导读:本文包含了光流法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无人驾驶,计算机视觉,车道线识别,光流法
光流法论文文献综述
庄博阳,段建民,郑榜贵,管越[1]（2019）在《基于光流法的快速车道线识别算法研究》一文中研究指出为提取无人驾驶车前方车道线信息,提出一种使用光流法的快速车道线识别算法;首先,根据连续视频帧之间的时间相关性,运用光流法检测车辆前方背景的相对移动;然后,利用车辆背景中特征点的移动方向和距离,对本帧图像中车道线的位置进行粗略定位,从而缩小本帧图像中车道线的检测区域,加速车道线识别算法;最后,通过对车道线像素点的处理,给出车道线类型信息;该算法提升了车道线检测算法的效率,降低了复合算子车道线检测算法的时间复杂度;在720*480像素下,算法实现了13.5Hz的处理速度,相较仅使用复合算子的处理算法提升了39.6%的处理速度,且算法检测效果良好;实车实验证明了算法的有效性和实时性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年09期）
郭瑞峰,贾榕[2]（2019）在《LK光流法的多信息融合目标跟踪算法研究》一文中研究指出针对改善动态目标物体跟踪过程中特征点选取的准确性及实时性问题,提出一种基于LK光流法的多信息融合目标跟踪方法并设计相关算法。将Sift提取出的特征点作为初始特征点,结合Harris角点检测函数R值,通过设定阈值,从中选取出具有高对比度的特征点作为目标特征点,对其进行光流法跟踪;然后引入在线学习检测器,使得在跟踪器跟踪失败之后可以更新目标位置,以实现稳定、准确跟踪。实验的结果从动态目标识别所需时间、特征点的数量、交并比以及每秒处理的帧数几个方面进行比较分析,证明所提算法能够实现准确跟踪,且实时性强。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年18期）
周曼,刘志勇,应正波,杨鲁江,裘坤[3]（2019）在《基于光流法的深度学习在工业运动检测的应用》一文中研究指出工业现场中常需要根据生产过程中目标的运动或变化状态进行控制、联锁或报警。通过视频图像的运动检测识别技术,可有效地代替人工作业,提高生产自动化水平。文中利用光流法成熟有效的运动特征提取能力,以及深度学习技术在图像分类识别上的突出表现,将两者相结合,利用AlexNet网络对可视化光流处理后的工业对象视频图像进行迁移学习的训练,取得了良好的识别效果,并成功应用在生产环境中。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2019年07期）
吴飞燕[4]（2019）在《基于光流法的运动图像目标检测》一文中研究指出运动目标检测一直是研究的热点和难点之一。由于运动目标的检测容易受到背景、光线变化、目标与其他物体间相互遮挡等因素的影响,如何更好地实现运动目标检测是本文研究的重点。本文运用光流法探究运动图像的目标检测,以光流矢量场作为基础,通过光流模型、背景模型和基于墒等研究途径,在一幅图像上分离出目标和背景,检测出运动目标并作出它运动轨迹。(本文来源于《科技视界》期刊2019年21期）
王峥羽,王文成,李德鑫,袁佳琪,郭豪[5]（2019）在《基于光流法地形跟随的矿区复杂地形无人机摄影测量》一文中研究指出受开采沉陷或地表资源剥离的影响,矿区地形一般较为复杂。传统摄影测量作业时根据矿区平均高程和测量精度要求,设计一个固定航高,按照该高度进行无人机影像采集。该方法因受地形起伏的影响,测区内摄影比例尺、影像重迭度、分辨率相差较大,导致测量精度不一致,甚至无法构成立体视觉条件,导致空叁加密失败。为克服传统方法的不足,在分析地形起伏对测量精度影响的基础上,基于地形跟随技术,采用轻小型机器视觉模块,通过设计开发基于拓扑约束的快速光流估计算法,实时估计无人机相对地面的航高,并根据地形变化调整无人机飞行高度,实现实时地形跟随的矿区复杂地形摄影测量,从而保证在矿区复杂地形条件下摄影比例尺、影像重迭度、分辨率一致,满足精度均匀的摄影测量条件。研究表明:在矿区复杂地形条件下,能够达到1∶500大比例尺矿区地形图测绘精度要求,证明了该方法的有效性。(本文来源于《金属矿山》期刊2019年07期）
刘夏轩德,沈丹峰,张旭祥,张国英[6]（2019）在《改进LK光流法在复杂环境中对移动小球目标追踪》一文中研究指出针对传统Lukas-Kanade法(以下简称LK法)在板球系统中追踪小球难以捕捉圆心、追踪精度不高问题,提出一种基于hough变换的改进LK法.传统LK法确定角点主要是选取图中灰度梯度大的地方,角点总是在小球边缘而无法深入圆心,采用改进LK法选取角点是将图像的二维XY坐标系转换为叁维ABR坐标系,通过累积数量和累积权重确定圆心.通过该点的图像的灰度梯度,进行追踪.结果显示改进的光流法对目标的捕捉要优于传统LK光流和反向直方图投影法.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年07期）
