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面向目標(biāo)檢測應(yīng)用場景的運(yùn)動相機(jī)陣列研究與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時間:2024-06-02 21:18
  智能相機(jī)網(wǎng)絡(luò)在公共安全、室內(nèi)異常檢測場景中有著廣泛應(yīng)用。近年來,將可配置參數(shù)的相機(jī)與板載處理器和無線通信模塊結(jié)合進(jìn)而構(gòu)建檢測系統(tǒng)的方式逐漸成為主流技術(shù),對此類系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、智能資源分配和重配置算法的設(shè)計吸引了許多研究關(guān)注。主要技術(shù)挑戰(zhàn)包括:(1)如何提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性;(2)如何充分利用多視角信息,并有效地執(zhí)行多相機(jī)參數(shù)重新配置以完成預(yù)期任務(wù);(3)如何驗(yàn)證系統(tǒng)部署和提出的算法的有效性。本文提出了一種新穎的智能運(yùn)動相機(jī)陣列系統(tǒng)集成框架。這項(xiàng)工作的優(yōu)勢體現(xiàn)在三個方面:(1)使用分布式拓?fù)浔WC系統(tǒng)的可擴(kuò)展性,并依靠慣性傳感器和里程計數(shù)據(jù)反饋結(jié)合經(jīng)典控制策略,提高陣列單元的控制精度以及高機(jī)動性下的運(yùn)動穩(wěn)定性;(2)提出了兩種啟發(fā)式搜索方法來規(guī)劃系統(tǒng)中相機(jī)的運(yùn)動,完成參數(shù)重配置,并實(shí)現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理算法,以幫助提高系統(tǒng)的多視角檢測和場景分析性能;(3)相比現(xiàn)有工作,使用Unreal Engine搭建的3D仿真環(huán)境與硬件平臺之間算法遷移性強(qiáng),仿真結(jié)果可以和實(shí)驗(yàn)一體化,有利于安全高效地開展在不同約束條件下對部署運(yùn)動相機(jī)陣列和優(yōu)化系統(tǒng)性能的研究。根據(jù)提出的系統(tǒng)框架,搭建了對應(yīng)的硬...

【文章頁數(shù)】:69 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖4-16仿真平臺中相機(jī)跟隨目標(biāo)姿態(tài)調(diào)整展示,優(yōu)化任務(wù)為對目標(biāo)的觀測滿足角度限制

圖4-16仿真平臺中相機(jī)跟隨目標(biāo)姿態(tài)調(diào)整展示,優(yōu)化任務(wù)為對目標(biāo)的觀測滿足角度限制

刂屏康母?路絞講慰脊??-18。表4-4展示了在3D仿真平臺中,針對相同的場景數(shù)據(jù),不同運(yùn)動狀態(tài)下的相機(jī)節(jié)點(diǎn)的圖像處理結(jié)果。相機(jī)節(jié)點(diǎn)的位移是為了保證相機(jī)對目標(biāo)的相對觀測角度盡量滿足規(guī)定范圍(實(shí)驗(yàn)中設(shè)置為60≤θ≤60)?梢钥闯,隨著運(yùn)動自由度的增加,相機(jī)畫面獲取有效信息的能力逐....



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