深海集矿机视频测速技术研究

论文摘要

深海集矿机是一种在水深5000～6000米的深海底采集多金属结核的履带车辆,其行走速度是实现对集矿机行走进行有效控制和反映其运动状态的重要参数,现有的齿轮测速系统存在测速精度低、实时性差、打滑情况下测速不准、占用系统资源过多等问题,因此集矿机行走速度的准确测量成为一个亟待解决的问题。针对目前深海集矿机齿轮测速系统存在的问题,本文在分析和研究了集矿机行走环境的图像特点之后,提出利用集矿机行走过程中的监控图像对集矿机进行视频测速的速度测量新策略。采用基于匹配的光流法进行视频测速,首先在第一帧图像中选取作为测速对应块的模板窗口,在之后的连续图像中通过两级搜索策略和Kalman滤波预测算法相结合的方式进行模板窗口匹配,由匹配窗口的位移计算出模板窗口的光流场;基于集矿机转弯和抖动情况的测速需要,采取在同一帧图像中提取两个模板窗口进行跟踪的光流计算方式,由两个窗口中心之间距离和前后夹角的差异得到集矿机的抖动角和转弯角,并修正窗口的位移,从而得到对应的光流场;根据两个模板窗口中心的光流估计出整个图像的移动速度,从而间接得到集矿机的行驶速度;当模板匹配失败的次数达到设定的次数后,重新提取模板窗口,继而跟踪窗口,实现循环测速。最后,提出了基于DSP的深海集矿机视频测速系统的实现方案。对深海集矿机的视频测速技术进行了深入的研究,提出了科学的视频测速算法,进行了测速实验。实验结果验证了视频测速算法的正确性,表明了该测速方法具有一定的精确度和实时性,具有较高的应用价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题来源
• 1.2 研究意义
• 1.3 视频测速的国内外研究现状
• 1.4 目标识别与跟踪的国内外研究现状
• 1.4.1 利用声图像进行目标识别的研究现状
• 1.4.2 目标跟踪的研究现状
• 1.5 论文的内容与结构安排
• 第二章 常用测速方式的原理及性能分析
• 2.1 常用的测速方式
• 2.1.1 齿轮测速
• 2.1.2 雷达测速
• 2.1.3 声相关测速
• 2.1.4 视频测速
• 2.2 视频测速原理
• 2.2.1 视频测速原理
• 2.2.2 对应块的选取
• 2.2.3 视频测速算法
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于匹配的光流测速算法
• 3.1 概述
• 3.2 图像预处理
• 3.2.1 光线补偿
• 3.2.2 图像平滑
• 3.3 光流算法原理
• 3.3.1 运动场与光流场
• 3.3.2 光流约束方程
• 3.4 基于匹配的光流计算
• 3.4.1 模板窗口
• 3.4.2 匹配准则
• 3.4.3 搜索策略
• 3.4.4 模板更新
• 3.4.5 复杂情况下的匹配
• 3.5 基于Kalman的预测算法
• 3.5.1 Kalman滤波基础知识
• 3.5.2 Kalman滤波器的参数设置
• 3.5.3 Kalman与光流法的结合
• 3.6 本章小结
• 第四章 摄像机的标定和测速实验
• 4.1 摄像机的标定
• 4.2 测速实验
• 4.2.1 低速实验
• 4.2.2 高速实验
• 4.3 本章小结
• 第五章 基于DSP的深海集矿机视频测速系统
• 5.1 基于DSP的深海集矿机视频测速系统概述
• 5.1.1 基于DSP的深海集矿机视频测速系统简介
• 5.1.2 DSP用于深海集矿机实时测速系统的优势
• 5.2 深海集矿机视频测速系统中的DSP设计
• 5.3 基于DSP的深海集矿机视频测速系统实现
• 5.3.1 硬件实现
• 5.3.2 软件实现
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间的主要研究成果