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《基于融合动态模板匹配的双目测距算法①》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: csa@iscas.ac.cnComputer Systems & Applications,2018,27(11):218−223 [doi: 10.15888/j.cnki.csa.006639]http://www.c-s-a.org.cn©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041基于融合动态模板匹配的双目测距算法①史珂路1, 田军委2, 雷志强2, 张欢欢1, 孙 雷21(西安工业大学电子信息工程学院, 西安 710021)2(西安工业
2、大学机电工程学院, 西安 710021)通讯作者: 史珂路, E-mail: 1543733488@qq.com摘 要: 高空无人机灭火时, 要对火灾点进行探测. 传统的探测方法易受环境的干扰, 并且它的反应不灵敏, 实时性较差. 基于此本文提出了一种基于双目立体视觉的探测方法: 首先搭建实验平台并设计其硬件电路, 然后深入研究了经典的双目立体视觉测距算法, 提出了一种新的测距方法. 该方法主要内容包括: 图像获取、感兴趣区域提取、图像预处理和基于权重融合的动态模板匹配算法. 最后,采用多段非线性补偿的方法构建了测距模型, 并在实验平台上对所构建的测距模型进行了大量的
3、实验, 实验结果表明: 在50 m以内, 该测距模型的误差在1 m以内, 100 m以内, 测距误差在2 m, 匹配精度为6.947像素/m, 基本符合高空无人机灭火的精确测距要求, 故该测距模型测量的距离精度较好, 工程应用性强.关键词: 测距模型; 测距算法; 图像预处理; 动态模板匹配算法; 多段非线性补偿引用格式: 史珂路,田军委,雷志强,张欢欢,孙雷.基于融合动态模板匹配的双目测距算法.计算机系统应用,2018,27(11):218–223. http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/6639.htmlBinocularRangi
4、ngAlgorithmBasedonFusionDynamicTemplateMatchingSHI Ke-Lu1, TIAN Jun-Wei2, LEI Zhi-Qiang2, ZHANG Huan-Huan1, SUN Lei21(School of Electronic Information and Engineering, Xi’an Technological University, Xi’an 710021, China)2(School of Mechatronic Engineering, Xi’an Technological University
5、, Xi’an 710021, China)Abstract: When the high altitude unmanned aerial vehicle is extinguishing, it is necessary to detect the fire point. Thetraditional detection method is easily disturbed by the environment, its reaction is insensitive and its real-time feature ispoor. Therefore, a n
6、ew method based on binocular stereo vision is proposed in this study. First, we set up the experimentplatform and design the hardware circuit. Then the classical binocular stereo vision ranging algorithm is studied deeply,and a new method of distance measurement is proposed. The method
7、mainly includes: image acquisition, region ofinterest extraction, image preprocessing, and dynamic template matching based on the weight fusion. Finally, the multisegment nonlinear compensation method is used to construct the distance measurement model, and a large number ofexp
