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基于双目视觉的物体运动轨迹研究的中期报告
1.研究背景
随着三维技术的不断发展，三维物体的追踪和定位技术显得越来越重要。针对物体运动轨迹的研究，传统的方法主要依赖于图像处理和模型匹配技术，但这些方法有着局限性，例如对于复杂环境下的运动物体难以准确追踪。基于双目视觉的物体运动轨迹研究技术，可以利用双目视觉系统提供的深度信息和实时运动信息，实现准确追踪和定位物体的运动轨迹。
2.研究目标
本研究旨在探索基于双目视觉的物体运动轨迹研究方法，通过建立双目视觉系统，结合图像处理和运动分析算法，实现对移动物体的轨迹追踪和位置定位，并验证该方法在复杂环境下的有效性和可靠性。
3.研究内容
3.1双目视觉系统的建立
建立基于双目视觉的实验系统，该系统包括两个摄像头，其中一个为主相机，另一个为从相机。通过校准摄像头，获取双目视觉系统的内参和外参矩阵，并进行双目视觉匹配来获取物体的深度信息。
3.2图像处理算法的设计
将运用经典的图像处理算法，如边缘检测、连通区域提取和特征点匹配等算法，对获取的双目图像数据进行处理，得到物体的区域信息，并实现对物体的跟踪。
3.3运动分析算法的设计
在获取了物体的区域信息之后，对物体移动过程中的轨迹进行分析。利用光流算法测量物体在两帧图像之间的位移，并结合相邻两帧图像之间物体的角位移信息，提取物体的运动状态。
4.预期成果
通过将物体运动轨迹的研究与双目视觉系统的技术相结合，可以实现对运动物体的准确追踪和定位，为运动物体的位移、角位移、速度和加速度等参数提供实时的测量和分析。同时，该方法不受环境光、物体颜色和形状等外在因素的影响，具有较高的鲁棒性。预计在该研究中，将建立基于双目视觉的物体运动轨迹研究框架，实现对运动物体运动轨迹的准确测量和分析，并为未来的三维物体定位、识别和跟踪提供理论和实践基础。