行业分类-物理装置-一种基于单目视觉和激光雷达融合的车辆检测方法.zip

对基于点特征的单目视觉定位算法进行研究， 提出了一种基于 5 点透视投影数学模型的单目视觉位姿测量 算法， 该算法使用不共面定位特征点， 根据 5 个特征点在摄像机坐标系与世界坐标系下相对位置关系相同来计算 5 个 特征点在摄像机坐标系下的坐标， 进而求出物体的转动角度． 同时还构建了一套基于 OpenGL 图形引擎的数字仿真系 统， 完成了物体位姿的仿真计算， 实现对算法定位精度的评价， 仿真实验结果表明， 在理想状况下， 该算法的定位精度达 到了±0.01° ， 为单目视觉物体位姿测量提供了一种具有较高精度的方法

STM32的单目视觉室内平面跟踪定位.pdf

国防科大写的一篇论文，将IMU和单目视觉信息融合，进行位置和姿态估计，使用orb_slam算法进行尺度估计，但是其中的融合思路非常适用于视觉和IMU融合。

通过FPGA驱动摄像头，片外SDRAM缓存，经过灰度化、二值化处理，可以VGA显示，对处理后的图像进行分析，识别出白色车位线，驱动小车，实现自动停车。资源中有我拍的小车自动停车的演示视频，表明该程序有用有效！

作为计算机视觉技术的一个重要分支，基于单目视觉的三维重建技术以其要求简单、成本低廉、易于实现等优点，得到了越来越多的关注。在室内环境下就智能机器人的同步定位以及环境地图创建（SLAM）算法展开了研究，引入RGB-D相机Kinect直接获取3D场景的深度信息，实现了一种基于单目视觉SLAM与Kinect的实时三维重建方法。

为解决基于单目视觉的像机空间定位问题, 基于射影几何原理, 提出了一种利用特殊标志 点的空间几何信息和光学像机实现像机与标志点的相对位姿测量, 进而推算像机的空间坐标位置 的方法。该方法避免了计算过程中对每帧图像都进行复杂的非线性解算, 而利用像机与标志物间一 种特殊姿态即正视投影作为连续位姿计算的起点和初始值, 利用帧间约束来进行后续帧的位姿跟 踪计算, 达到既保证计算精度, 又减少计算量的目的。在试验和实际应用中均取得良好效果。

关于单目视觉中的ADAS技术，包括单目视觉、车道偏离预警、前车识别等，来源于武汉极目智能，值得行业内人士看看

在计算机视觉领域中，使用二维投影恢复物体三维信息的过程称为三维重建。 三维重建在计算机视觉中具有重要的研究价值

首先，针对自动泊车环境下可能出现的低光照或明暗交替等复杂场景这一问 题，本文在 vSLAM 系统中设计了处理复杂场景的功能。本文基于 Retinex 理论 模型，从物体成像的原理上分析，利用 LIME 算法来解决这个问题，并且结合自 动泊车场景来设计算法中的权重系数，对算法的时间复杂度进行加速优化。而后 针对一些低光照的图片进行了优化处理来验证 LIME 算法的可行性。 其次，针对 vSLAM 常见的问题，即在跟踪时容易丢失目标、出现尺度漂移 等问题，进行了分析与研究。提出了使用预测模型的方式来减少跟踪失败概率的 方法，提出了适合泊车环境的关键帧筛选策略，针对立体匹配模块，先根据多方 面误差来选择质量较好的点，再用由粗到精最后计算图像的相关性的方法来进行 匹配并更新地图上像素点的逆深度，并在地图优化模块中通过双向 Sim3 检测进 行误差分析解决尺度漂移的问题。 最后，基于大众速腾以及深圳锐尔威视科技有限公司所研发的型号为 RER_USB1080P01-LS43 的相机搭载了实验平台，傍晚时分在吉林大学南岭校区 汽车工程学院周围采集多个停车场数据，验证了在低光照的自动泊车环境下基于 LIME 算法进行 vSLAM 的可行性，并且实验表明在泊车环境下本文算法要优于 传统算法。