导读:本文包含了全向视觉传感器论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:示范应用,全向视觉传感器,国家科技支撑计划,“十二五”
全向视觉传感器论文文献综述
[1]（2019）在《“十二五”国家科技支撑计划“机器人用低成本全向视觉传感器及示范应用”项目通过验收》一文中研究指出近日,高新司组织专家在宁波对"十二五"国家科技支撑计划"机器人用低成本全向视觉传感器及示范应用"项目进行验收。专家组听取了项目完成情况报告,审阅了相关材料,进行了实地考察。经质询和讨论,专家组认为该项目基本完成了规定的主要目标任务,同意通过验收。(本文来源于《表面工程与再制造》期刊2019年02期）
张雁宁[2]（2016）在《基于STM32和pixy CMUcam5视觉传感器的双控制模式全向车的设计》一文中研究指出随着社会的发展,科技在不断的进步,越来越多的先进技术开始运用到人们的生活中。为了能够获得更多的体验,近年来人们更注重具有全向系的设计。本文将会对基于STM32和pixy CMUcam5视觉传感器的双控制模式全向车进行设计,利用STM32和pixy CMUcam5视觉传感器建立一个能增加交互体验的双控制模式全向车。(本文来源于《电子制作》期刊2016年16期）
宋丫,柴兴华,周富强[3]（2016）在《单摄像机全向立体视觉传感器的结构设计》一文中研究指出传统宽视场叁维测量常采用多传感器构建的测量系统实现,传感器的同步和多传感器测量坐标系的统一两大难点导致测量精度与测量速度难以兼容。为了实现更宽视场范围内目标物的实时叁维测量,设计了1种由单摄像机和2个四棱锥反射镜构成的全向立体视觉传感器。2个四棱锥反射镜对称摆放,顶部相对,下四棱锥顶端安装高分辨率工业摄像机。四棱锥反射镜成像形成4对虚拟摄像机,等效于传统双目视觉传感器的1对摄像机同时采集同名特征点,从而由4对虚拟摄像机实现水平4个方向的同步测量。解决了传统双目视觉传感器体积大、视场狭小、图像采集不同步等问题,且有效保证了图像的透视投影不变性,避免了曲面镜成像产生的图像畸变,减小了后续工作难度。(本文来源于《光学学报》期刊2016年06期）
李唯[4]（2015）在《全向视觉传感器节点的目标检测与跟踪研究》一文中研究指出近年来,随着视觉监控技术与无线多媒体传感器网络(WMSN)的发展,基于多视觉传感器并结合计算机视觉算法实现安防监控的智能化,成为国内外的热点研究课题。作为WMSN的重要组成部分,视觉传感器节点布设在无人值守的环境中自主完成指定的监测任务。本文针对WMSN网络中的全向视觉传感器节点,研究和解决由鱼眼摄像机组成的视域重迭多摄像机下目标检测与连贯跟踪的问题。由于采用鱼眼摄像机进行视频信息捕捉,本文首先阐述了摄像机成像模型以及相关概念。在研究鱼眼摄像机的畸变原理及相应模型的基础上,对基于除法模型的鱼眼摄像机标定方法进行了研究与改进。提取并筛选畸变图像中的曲线轮廓,利用RANSAC拟合圆弧求取相应参数,实现鱼眼摄像机畸变参数自动标定,并完成鱼眼图像畸变校正。针对本文的应用场景,分析和研究了常用的运动目标检测与跟踪方法。由于摄像机位置固定,本文利用基于图像块的高斯背景建模方法进行目标检测,通过概率统计方法得到像素级别的前景检测结果。针对存在较大程度畸变的鱼眼摄像机,以球面模型为基础提出了改进的粒子滤波跟踪方法,实验数据显示该跟踪方法能够达到93%的成功率,优于常规跟踪算法在鱼眼图像中的跟踪准确度。针对WMSN节点由多鱼眼摄像机构成全向视觉监测的实际情况,本文研究了多摄像机之间的目标连贯跟踪方法,提出了鱼眼摄像机的有效视域分界线概念,并设计基于该分界线的目标交接请求与响应算法,通过目标轨迹建立摄像机之间的对应关系实现目标初步筛选。