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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 基于FPGA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙目立體視覺(jué)測(cè)距系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)
- 來(lái)源：
- 第十一屆“挑戰(zhàn)杯”國(guó)賽作品
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 大類：
- 科技發(fā)明制作B類
- 簡(jiǎn)介：
- 本作品采用兩個(gè)CCD攝像機(jī)模擬人的雙目視覺(jué)原理，利用間隔固定的兩臺(tái)CCD攝像機(jī)同時(shí)對(duì)同一景物成像，配以高速圖像采集卡，通過(guò)對(duì)這兩幅圖像進(jìn)行計(jì)算機(jī)分析處理，確定視野中每個(gè)物體的三維坐標(biāo)。同時(shí)借助FPGA并行處理的優(yōu)點(diǎn)，構(gòu)建FPGA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)采集圖像進(jìn)行預(yù)處理、互相關(guān)配準(zhǔn)測(cè)度，粗、精配準(zhǔn)相結(jié)合的搜索策略處理，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)快速雙目立體目標(biāo)測(cè)距功能，并完成了初期產(chǎn)品樣機(jī)的制作。
- 詳細(xì)介紹：
- 本作品針對(duì)圖像特征提取、立體匹配這兩方面的內(nèi)容展開(kāi)研究。首先根據(jù)選擇的立體視覺(jué)成像系統(tǒng)模型闡述了立體視覺(jué)測(cè)距的基本原理。其次,對(duì)圖像特征提取等預(yù)處理方法進(jìn)行詳盡地分析,通過(guò)實(shí)例對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。同時(shí),對(duì)圖像匹配問(wèn)題涉及的內(nèi)容包括圖像匹配方式、質(zhì)量控制策略等進(jìn)行了探討。與現(xiàn)有的激光儀相比，本作品具有精度高、響應(yīng)時(shí)間短、造價(jià)低廉等特點(diǎn)，而且倪補(bǔ)了激光儀不利于測(cè)量短距離或反射特性不好的物體的缺點(diǎn)。與其他雙目測(cè)距產(chǎn)品相比，本作品采用了新的硬件平臺(tái)和測(cè)距算法，處理器使用高速FPGA，與傳統(tǒng)的DSP和單片機(jī)相比，能夠更快的提供實(shí)時(shí)信息，縮短響應(yīng)時(shí)間；算法部分使用人工神經(jīng)BP網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后可以快速地高精度地計(jì)算出目標(biāo)距離。最終產(chǎn)品可運(yùn)用于汽車安全保障系統(tǒng)、自動(dòng)控制系統(tǒng)、測(cè)量勘探以及航空航天領(lǐng)域。
作品圖片
作品專業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 1、本作品的發(fā)明的目的和基本思路 視覺(jué)測(cè)距可分為主動(dòng)測(cè)距和被動(dòng)測(cè)距。主動(dòng)測(cè)距需要發(fā)射人造光照射物體，如激光和具有一定紋理結(jié)構(gòu)的光，通過(guò)分析物體反射的光的紋理形變或直接測(cè)量光的傳播時(shí)間來(lái)確定物體的距離．該方法需要發(fā)射一定的能量光．相比之下被動(dòng)測(cè)距就要安全得多，它是通過(guò)探測(cè)物體自身輻射或反射光進(jìn)行分析來(lái)確定目標(biāo)距離，不需要向外發(fā)射任何能量光．這種測(cè)距方法的軟件設(shè)計(jì)比較復(fù)雜，需要對(duì)探測(cè)到的可見(jiàn)光或紅外圖像進(jìn)行一系列復(fù)雜的運(yùn)算才能得到距離信息．因此這種測(cè)距方式的難點(diǎn)就在于圖像處理軟件要在很短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行大量精確的運(yùn)算。在視覺(jué)系統(tǒng)中，空間感知能力是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，使用CCD攝像機(jī)能夠獲取外界的圖像信息，但卻無(wú)法獲取深度信息，而利用雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)，能夠模擬人眼對(duì)外界的深度信息感知能力。 2、本作品的創(chuàng)新點(diǎn) 提出了一種模擬人雙目視覺(jué)定位的方案，利用兩個(gè)CCD攝像機(jī)成像，通過(guò)對(duì)比處理從兩個(gè)攝像機(jī)獲取的兩幅圖像，根據(jù)攝像頭的參數(shù)，研發(fā)了具有原始自主創(chuàng)新特點(diǎn)的圖像匹配立體測(cè)距算法和基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)立體的距離。 3、本作品的技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo) 圖象匹配是立體視覺(jué)系統(tǒng)的核心，是建立圖象間的對(duì)應(yīng)從而計(jì)算視差的過(guò)程，極為重要，是本作品的技術(shù)關(guān)鍵?；贔PGA的圖像信息獲取和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立是本作品的主要技術(shù)指標(biāo)。
