面向铁路线路视频的三维场景理解

面向铁路线路视频的三维场景理解

ID:35102341

大小:6.92 MB

页数:66页

时间:2019-03-17

面向铁路线路视频的三维场景理解_第1页
面向铁路线路视频的三维场景理解_第2页
面向铁路线路视频的三维场景理解_第3页
面向铁路线路视频的三维场景理解_第4页
面向铁路线路视频的三维场景理解_第5页
资源描述:

《面向铁路线路视频的三维场景理解》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、1学校代码:0004密级:公开BEIJINGJIAOTONGUNIVERSITY硕±学位论文面向铁路线路视频的三维场景理解作者姓名吴洁^学科专业计算机科学与技术指誦黄雅平教Sm■培养院系计算机与信息技术学院,胃於交麥確硕±学位论文面向铁路线路视频的H维场景理解SceneUnderstandingforRailwaVideoy作者:吴洁导师:黄雅平北京交通大学2016年3月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可^心

2、将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,、、。提供阅览服务,并采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编W供査巧和借阅同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。学校可W为存在馆际合作关系的兄弟髙校用户提供文献传递服务和交换服务。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明):学位论文作者签名:矣导师签名《签字曰期;年^曰签字曰期:>《年曰〇!/《*学校代码:10004密级:公开北京交通大学硕±学位论文面向铁路线骆视频的H维场景理解SceneUnderstandingforRailwaVideoy

3、13120434作者姓名:吴洁学号:;导师姓名:黄雅平职称教授学位类别:工学学位级别:硕±学科专业:计算机科学与技术研究方向:模式识别与图像处理北京交通大学2016年3月1致谢一一硕±研巧生的生活即将划上个句话,而于我的人生来说却是另个新的开始,即将开启新的人生征程。在这段充满奋斗的历程中,我收获颇多。值此论文。即将付梓之际,我思绪万千,也念要感谢的人有很多首先需要感谢的是我的导师,本论文是在导师黄雅平老师悉也指导下完成的。一丝不苟的学术精神工作作风激励着黄老师她严谨的科学态度,,求同存异的我。她不仅在学业上

4、给予我悉也的指导,更是在思想、生活上给予我关也和帮助。。在此,谨向黄老师致诚挈的谢意同时,,衷也感谢罗四维教授,罗老师视野广阔、思想深刻他循循善诱的教一导和不拘格的思路给予我无尽的启迪。还有实验室邹老师、田老师、义老师、、。T老师对我的论文和科研工作提出了很多宝贵的意见,在此表示衷屯的感谢感谢实验室王凤娇、于风格、陈雷等同学在我进行科研实验和撰写论文期间给予的帮助,他们提出的实质性意见带给我很大的启发,在此表示感谢并祝愿实验室老师和同学们在今后的日子里工作顺利。更为重要的,我要感谢我的家人。焉得援草,言树之背,养育之恩,无W回报、。你们

5、的健康幸福是我最大的屯愿。最后,感谢这篇论文所涉及的所有学者,没有你们前期的研巧和启迪,我很、难完成这篇文章的写作。感谢我的学校W及论文评审的老师答辩委员会老师,感谢所有人的辛苦付出。化京巧通大学硕±学位论义摘要摘要立体视觉是计算机视觉领域的一一个重要分支,其中H维场景理解直是研巧一热点之。本文主要面向铁路线路视频研巧H维场景理解技术,恢复出场景中物体的空间相对位置,从而可W更加生动、真实地描述铁路线路环境,对于生成线路环境全景图、线路H维导航及维护线路环境运行安全等具有重要的理论意义和应用价值。论文的主要工作如下:1.面

6、向铁路线路视频,提出了构建铁路场景H维空间布局方法。首先通过分析二维平面与H维立体之间的转换关系、摄像机成像原理、各个坐标系之间的对应关系和立体几何原理,提出了自动获取视频空间场景布局的方法。其次基于由线到面再到体的构建过程,恢复出场景立体分布情况,并且将此研巧应用到全景图生成的方法上,可自动地拼接出铁路视频的全景图,从而提髙生成全景图的质量。2.提出了铁路线路视频的深度估计方法,进而构建出H维环境视频。目前常用的两种获取深度图的方法一,种是基于硬件传感器的方式拍摄得到。这种方法比较简单另一种方法是使用半自,结果精确,但是会受到电源和电

7、线的限制;动交互软件生成深度图。这种方法不受区域的限制,但是在生成过程中需要用户的干预。为了更好地得到视频深度信息,本文将上述方法与基于图像特征匹配的一方法相结合,提出了种新的线路视频的深度估计方法。实验结果表明,与马尔科夫随机场(MRF)方法相比,运用本文的方法得到的深度图误差较小更为准确。与DepthTransfer方法相比,估计结果很接近,但是DepthTransfer方法巧要使用Kinect拍摄得到RGBD先验数据集。而本文克服了DepthTransfer方法的限制,采用DMAG软件捜集

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。