基于uclinux的障碍识别系统

《基于uclinux的障碍识别系统》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、院学编号：西安邮电学院大学生科技创新活动项目申请表项目名称：基于uclinux的壁障识别系统项目负责人：赵定阳项目指导老师：赵广元项目类别：B项目来源：项目申报单位：自动化学院自动化0805班协作单位：申报时间：2010年4月3号西安邮电学院团委制2010年3月一、国内、外研究的现状及发展趋势视频采集技术目前最大的应用领域还是安防监控，随着国内经济的发展和与国际经济的接轨，工业检测和医疗领域对多路采集的需求也在不断的增加。在交通、机器视觉、多媒体等领域也有重要的应用。在交通领域的应用主要是路面监控、违章抓拍、停车场收

2、费、高速路收费；机器视觉领域的应用主要是生产过程监控、产品筛选等；多媒体领域的应用主要是多路视频采集后大屏显示、电视节目监播等。最后，视频采集应用的领域还包括纺织、印刷、印钞等大幅面图像检测应用。基于图像的视觉跟踪伺服控制系统，视觉伺服误差直接定义在图像特征空间，摄像机观察到的特征信息直接用于反馈，不用对三维姿态进行估计。基于图像的视觉伺服控制系统中，二维图像特征通过雅可比矩阵与三维笛卡尔坐标系中的三维场景相联系，所以这种控制系统中雅可比矩阵的求解是关键。确定雅可基于图像的视觉伺服控比矩阵可以通过经验法、在线估计法、

3、学习法等。经验法主要是通过摄像机标定或先验模型知识得到比较准确的雅可比矩阵;在线估计的方法可以事先不用进行摄像机标定，但存在雅可比矩阵的初值选择问题;学习方法主要是通过离线示教、自我学习、自我决策的人工神经网络的方法，这种方法需要大量样本才能计算准确。基于图像的视觉伺服控制系统可以不用3D重建，直接用图像特征控制执行机构运动。与基于位置的方法相比，基于图像的方法受传感器模型、运动学方程、摄像机标定所到来的误差的影响较小，静态定位的精度也比较高，但动态估计雅可比矩阵时，需要不断进行更新和求逆，计算时间上需要进一步优化；

4、另外，由于系统是的且具有非线性解，因此不能保证在整个任务空间中都是收敛的。一、研究内容（阶段目标、最终目标）和意义视觉跟踪系统可分为基于位置和基于图像两种工作方式。基于位置的视觉跟踪伺服控制系统，视觉伺服误差定义在三维笛卡尔坐标空间，视觉特征信息用来估计执行机构末端与目标的相对位姿。这种方法的主要优点是直接在三维空间控制执行机构运动，另外它把视觉重构问题从执行机构控制中分离出来，这样可以分别对二者进行研究，但这种方法一般需要对视觉系统和执行机构进行标定，而且由于要对图像进行解释，因而增加了计算量，另外，这种方法受传感

5、器模型、运动学方程、摄像机标定所带来的误差影响较大。基于图像的视觉跟踪伺服控制系统，视觉伺服误差直接定义在图像特征空间，摄像机观察到的特征信息直接用于反馈，不用对三维姿态进行估计。基于图像的视觉伺服控制系统中，二维图像特征通过雅可比矩阵与三维笛卡尔坐标系中的三维场景相联系，所以这种控制系统中雅可比矩阵的求解是关键。确定雅可基于图像的视觉伺服控比矩阵可以通过经验法、在线估计法、学习法等。经验法主要是通过摄像机标定或先验模型知识得到比较准确的雅可比矩阵;在线估计的方法可以事先不用进行摄像机标定，但存在雅可比矩阵的初值选择

6、问题;学习方法主要是通过离线示教、自我学习、自我决策的人工神经网络的方法，这种方法需要大量样本才能计算准确。基于图像的视觉伺服控制系统可以不用3D重建，直接用图像特征控制执行机构运动。与基于位置的方法相比，基于图像的方法受传感器模型、运动学方程、摄像机标定所到来的误差的影响较小，静态定位的精度也比较高，但动态估计雅可比矩阵时，需要不断进行更新和求逆，计算时间上需要进一步优化；另外，由于系统是的且具有非线性解，因此不能保证在整个任务空间中都是收敛的。本课题的工作主要基于uclinux操作系统，实现对特定障碍的监测，以及

7、壁障预警工作。本立项实现的目标包括如下几个方面：◇研究相关计算机视频图像采集的理论和方法◇研究壁障技术◇从复杂场景中提取特征障碍信息◇对障碍信息做出判断，预警一、预期达到的技术目标和拟解决的技术问题计算机视觉图像处理技术主要有以下凡项内容:1、图像数字化和压缩编码图像数字化技术是把连续图像信号变为离散的数字信号，适应数字计算机或其它数字设备的运算处理。压缩编码技术是减少描述图像的数据量即比特率，以便节省传输、处理时间和存储器容量。2、图像增强和复原图像增强是突出图像中感兴趣的部分，图像复原是使失真图像尽可能恢复本来面

8、貌。3、图像分割图像中包含的物体，按其灰度、色彩或凡何特性分割，并进行分析处理，从中提取数据等有效分量。这是进一步进行图像处理、模式识别和机器视觉等技术的基础。4、图像分类图像分类是图像处理技术的深入和发展，也可以认为是模式识别的一个分支。其主要内容是在图像经过某些预处理(压缩、增强、复原)后，将图像中有用物体的特征进行特征分割、特征选择，进而