我们提出了一个完整的系统，用于移动机器人上摄像头立体云台的自动对准和校准。该系统使用来自头部的一次或两次受控旋转和机器人的一次向前运动的视觉数据。我们展示了单独的图像如何提供头部对准信息、相机校准和头部几何形状。我们还讨论了单方向盘AGV转向角的自动归零。干扰器工作系统的测试结果已提供。

 

    本文提出了一种新的视差图细化方法和基于视觉的监控框架，用于通过移动相机平台从不同时间和不同视角拍摄的两个立体监控视频序列中检测动态户外环境中的感兴趣对象。所提出的框架包括几个步骤，第一个步骤计算两个视频序列中同一场景的视差图。基于相邻帧中估计的视差来细化初步视差图像。执行分割以估计地平面，地平面又用于在两个视频序列之间建立空间配准。最后，使用纹理和屏蔽器强度梯度特征的组合来检测变化区域。

    我们介绍了在真实监控摄像头视频中检测不同大小和纹理的物体的实验。麋鹿等大型猎物和私家车之间的相遇往往会导致严重的伤亡。基于车辆的驼鹿检测预警系统是一种在发生危险时向驾驶员发出警报以提高交通安全的技术对策。基于现有的消费电子产品，建立了一个红外夜视干扰屏蔽器系统，作为驼鹿预警驾驶员辅助系统的实验平台。讨论了使用马的驼鹿热复制品的各个方面，并指导和记录了典型的车辆驼鹿运动，以形成一个可供研究和教育使用的公共数据库。