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飞思卡尔智能车及机器视觉

更新时间:2020-09-26 15:36:33 大小:6M 上传用户:xuzhen1查看TA发布的资源 标签:机器视觉 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

机器视觉技术在智能车中得到了广泛的应用,这项技术在智能车的路径识别障碍物判断中起着重要作用。基于此,依据飞思卡尔小车的硬件架构,研究机器视觉技术应用于飞思卡尔小车,飞思卡尔智能车处理器采用了MC9s2Xs128芯片路况采集使用的是数字摄像头OV7620由于飞思卡尔智能车是是一款竞速小车,因此图像采集和处理要协调准确性和快速性,需要找到其中的最优控制。因此本设计主要需要完成的任务是:怎样用摄像头准确的采集每一场的图像,然后怎样进行二值化处理;以及怎样对图像进行去噪处理:最后也就是本设计的难点也是设计的核心,怎样对小车的轨迹进行补线
木设计的先进性,在众多的图像处理技术中找到了适合飞思卡尔智能车的图像处理方法,充分发挥了摄像头的有点经过小车的实际测试以及相关的 MATLAB仿真,最终相关设计内容都基本满足要求。小车的稳定性和快速性得到显著提高

机器视觉技术近儿十年来已经得到广泛的应用,并且已经取得了巨大的成功,大大改善了人们的日常生活。例如:智能导航系统,以及倒车摄像头等。机器视觉技术的核心是对图像的处理,根据不同的应用场合,图像处理也采用相应的技术。例如:对高清图像的处理,这个一定要保证图像的精确性,可以相应的牺牲一些,处理的速度,但是对图像的要求不高的情况下,对处理速度要求较高的情况下,就必须考虑牺牲一些对图像质量的要求,基于飞思卡尔小车模型的图像处理,需要兼顾这两方面的因素需要考虑对图像处理的准确性还要考虑快速性,因此需要找到满足要求的最优方案
本设计的主要任务是,怎样保证图像处理的准确性:怎样对采集回来的灰度值图像进行二值化处理,以及为什么进行二值化;当出现干扰的情况下,怎样进行去噪处理;当在光照不均匀或者出现反光的情况下,采集到的灰度值会出现一定错误影响判断,这时怎样补出准确的轨迹。这些都是需要设计的内容。

部分文件列表

文件名 大小
飞思卡尔智能车及机器视觉.pdf 6M

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