论文分析了现有定位防撞系统的局限性，研究了深度数据采集技术在集装箱起吊防撞定准中的应用，分别给出了采用激光测距和机器视觉的碰撞预警系统技术方案，提出了一种单目视觉深度信息提取算法，设计了基于目标识别的吊具-集装箱定准对位系统。

第一章：绪论。介绍论文的研究背景、必要的行业知识和国内外最新研究情况，简单说明了论文的研究内容和结构安排。

第二章：深度数据接收与处理。介绍激光测距技术，分析了雷达数据处理方法；介绍视频数据接入方法，分析了摄像机成像原理和畸变矫正算法。

第三章：目标识别与信息提取。分析说明轮廓提取方法，给出吊具集装箱识别过程和深度距离提取方法。

第四章：防撞定准系统设计。分析了采用激光雷达和机器视觉的碰撞预警技术方案，并比较了其优缺点；设计了基于目标识别的吊具-集装箱定准对位系统；介绍了系统架构，展示了演示界面。

第五章：总结与展望。总结了论文主要内容与不足，并对未来的深入研究做出了展望。

工作总结

论文分析了现有定位防撞系统的局限性，研究了深度数据采集技术在集装箱起吊防撞定准中的应用，分别给出了采用激光测距和机器视觉的碰撞预警系统技术方案，提出了一种基于单目机器视觉的深度信息测算方法，设计了基于目标识别的吊具-集装箱定准对位系统。

针对集装箱后向防撞问题，论文研究了激光测距和机器视觉两种深度数据采集技术，给出了在雷达数据中识别提取吊具或集装箱深度距离信息的方法，提出了一种基于单目机器视觉的深度信息测算方法，依据集装箱深度距离与成像面积的关联性，从单帧图像中提取目标的高度、距离信息。并分析比较了二者的优缺点：激光雷达测距精度高，实时性好；视频图像相对直观，所包含的集装箱堆码信息更丰富。

针对吊具-集装箱对位问题，论文分析了场景图像中的目标特征，设计了基于目标识别的定准系统。系统通过边缘检测识别集装箱和吊具，经投射变换得出集装箱与吊具的相对位置关系，并给出“虚拟吊装动漫”实时视频辅助驾驶员操作。

论文的主要贡献和创新点包括：

（1）提出了一种基于单目机器视觉的深度信息测算方法，减少了深度传感器数量，节约了系统硬件成本；

（2）分别设计了采用激光测距和机器视觉的吊具碰撞预警系统，降低了吊车运行中的碰撞风险，增强了集装箱吊装作业的安全性；

（3）给出了一种基于目标识别的吊具-集装箱定准方法，避免了人眼斜向视角产生的位置判断偏差，缩短了吊具对准时间，提高了作业效率。