针对不同摄像机视野中存在的亮度差异问题,提出了基于色彩特征变换的方法,并利用主颜色直方图实现目标的色彩特征描述与匹配,实验数据显示本文算法下相同目标在不同摄像机图像中的相似度在80%以上,证明了本文匹配方法的有效性。在理论研究的基础上,本文设计了全向视觉目标跟踪系统,采用鱼眼摄像机扩大单一节点的监控范围,消除传统节点的视觉盲区。该系统在单一摄像机监控区域进行目标的检测与跟踪,在相邻摄像机的视野交迭处实现目标的匹配与连贯跟踪。实验结果表明,该系统能够有效地完成目标交接跟踪任务。(本文来源于《东北大学》期刊2015-06-01）
林颖[5]（2013）在《全向视觉传感器标定》一文中研究指出本文讨论的全向视觉传感器包括被动全向视觉传感器-全向相机和主动全向视觉传感器-全向激光雷达。此类传感器由于具有较大的视场范围,被大量应用于基于地面自主平台的环境感知。其特殊的成像特性使得该类传感器的标定一直是计算机视觉领域的基础性研究问题。本文主要研究全向相机和全向激光雷达的标定方法,以全向相机的标定、自标定,雷达-相机系统的外部参数标定这叁个方面作为研究重点。利用棋盘格标定板在单位视球上的几何性质进行全向相机精确标定,提高了结果的精度；将基于稀疏表示恢复低秩纹理的思想应用于全向相机自标定,方便地得到比较可靠的标定结果；采用几何结构约束、运动估计等手段,解决全向相机和全向激光雷达的联合标定问题。本学位论文主要工作和创新之处在于：1.提出了一种基于单位视球的全向相机标定方法,来提供比较精确的二维叁维信息对应关系。该方法利用棋盘格标定板中两组相互垂直的平行直线在单位视球上的几何特性,推导出内部参数和外部参数的闭合解。与现有的大多数标定方法相比,本方法依靠更为精确的内参、外参估计,进一步降低了标定结果的不确定度。2.提出了基于稀疏表示的全向相机自标定方法,通过简单的标定场景对传感器进行快速校验。该方法利用单张图像,通过恢复图像中的空间低秩纹理,对相机进行自标定：并根据全向相机的成像特性,定义了一种有效的描述球面大视场范围低秩纹理的投影方法。和大多数的自标定方法相比,本方法不依赖于边缘、角点等局部特征,受遮挡、模糊、光照等外部影响较小,标定结果的可靠性更高。3.提出了两种基于自然场景的雷达-相机系统外部参数标定方法。和立体相机相比,全向激光雷达和相机组成的系统在进行场景构建时具有计算复杂度低、准确度高、受环境影响小等特点。而对雷达-相机系统进行外部参数标定是有效结合两个传感器数据的前提。该方法根据标定场景中的叁面体定义参考世界坐标系,利用叁面体结构约束、图像间运动估计等手段求解雷达、相机坐标系相对于参考坐标系的位置关系,来得到两传感器之间的外部参数。本方法比大部分方法更为灵活,不需要特殊的标定物体,对手工输入信息依赖度较低,仅需要两帧数据,即可得到较为准确的结果。(本文来源于《浙江大学》期刊2013-04-01）
马相路[6]（2012）在《全向视觉传感器及其在道面勘测中的应用研究》一文中研究指出全向视觉传感器又称全景相机，它一次成像便可以覆盖360°的水平视场，目前已经广泛应用在监控，地图生成，移动机器人，叁维城市构建等领域。其中折反射式全景相机由反射镜和普通相机构成，其结构简单，成本低廉，维护方便，正成为全景相机发展研究的主流方向。目前主流的视觉定位系统使用普通相机，其视角有限，不利于大范围快速采集路面信息。而折反射全景相机具有普通相机不可比拟的大视场，由它构建的视觉定位系统，不但图像采集范围更广，采集速度更快，而且拥有体积紧凑、易于搭建、用途广泛等优点。介绍了全景拍摄技术，分析了不同结构全景相机的优点与不足，比较了几类折反射式全景相机特点，对全景视觉定位的发展进行了概述，提出了适合道面勘测的全景定位系统。