周磊,马立[7]（2019）在《基于稀疏光流法的ORB特征匹配优化》一文中研究指出针对图像特征误匹配数量大的问题,提出一种基于稀疏光流法的ORB图像特征点匹配算法。对特征点进行暴力匹配得到初始匹配点集,利用稀疏光流法计算特征点运动向量,估计出特征点在待匹配图像中的二维坐标位置,剔除偏离估计位置较远的特征点匹配对,最后利用随机抽样一致算法进行几何校验进一步优化匹配结果,达到剔除误匹配的效果。实验结果表明:该算法相较于ORB算子、SIFT算子、SURF算子准确率平均提升了21.6%,较RANSAC-ORB算法准确率平均提升了2%,且该算法对图像光照变换、视角变换、模糊变换、旋转和缩放变换和光照变化具有较好的通用性。(本文来源于《应用光学》期刊2019年04期）
赵卫东,曹蒙,蒋超[8]（2019）在《结合光流法和RANSAC的视觉里程计设计》一文中研究指出针对提高服务型机器人室内定位精度的需求,设计了一种将RANSAC算法和光流法结合的双目视觉里程计.采用RANSAC算法对误匹配点对进行剔除的方法,大幅降低了光流法跟踪存在的误匹配,以保证匹配准确度.推导了双目深度测距原理基于前后帧的相机运动模型,并通过PNP算法对运动模型进行求解,最终得到相机即机器人的位姿变化.结果表明:设计的算法将定位的平移误差降低到0.95%,旋转误差降低到0.004 5°/m,能够满足室内机器人的定位精度要求.(本文来源于《兰州工业学院学报》期刊2019年03期）
陈志鹏,陈明[9]（2019）在《基于光流法与图像纹理特征的鱼群摄食行为检测》一文中研究指出【目的】借助计算机视觉技术检测鱼群的摄食行为变化,为实现水产养殖中的精准投喂提供参考。【方法】以彩鲤为试验对象,首先对鱼群摄食过程的图像进行中值滤波、直方图均衡化预处理,提取目标鱼群前景图像,然后通过灰度共生矩阵计算鱼群的纹理特征,利用Lucas-Kanade光流法计算鱼群的运动方向矢量,并采用方向熵表征鱼群运动的混乱程度,最后利用支持向量机算法对鱼群摄食图像进行训练检测。【结果】图像预处理方法减少了水质浑浊对鱼群图像检测的影响;基于光流法与图像纹理特征定量分析鱼群的摄食过程变化,避免了水面抖动及水花等复杂因素的影响。该方法的检测准确率达97.0%,基本上能检测识别出所有的鱼群摄食状态与正常游动状态图像;与基于形状和纹理特征的检测方法相比,其检测精度提高4.5%(绝对值),可更好地满足池塘养殖环境下的鱼群摄食行为检测工作需要。【建议】在今后的研究中将获取更多鱼群在不同环境下的摄食图像,以提高模型泛化性,同时对鱼群不同摄食阶段特征参数设定阈值告警,以便更好地应用于智能饵料投喂设备研究。(本文来源于《南方农业学报》期刊2019年05期）
孙晓峰,宫金良,张彦斐[10]（2019）在《改进光流法的避障与辅助导航算法》一文中研究指出为提升自动驾驶技术的安全性,提出一种车道线检测与障碍物识别的视觉处理算法。首先基于网格划分算法,动态约束了车道线检测的运算范围,并通过扩展的Otsu算法改进车道线检测的最佳分割阈值,准确地提取车道线区域信息;依据车道线区域信息设定LK光流评价指标,排除动态车道线区域对光流法障碍物检测的影响,提高算法的处理精度,并提出动态缩放因子减小图像中目标运动速度,从而满足算法的低速检测要求;最后通过车载摄像头连续采集的高速公路图像进行实验,实验结果表明,算法能够全面的感知图像信息,准确地提取车道线区域信息并识别出环境中的障碍物。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年10期）
光流法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对改善动态目标物体跟踪过程中特征点选取的准确性及实时性问题,提出一种基于LK光流法的多信息融合目标跟踪方法并设计相关算法。将Sift提取出的特征点作为初始特征点,结合Harris角点检测函数R值,通过设定阈值,从中选取出具有高对比度的特征点作为目标特征点,对其进行光流法跟踪;然后引入在线学习检测器,使得在跟踪器跟踪失败之后可以更新目标位置,以实现稳定、准确跟踪。实验的结果从动态目标识别所需时间、特征点的数量、交并比以及每秒处理的帧数几个方面进行比较分析,证明所提算法能够实现准确跟踪,且实时性强。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
光流法论文参考文献
[1].庄博阳,段建民,郑榜贵,管越.基于光流法的快速车道线识别算法研究[J].计算机测量与控制.2019
[2].郭瑞峰,贾榕.LK光流法的多信息融合目标跟踪算法研究[J].现代电子技术.2019
[3].周曼,刘志勇,应正波,杨鲁江,裘坤.基于光流法的深度学习在工业运动检测的应用[J].自动化与仪表.2019
[4].吴飞燕.基于光流法的运动图像目标检测[J].科技视界.2019
[5].王峥羽,王文成,李德鑫,袁佳琪,郭豪.基于光流法地形跟随的矿区复杂地形无人机摄影测量[J].金属矿山.2019
[6].刘夏轩德,沈丹峰,张旭祥,张国英.改进LK光流法在复杂环境中对移动小球目标追踪[J].计算机系统应用.2019
[7].周磊,马立.基于稀疏光流法的ORB特征匹配优化[J].应用光学.2019
[8].赵卫东,曹蒙,蒋超.结合光流法和RANSAC的视觉里程计设计[J].兰州工业学院学报.2019
[9].陈志鹏,陈明.基于光流法与图像纹理特征的鱼群摄食行为检测[J].南方农业学报.2019
[10].孙晓峰,宫金良,张彦斐.改进光流法的避障与辅助导航算法[J].激光杂志.2019