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 立體視覺(jué)的研究有如下三類方法: 第一類方法，直接利用測(cè)距器獲得程距信息，建立三維描述的方法; 第二類方法，僅利用一幅圖象所提供的信息推斷三維形狀的方法; 第三類方法，利用不同視點(diǎn)上的，也許是不同時(shí)間拍攝的，兩幅或更多幅圖象提供的信息重構(gòu)三維結(jié)構(gòu)的方法。 目前國(guó)內(nèi)外對(duì)第一類方法和第二類方法的研究已經(jīng)非常成熟，并且已經(jīng)了研發(fā)許多定型產(chǎn)品，如激光測(cè)距儀，自動(dòng)聚焦照相機(jī)等。而第三類方法則是立體視覺(jué)領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外現(xiàn)階段研究的前沿。本作品研究和實(shí)現(xiàn)的正是該類方法。 本作品是在FPGA的基礎(chǔ)上，將兩幅圖象提供的信息進(jìn)行三維結(jié)構(gòu)的重構(gòu)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像進(jìn)行匹配，并應(yīng)用自行研制的算法對(duì)圖像匹配坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行處理，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，不斷訓(xùn)練使其誤差達(dá)到最小，從而避免了因攝像機(jī)參數(shù)的誤差進(jìn)一步造成測(cè)量上的誤差。另外，本作品的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因?yàn)槭腔贔PGA實(shí)現(xiàn)的，從而能夠較快處理圖像信息，能夠保證處理的實(shí)時(shí)性。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- 于2009年4月榮獲2009’某大學(xué)學(xué)生課外學(xué)術(shù)作品競(jìng)賽本科生組一等獎(jiǎng) 于2009年4月榮獲第五屆某省高校青年學(xué)術(shù)科技作品競(jìng)賽二等獎(jiǎng)
作品所處階段
- 已經(jīng)進(jìn)入初期產(chǎn)品樣機(jī)生產(chǎn)階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 無(wú)
作品可展示的形式
- 實(shí)物現(xiàn)場(chǎng)演示
使用說(shuō)明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說(shuō)明,市場(chǎng)分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)
- 立體視覺(jué)是當(dāng)今計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)非常重要的研究課題，其目的在于重構(gòu)場(chǎng)景的三維幾何信息。立體視覺(jué)的研究具有重要的應(yīng)用價(jià)值，其應(yīng)用包括移動(dòng)機(jī)器人的自主導(dǎo)航系統(tǒng)、航空及遙感測(cè)量、工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)以及國(guó)防現(xiàn)代化等。 在國(guó)內(nèi)外的市場(chǎng)上，像象本作品這樣能用數(shù)字直接表示所測(cè)距離的裝置和儀器非常罕見(jiàn)，這就是本作品的最大優(yōu)勢(shì)。 本作品能夠提供實(shí)時(shí)的圖像深度信息，且安裝方便，成本低?？梢赃\(yùn)用與汽車智能駕駛系統(tǒng)，應(yīng)急防撞，保障車輛的安全行駛；可用于工業(yè)中的自動(dòng)控制系統(tǒng)，為機(jī)械臂等智能系統(tǒng)提供目標(biāo)三維信息；也可用于勘探等領(lǐng)域，在人員無(wú)法到達(dá)，也無(wú)法使用超聲波或激光測(cè)距的情況下準(zhǔn)確的測(cè)量數(shù)據(jù)。特別是對(duì)我國(guó)軍事的現(xiàn)代打擊和防御技術(shù)以及宇宙航天對(duì)接技術(shù)的提高有著特殊的意義和價(jià)值。
同類課題研究水平概述
- 在雙目立體視覺(jué)測(cè)距課題上，國(guó)內(nèi)外已有大量成熟的理論研究，但實(shí)際把理論算法運(yùn)用到生產(chǎn)生活中的并不多，而且相對(duì)處理速度較慢，不能滿足實(shí)際應(yīng)用需求。此外，目前使用的雙目測(cè)距多還需要使用激光光源的輔助才能完成，增加了設(shè)計(jì)成本和設(shè)計(jì)難度。同時(shí)由于雙目攝像機(jī)的參數(shù)難以準(zhǔn)確標(biāo)定，在雙目測(cè)距中會(huì)存在很多不確定因子，影響測(cè)量精度。 目前在國(guó)際上，雖然有雙目立體視覺(jué)測(cè)距獲得了成功，并在一定程度上解決了信號(hào)捕捉、成本和精度等三個(gè)相互關(guān)聯(lián)問(wèn)題之間的矛盾。例如美國(guó)和日本的產(chǎn)品，據(jù)了解這些產(chǎn)品都沒(méi)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能。 本作品則是在目前ALTERA公司世界FPGA最先進(jìn)的DE2-70平臺(tái)上進(jìn)行的，研發(fā)了具有自主創(chuàng)新特點(diǎn)的圖像匹配立體測(cè)距算法和基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型，在硬件技術(shù)和理論水平上都超越了前者，而且計(jì)算速度更快、精度更高。