对折反射全景相机的理论进行了推导，对由锥面镜、球面镜、双曲面镜、抛物面镜、椭球面镜构成的折反射式全景相机进行了仿真，通过计算与比较，认为由双曲凹面镜或水平等比例镜构成的折反射式全景相机最适合道面勘测。比较了全景相机几种调节支架的优劣，结合实验室现有条件，设计并搭建了分辨率960×960、水平视场覆盖直径为30m、水平成像等比例、光轴可调节的折反射式全景相机。利用区域生长的方法将公路从图像中分割出来，对分割出来的公路图像通过膨胀、边缘检测等图像处理办法进行优化，最后通过Hough变换得到不同时刻公路的方向信息，间接获得全景相机的旋转角度，进而得到路面平台的航向偏移；通过静态实验，参考激光经纬仪的测量结果，得到了该方法在样本容量为10，显着性水平为0.25的情况下，测量偏差小于0.35°。搭建了基于折反射全景相机的单目视觉定位系统，参考主流单目视觉定位方法（SURF算法提取图像特征点、穷尽算法匹配图像特征点、RANSAC算法估计相似变换模型），推导运动轨迹的公式，分析并认为图像配准的累积误差是制约传统定位方法的主要原因；提出了全景定位系统在直线公路上的航向角校正方法，进行了运动平台的轨迹测量实验，与主流单目视觉定位方法相比，校正后的定位效果有了显着提高，在150m的行驶距离下，其终点坐标横向偏差1.7m、纵向偏差1.8m；为提高定位实时性，提出了航向校正与图像配准结合的方法，使得定位速度获得改善。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2012-12-01）
原新,王亮,朱齐丹[7]（2006）在《基于全向视觉传感器的图像解算方法研究》一文中研究指出视觉信息处理是智能机器人研究的一项关键技术.由于传统的视觉传感器存在可视范围小等缺点,为此引入由双曲线旋转体反射镜构成的全向视觉传感器,提出了基于全向视觉传感器的图像解算算法.该算法可以有效地还原全向视觉传感器所获取的扭曲图像,从而实现利用全局性信息进行移动机器人的视觉导航.实验结果表明该方法从原理上是可行的,可以应用到机器人的定位导航中.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2006年12期）
全向视觉传感器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着社会的发展,科技在不断的进步,越来越多的先进技术开始运用到人们的生活中。为了能够获得更多的体验,近年来人们更注重具有全向系的设计。本文将会对基于STM32和pixy CMUcam5视觉传感器的双控制模式全向车进行设计,利用STM32和pixy CMUcam5视觉传感器建立一个能增加交互体验的双控制模式全向车。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
全向视觉传感器论文参考文献
[1]..“十二五”国家科技支撑计划“机器人用低成本全向视觉传感器及示范应用”项目通过验收[J].表面工程与再制造.2019
[2].张雁宁.基于STM32和pixyCMUcam5视觉传感器的双控制模式全向车的设计[J].电子制作.2016
[3].宋丫,柴兴华,周富强.单摄像机全向立体视觉传感器的结构设计[J].光学学报.2016
[4].李唯.全向视觉传感器节点的目标检测与跟踪研究[D].东北大学.2015
[5].林颖.全向视觉传感器标定[D].浙江大学.2013
[6].马相路.全向视觉传感器及其在道面勘测中的应用研究[D].国防科学技术大学.2012
[7].原新,王亮,朱齐丹.基于全向视觉传感器的图像解算方法研究[J].哈尔滨工业大学学报.2006