基于雙目視覺(jué)的智能跟蹤行李車(chē)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景當(dāng)今社會(huì)，隨著旅游業(yè)的快速發(fā)展，人們的出行頻率也越來(lái)越高，機(jī)場(chǎng)、火車(chē)站等交通樞紐成為人們必經(jīng)之地。然而，在這些場(chǎng)所，行李搬運(yùn)是一項(xiàng)重要但繁瑣的任務(wù)。為了解決這一問(wèn)題，已經(jīng)有一些機(jī)器人或智能化的行李車(chē)出現(xiàn)。但是，當(dāng)前的行李車(chē)系統(tǒng)還存在一些問(wèn)題，比如準(zhǔn)確度不高、移動(dòng)速度慢等。因此，本課題旨在通過(guò)利用雙目視覺(jué)技術(shù)，構(gòu)建一種智能的、高效的行李車(chē)系統(tǒng)，使之能夠更好地完成搬運(yùn)任務(wù)。二、課題意義1.提高效率：引入雙目視覺(jué)技術(shù)，可以提高行李車(chē)系統(tǒng)的準(zhǔn)確度，降低誤差率，從而提高運(yùn)行效率。2.節(jié)省人力：通過(guò)智能化的設(shè)計(jì)，讓行李車(chē)變得更加自動(dòng)化，減少人工搬運(yùn)行李的工作量。3.未來(lái)方向：本課題涉及到的雙目視覺(jué)技術(shù)是目前研究熱點(diǎn)之一，相關(guān)技術(shù)在機(jī)器人、自動(dòng)化等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。三、技術(shù)路線(xiàn)1.硬件部分：設(shè)計(jì)并構(gòu)建基于雙目視覺(jué)的行李車(chē)系統(tǒng)，包括雙目攝像頭、行李車(chē)底盤(pán)等硬件結(jié)構(gòu)。2.軟件部分：開(kāi)發(fā)智能行李車(chē)控制程序，實(shí)現(xiàn)行李車(chē)運(yùn)動(dòng)、識(shí)別行李等功能。3.算法部分：應(yīng)用雙目視覺(jué)算法實(shí)現(xiàn)行李車(chē)的精確定位、跟蹤，包括雙目標(biāo)定、三維重構(gòu)、運(yùn)動(dòng)估計(jì)等算法。四、預(yù)期結(jié)果本課題旨在設(shè)計(jì)并構(gòu)建一種基于雙目視覺(jué)的智能行李車(chē)系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)行李的自動(dòng)跟蹤和搬運(yùn)，提高行李車(chē)的準(zhǔn)確度和移動(dòng)速度，減輕人工搬運(yùn)的負(fù)擔(dān)，達(dá)到提高效率、節(jié)省人力的目的。預(yù)期結(jié)果是構(gòu)建一個(gè)實(shí)用性強(qiáng)、穩(wěn)定性好的智能行李車(chē)原型，利用雙目視覺(jué)技術(shù)提高行李車(chē)準(zhǔn)確度和速度，從而達(dá)到實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化行李搬運(yùn)的目標(biāo)。五、可行性分析本課題利用雙目視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能行李車(chē)系統(tǒng)，這在目前已經(jīng)有了一定的技術(shù)積累。本課題所需的硬件結(jié)構(gòu)也比較簡(jiǎn)單，包括雙目攝像頭、行李車(chē)底盤(pán)等，可通過(guò)現(xiàn)有的材料加工而成。對(duì)于算法部分，常見(jiàn)的雙目視覺(jué)算法例如雙目標(biāo)定、三維重構(gòu)、運(yùn)動(dòng)估計(jì)等均已較為成熟，可供借鑒。因此，本課題具有很高的可行性。六、研究方案1.研究背景和相關(guān)技術(shù)，了解雙目視覺(jué)技術(shù)，并綜合運(yùn)用相關(guān)理論知識(shí)，構(gòu)建行李車(chē)系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)。2.設(shè)計(jì)雙目攝像頭標(biāo)定的流程，通過(guò)標(biāo)定算法測(cè)量必要的攝像頭參數(shù)，并進(jìn)行雙目攝像機(jī)標(biāo)定。3.利用三維重建算法，實(shí)現(xiàn)行李物品的精確測(cè)量和重構(gòu)，用于行李位置的精確定位。4.應(yīng)用運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法，實(shí)現(xiàn)行李車(chē)的移動(dòng)速度估計(jì)，并能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)尋找行李的目標(biāo)。5.開(kāi)發(fā)智能行李車(chē)控制程序，實(shí)現(xiàn)行李車(chē)運(yùn)動(dòng)控制與識(shí)別行李物品。七、預(yù)期進(jìn)展和成果本課題利用雙目視覺(jué)技術(shù)構(gòu)建智能行李車(chē)系統(tǒng)，利用算法實(shí)現(xiàn)行李跟蹤和行李搬運(yùn)，是一項(xiàng)有前途的研究。預(yù)期的成果包括智能行李車(chē)原型設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)控制程序開(kāi)發(fā)以及算法應(yīng)用實(shí)現(xiàn)等。通過(guò)本課題的研究，可取得技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)應(yīng)用等成果，同時(shí)推進(jìn)本領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展。八、研究難點(diǎn)1.雙目標(biāo)定算法的設(shè)計(jì)和標(biāo)定流程的調(diào)整。2.三維重建算法的實(shí)現(xiàn)和準(zhǔn)確度控制。3.運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法的實(shí)現(xiàn)和運(yùn)動(dòng)軌跡調(diào)整等。九、參考文獻(xiàn)1.Belagiannis,V.,&Zisserman,A.(2017).Recurrenthumanposeestimationwithspatialattention.InProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVisionWorkshops(pp.23-31).2.Chatfield,K.,Simonyan,K.,Vedaldi,A.,&Zisserman,A.(2014).Returnofthedevilinthedetails:Delvingdeepintoconvolutionalnets.arXivpreprintarXiv:1405.3531.3.Clark,R.,&Storkey,A.J.(2014).Trainingdeepconvolutionalneuralnetworkstoplaygo.arXivpreprintarXiv:1412.3409.4.Fei-Fei,L.,Fergus,R.,&Perona,P.(2007).Learninggenerativevisualmodelsfromfewtrainingexamples:AnincrementalBayesianapproachtestedon101objectcategories.ComputerVisionandImageUnderstanding,106(1),59-70.5.Gao,Y.,Yu,L.,Chen,Y.,&Gao,L.(2015).Objectrecognitionbasedonvisualfeatureanddeeplearning.InControlandDecisionConference(CCDC),201527thChinese(pp.1142-1147).IEEE.6.Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.580-587).7.Krizhevsky,A.,Sutskever,I.,&Hinton,G.E.(2012).ImageNe