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基于双目视觉的实时交通目标检测与测距研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着交通工具和道路基础设施的不断发展，交通安全问题日益引起广泛关注。实现交通目标检测和测距对于提高驾驶安全性和交通运输效率具有重要意义。为了实现交通目标检测和测距，传统的单目视觉方法存在许多局限性，如对与路面最近点垂直距离不准确、视觉深度困难等。基于此，本文将基于双目视觉技术来实现实时交通目标检测与测距。
双目视觉系统具有较高的测距精度、更好的鲁棒性、更适合逆光和多光源环境等优点，因此广泛用于交通目标检测和距离测量领域，如车辆、行人、标志等目标检测与测距。同时，该技术可通过非接触式的手段获得更多的纹理和形状信息，可以用来检测各种复杂的道路、天气、交通状态等情况下的交通安全隐患。
二、研究目标
本研究的目标是基于双目视觉技术开发一种实时交通目标检测与测距方法，以提高交通安全性和运输效率，具体目标如下：
1.双目摄像机校准：通过校准双目摄像机的外在参数和内在参数，以获取摄像机的重合度、畸变校正参数和立体匹配信息。
2.双目图像处理：基于立体视觉的原理，对左右目摄像机采集到的交通目标图像进行处理，提取目标的三维位置信息。
3.交通目标检测与识别：将双目图像处理结果用于交通目标的检测和分类，同时将目标识别结果实时反馈给驾驶员。
4.交通目标测距：根据交通目标的平移向量和三维坐标信息，实现对目标的距离测量和速度估计。
三、研究内容
1.双目视觉系统的设计：选择合适的双目摄像机、合适的照明灯、搭建系统硬件平台等。
2.双目摄像机校准：根据双目摄像机的内参、外参、畸变参数和重合度信息，进行合理的摄像机校准。
3.双目图像处理：获取左右目摄像机采集到的图像，通过SGBM算法或BM算法实现双目图像匹配，并得到目标在三维空间的坐标。
4.交通目标识别和跟踪：基于Haar特征和Adaboost分类器算法对交通目标进行检测和识别，利用卡尔曼滤波对目标进行跟踪和运动信息估计。
5.交通目标测距和速度估计：结合交通目标的三维坐标和运动信息，实现对目标的距离测量和速度估计，同时对测距精度进行分析和评估。
六、研究难点
1.如何进行有效的立体视觉处理，提取交通目标的三维信息。
2.如何有效地采用Haar特征和Adaboost分类器算法对交通目标进行检测和识别。
3.如何结合交通目标运动信息，实现对目标距离和速度的估计。
七、研究方法
1.硬件方面：搭建双目视觉系统硬件平台，选择合适的双目摄像头、支架和照明灯等。
2.软件方面：使用Matlab、Opencv等相关软件进行双目图像处理和交通目标检测。
3.数据采集方面：通过采集不同的交通场景下的图像和视频数据集，验证研究结果的鲁棒性和实用性。
八、预期成果
本研究预期实现基于双目视觉技术的实时交通目标检测与测距方法，并针对该方法进行系统的分析和评估。预期成果如下：
1.实现基于双目视觉技术的实时交通目标检测与测距方法，并进行系统性能测试。
2.对交通目标检测和测距的测量误差进行分析和评估，验证研究成果的可行性和实用性。
3.探索基于双目视觉技术在交通安全和运输效率上的应用。
九、研究意义
1.本研究的实际应用可提高交通安全性和运输效率，为实现“智慧交通”和“智慧城市”建设提供技术支持和方向。
2.本研究可为双目视觉技术在交通目标检测和测距等领域的应用提供实践和经验。
3.本研究在工业和商业领域中的应用前景广阔，具有很强的市场竞争力。