【摘 要】
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随着人工智能的快速发展,机器视觉技术在我们的生活和生产中应用的越来越广泛。针对盲人因视觉受限,难以及时、准确地感知周围环境的问题,本文提出利用机器视觉技术获取距离、目标信息的方法来便捷盲人的日常生活。本文将双目测距技术与目标检测技术相结合,可快速、准确地检测出盲人前方的物体种类,并计算出物体与盲人之间的距离。具体研究内容如下:一、研究相机成像原理及标定方法。首先确定了相机成像模型中的四个重要坐标系
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随着人工智能的快速发展,机器视觉技术在我们的生活和生产中应用的越来越广泛。针对盲人因视觉受限,难以及时、准确地感知周围环境的问题,本文提出利用机器视觉技术获取距离、目标信息的方法来便捷盲人的日常生活。本文将双目测距技术与目标检测技术相结合,可快速、准确地检测出盲人前方的物体种类,并计算出物体与盲人之间的距离。具体研究内容如下:一、研究相机成像原理及标定方法。首先确定了相机成像模型中的四个重要坐标系,通过四个坐标系之间的变换关系推出双目测距模型;然后研究并分析了现有的几类标定方法,择优选择张正友标定法,结合MATLAB工具箱完成对双目相机的标定;最后为了减小立体匹配的计算复杂度,对获取的左右双目图像进行立体校正,使得左右图像达到严格行对准的状态。二、图像的预处理及立体匹配。为了提高立体匹配速度,对图像进行灰度化处理;然后采用中值滤波算法对图像进行去噪处理,提高了图像质量。对比了ORB特征点匹配算法以及SGBM算法、BM算法的实验结果,最终综合考虑匹配效果和速度及导盲系统对实时性的要求,选取匹配耗时更短的BM算法完成图像对的匹配,获得视差图。三、改进目标检测网络结构。首先研究并分析了多种典型目标检测算法,选用YOLOv5s作为本文的基础模型。针对YOLOv5s模型对小目标、遮挡物检测精度较低的问题,本文提出基于transformer对YOLOv5s进行初步改进,使用transformer编码器模块来替换在骨干网络和颈部结构中的部分CSP模块,以达到对小目标特征的检测增强效果。初步改进的网络较原生YOLOv5s网络平均精度有小幅提升。但由于transformer网络参数多、计算量偏大,在同尺寸、同推理环境下,推理速度不及YOLOv5s快。视觉导盲系统的使用场景需满足实时处理的要求,因此本文所设计的系统在保证识别精度的情况下,还需要一个轻量高速的模型。针对上述问题,本文基于Ghost模块对模型进行了二次改进,二次改进后的网络有效地降低了通用卷积层的计算成本,提高了模型推理速度。四、搭建实验平台对算法进行验证。将BM算法与改进后的YOLOv5s目标检测算法相结合,用搭建好的实验平台进行测距与目标检测实验。选取随机拍摄的两组停车场图片对算法的准确性、可行性进行测试,系统能够有效地检测到车辆实体,并给予置信度支持。经实验证明,本文使用的算法不仅能够准确地识别出真实场景中的目标类别,计算出目标物体与双目相机之间的距离,还能将5000mm测量范围内的测距误差控制在3.6%以内。综上所述,本文所采用的算法能够很好地完成目标检测与测距任务,满足导盲系统的实时性和准确性要求,为后续导盲系统的开发打下坚实的基础。
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