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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/52203
標題: | 基於車聯網架構下之自我定位技術 Vision-Based Ego-Positioning for Internet-of-Vehicle |
作者: | Chun-Hsin Wang 王俊心 |
指導教授: | 洪一平 |
關鍵字: | 車聯網,影像自我定位,精準定位,智慧行車,點雲模型壓縮,點雲模型更新, Internet-of-Vehicles,Vision-Based Ego-Positioning,Sub-Meter Accuracy,Model Compression,Model Update,Long-Term Dataset, |
出版年 : | 2015 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 車聯網 (Internet-of-Vehicle; IoV) 的發展與應用,對於改善行車之安 全及品質是可預期的。藉由車輛與車輛 (V2V) 以及車輛與基礎設施 (V2I) 的通訊,為駕駛人提供更完整並且無死角的路況資訊。為了確保 車輛間傳遞的訊息的可靠性,精確的車輛定位則成為了必要的條件, 也是本論文主要探討之研究主題。本文提出一種基於影像來作為車聯 網中車輛定位之系統架構,將行車記錄器所攝錄之影像傳送至路邊設 立之資料庫,並依資料庫中已建立之場景三維點雲模型回傳至車輛做 定位。為了降低資料庫記憶體成本及通訊開銷,以及解決場景因時間 或天氣的光線變化,本文亦提出了點雲模型壓縮及更新之演算法。 This paper presents a method for ego-positioning with low cost monocular cameras for an IoV (Internet-of-Vehicle) system. To reduce the computational and memory requirements as well as the communication overheads, we formulate the model compression algorithm as a weighted k-cover problem for better preserving model structures. Specifically for real-world vision-based positioning applications, we consider the issues with large scene change and propose a model update algorithm to tackle these problems. A long-term positioning dataset with more than one month, 105 sessions, and 14,167 images is constructed. Based on both local and up-to-date models constructed in our approach, extensive experimental results show that sub-meter positioning accuracy can be achieved, which outperforms existing vision-based algorithms. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/52203 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊網路與多媒體研究所 |
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