方队是一种重要的展示形式,经常出现在一些带有检阅性质和表演性质的仪式上。车辆方队是一种常见的方队类型,应用于多种场合。在车辆方队进行展示的过程中,保持方队车辆整体队形整齐有序会呈现出壮观、磅礴的景象。尤其是在阅兵仪式上,保证整体装备方队队形有序会显示出我国军队庄严及训练有素的强军形象。因此保证方队车辆间的距离一定以及车辆行驶的直线性,即保持车辆在预定轨迹上行驶,显得十分重要。这就对方队车辆驾驶员的驾驶技能提出了更高的要求,因此需要对驾驶员进行有效训练。方队车辆通过预先规划行驶路线,并保证车与车之间的距离一定来保证车辆队形。在车辆行驶的过程中,车辆可能会偏离预定轨迹,出现偏移量(角度和距离),驾驶员应当根据偏移量,及时校正车辆的行驶轨迹。目前驾驶员主要通过人眼目测估算,这就导致了所获取的偏移信息不准确,驾驶员不能有效地调整车辆的行进状态,不能及时校正车辆位置使其在正确的轨迹上行驶。方队车辆驾驶员的训练过程是不断地根据偏移信息操控车辆,校正车辆轨迹的过程,是一个累积经验的过程。当所获取的偏移信息不准确时,驾驶员在训练过程中无法积累有效经验,从而降低训练效率,影响训练效果。本文针对以上问题,研究设计一种基于机器视觉技术的车辆行驶位置实时监测方法,能够实时监测方队车辆偏离预定轨迹的状态,并获得准确的偏移角度和距离,以便将偏移信息反馈给驾驶员,使其及时调整车辆运行轨迹。该方法可以有效辅助驾驶员训练,提高训练效果。本文的主要工作如下:1.通过分析方队车辆间的队列关系,针对驾驶员在驾驶车辆过程中保持方阵队形的困难,基于机器视觉原理,设计了一种车辆行驶位置的实时监测方案,并对监测系统实现平台进行了软硬件规划。2.通过对比分析单目视觉系统常用的测距模型,并结合监测方案需求,综合利用小孔成像模型和基于序列图像的测距模型,建立了适用于本研究的测距模型,并采用张正友标定法进行了摄像机标定。3.结合相关实验,研究监测方案相关的图像处理技术,包括图像灰度化、图像降噪、图像分割、边缘检测等,设计本文的图像处理方案。根据本研究处理图像的特点,提出了一种基于图像灰度信息确定阈值的图像分割方法,并通过实验验证了方法的可行性与优越性。结合常见的车身装饰图案,分析标记图像的特征,采用Hough变换和四边形自动检测方法进行标记识别。4.设计监测系统静态测量实验,检验了监测算法的精度,测量误差在可接受范围内,验证了图像处理方案与偏移量计算方法的有效性。搭建实验台架进行监测系统的动态模拟实验,初步模拟车辆行进状态,检验了系统整体方案的精度,测量误差在可接受范围内,算法耗时可以满足实时监测要求,证明了本文建立的监测方案具有一定的可行性。