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基于双目立体匹配的空间非合作目标位姿估计方法研究的任务书 任务书 一、任务背景 目标检测和位姿估计在计算机视觉中是两个重要的研究方向。针对机器视觉中空间非合作目标位姿估计问题,本次研究提出一种基于双目立体匹配的新型方法,来实现对空间非合作目标的快速且高精度的位姿估计。 二、任务目标 本次研究旨在探究一种新的基于双目立体匹配的空间非合作目标位姿估计方法,其能够在不依赖于目标表面的纹理和特征的情况下,实现对目标位姿的高精度估计。本次研究的关键任务包括以下三个方面: 1.构建双目立体摄像头系统,实现对目标的三维空间重构。 2.设计一种新的双目极线匹配算法,提高目标位姿的精度和稳定性。 3.基于深度学习算法,优化目标位姿估计模型,提高算法的运行速度和准确度。 三、任务内容 1.研究并掌握双目立体摄像头系统的原理以及实现方法,搭建实验平台和采集数据。 2.针对双目立体匹配算法中存在的问题,设计一种新的双目极线匹配算法,并实现算法的优化和验证。 3.基于得到的三维几何信息,对目标的位姿进行估计。同时,针对深度学习算法的应用,探究如何利用深度学习提高算法的运行速度和准确度。 4.实现算法的优化和验证,并对实验结果进行定量分析,评估算法的准确度和效率。 四、研究意义 本次研究基于双目立体匹配的空间非合作目标位姿估计方法,其具有较高的实用性和应用价值。该方法可以广泛应用于从事视觉导航、机器人控制和工业检测与测量等领域的相关研究和工作中,具有重要的科学研究和实际应用价值。 五、技术路线和时间安排 1.前期准备(2周) 2.双目立体摄像头系统搭建(6周) 任务内容: (1)研究并掌握双目立体摄像头系统的原理以及实现方法; (2)搭建双目立体摄像头系统,采集数据。 3.新型双目极线匹配算法的设计与实现(6周) 任务内容: (1)对双目立体匹配算法中存在的问题进行分析和研究; (2)设计一种新的双目极线匹配算法,并实现其验证。 4.空间非合作目标位姿估计(6周) 任务内容: (1)基于得到的三维几何信息,对目标的位姿进行估计; (2)探究如何利用深度学习来优化目标位姿估计模型。 5.算法优化与结果分析(4周) 任务内容: (1)实现算法的优化; (2)对算法进行结果分析和评估。 六、预期成果 本次研究的预期成果包括以下方面: 1.提出一种新的基于双目立体匹配的空间非合作目标位姿估计方法,具有较高的位姿估计精度和稳定性。 2.搭建了双目立体摄像头系统,实现了对目标的三维重构。 3.设计了一种新的双目极线匹配算法,并实现了算法的验证。 4.实现了算法的优化和验证,并对实验结果进行了定量分析,评估算法的准确度和效率。 5.本次研究的成果可为后续机器视觉中的相关研究和工作提供基础技术和新的思路。 七、参考文献 [1]陈海鹏,吕权.计算机视觉技术与应用(第2版)[M].人民邮电出版社,2015. [2]TzengY,TsengF,LaiY,etal.Real-time3Dobjecttrackingmethodforrobotsystembasedonbinocularvision[C]//InternationalConferenceonControl,AutomationandSystems.IEEE,2017:799-803. [3]ShenY,ZhangX,HuangQ,etal.Continuousmonoculardense3Dreconstructionusingonlinedepthmapfusion[J].PatternRecognition,2018,83:337-348. [4]BiancoG,CioccaG,SchettiniR.HowfastisFAST?Evaluationofinterestpointsdetectors[C]//InternationalConferenceonAdvancedConceptsforIntelligentVisionSystems.Springer,Cham,2015:332-341. [5]ChenY,ZhengL,ZhangY,etal.Learningtorankformatchinginimageretrieval[C]//IEEEInternationalConferenceonComputerVision.IEEE,2017:4516-4525.