams under orthography:a factorization method[外文期刊] 1992(02)7.BERTOZZI M;BROGGI A;FASCIOLI A A stereo vision system for real time automotive obstacle detection 19968.WILLIAMSON T;THORPE C A Specialized multibaseline stereo technique for obstacle detection 19989.LOW T;WYETH G Obstacle Detection using Optical Flow 200510.NELSON R C;ALOIMONOS J Obstacle avoidance using flow field divergence[外文期刊] 1989(10)11.OHYA A;KOSAKA A;KAK A Vision-based navigation of mobile robots with obstacle avoidance by single camera vision and ultrasonic sensing[外文期刊] 1998(06)12.TRIGGS B Autocalibration and the absolute quadric 199713.LUCAS B D;KANADE T An iterative image registration technique with an application to stereo vision 198114.HARRIS C;STEPHENS M A combined corner and edge detector 198815.MAHAMUD S;HEBERT M;OMORI Y Provably convergent iterative methods for projective structure from motion 200116.STURM P;TRIGGS B A factorization based algorithm for multi image projective structure and motion 199617.CHENG G;ZELINSKY A Goal orientated behavior-based visual navigation 19981.丁幼春.王书茂.陈红农用车辆作业环境障碍物检测方法[期刊论文]-农业机械学报 2009(z1)2.李晶.程伟扰动测量环境中基于图像序列的模态参数识别[期刊论文]-北京航空航天大学学报 2009(9)本文链接：/Periodical_zjdxxb-gx200806003.aspx。