深度感知对于机器人导航、三维测量以及工业装配等领域的应用十分重要。目前,能够提供深度测量的传感器主要有激光扫描雷达、声纳、毫米波雷达以及立体视觉等。相比其他方法,立体视觉具有被动式测量、隐蔽性好、结果准确等优点。但由于普通摄像机的传统光学中心投影法存在原理性缺陷,传统立体视觉测量系统无法在大视场、全向测量时工作。本项目提出基于平面圆柱投影的全向深度测量方法,它无需旋转即可一次性重建出围绕光学系统光轴360度圆柱视场内场景的三维信息,并且具有全固态轻巧结构的优点。本项工作旨在研究基于平面圆柱投影的全向深度映射机理及实现方法,并着重解决下列关键技术:平面圆柱投影下成像关系建模、提高全视场深度测量空间分辨率的有效途径、平面圆柱投影下的全向图展开与变形校正、全向立体图对的匹配策略及三维场景恢复重建等。预期的研究成果可提高我国在三维测量、工业制造、计算机视觉等方面的研究水平。
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数据更新时间:2023-05-31
基于 Kronecker 压缩感知的宽带 MIMO 雷达高分辨三维成像
基于公众情感倾向的主题公园评价研究——以哈尔滨市伏尔加庄园为例
气载放射性碘采样测量方法研究进展
采用深度学习的铣刀磨损状态预测模型
混采地震数据高效高精度分离处理方法研究进展
全向自隐形材料的构造机理与方法研究
基于融合的全向深度图像的生成及应用研究
基于深度映射的慢阻肺电阻抗成像早期诊断方法研究
基于结构光方法的全向视觉测量与控制研究