【摘 要】
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为满足智能农业车辆的精确导航,提出基于立体视觉的车辆实时运动检测方案。该方案通过多线程特征点检测提高传统SIFT特征检测算法的效率,通过归一化综合距离法剔除误匹配的特
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2006AA10Z259);中央高校基本科研业务费资助项目(KYZ201006);南京农业大学青年科技创新基金资助项目(KJ09030)
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为满足智能农业车辆的精确导航,提出基于立体视觉的车辆实时运动检测方案。该方案通过多线程特征点检测提高传统SIFT特征检测算法的效率,通过归一化综合距离法剔除误匹配的特征点,最后通过相邻时刻同一特征点坐标的变化反推车辆的运动。试验表明:多线程SIFT特征点检测能够缩短检测时间,提高计算效率。归一化综合距离法能够有效剔除传统SIFT算法的误匹配点。当车速为0.8 m/s,图像采集频率为5 Hz时,车辆在x方向和z方向单次测量误差小于0.004 5 m,当持续运动时间达到10 s时,2个方向累积测量误差均小于0.15 m。
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