【摘 要】
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近年来,人们对汽车驾驶的易用性提出了更高的要求,环视技术也慢慢地应用到汽车上。通过汽车环视系统,可以得到汽车上方的鸟瞰图,为泊车和行驶提供了极大的便利。
汽车环
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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近年来,人们对汽车驾驶的易用性提出了更高的要求,环视技术也慢慢地应用到汽车上。通过汽车环视系统,可以得到汽车上方的鸟瞰图,为泊车和行驶提供了极大的便利。
汽车环视系统中通常使用大广角镜头采集图像,其中的失真问题必须考虑。要消除这种失真,必须先进行镜头标定。张正友方法是实际中使用得最多的标定方法。特征点坐标精度和畸变模型精度是影响该方法标定效果的两个重要因素。本文通过分析局部轮廓特征来进行特征点检测,并使用机器学习的方法--支持向量机,对畸变模型做进一步的优化。实验结果表明,相对于常用的特征点检测算法,使用新的检测算法,标定精度可以提高10%左右。在此基础上优化畸变模型,标定精度可以再提高12%左右。针对张正友方法中必须确定点的对应关系这一缺点,提出了对应点自动标注算法,大大提高了整个标定过程的自动化程度。对于环视系统的视点变换过程,基于射影坐标系和直角坐标系的转换来推导其数学模型显得更加直观。
另外,本文分析了嵌入式环视系统的硬件需求,并最终基于TIDM3730平台实现了环视功能。针对其中最重要的四路视频解码部分,从硬件设计到软件编写都给出了详细的说明。
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