车载双目视觉摄像头标定系统开发开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着自动驾驶、辅助驾驶技术的快速发展，车载视觉系统作为智能汽车的核心传感器之一，其重要性日益凸显。

在众多车载视觉方案中，双目视觉技术凭借其能够获取三维深度信息的特点，在障碍物检测、车道线识别、slam等方面具有广泛应用。

然而，双目视觉系统的精度和可靠性高度依赖于摄像头的标定精度，因此，开发一套高精度、易用的车载双目视觉摄像头标定系统具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

双目视觉标定是计算机视觉领域的基础性问题，一直受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在双目视觉标定方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题将重点研究车载双目视觉摄像头的标定方法，设计并开发一套完整的标定系统，并对其性能进行测试和评估。

1. 主要内容

1.研究车载环境下双目视觉标定的特点和难点，分析现有标定方法的优缺点，为系统设计提供理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论分析、算法设计、软件开发、实验验证相结合的方法。

首先，进行文献调研，了解国内外双目视觉标定技术的研究现状，分析车载环境下标定的特点和难点，为系统设计提供理论依据。

其次，根据需求分析，设计系统的总体架构，包括硬件平台和软件模块，并确定关键技术路线。

5. 研究的创新点

本课题的创新点在于：1.针对车载环境的特点，优化标定算法，提高系统在光照变化、目标运动等复杂场景下的鲁棒性。

2.结合深度学习技术，探索基于数据驱动的标定方法，以进一步提升标定精度。

3.开发面向车载应用的标定系统软件，提供便捷的操作流程和可视化的结果展示，方便用户使用。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘伟,王宏,王鹏,等.一种基于改进harris算法的双目视觉摄像机标定方法[j].仪表技术与传感器,2023(01):142-146.

2. 谢伟,彭承志,叶涛,等.基于改进的harris算法的双目视觉摄像机标定[j].光学仪器,2022,44(06):94-100.

3. 潘杰,徐华,李明.基于改进遗传算法的双目视觉摄像机标定方法[j].激光与红外,2022,52(09):1256-1262.