基于摄像机运动的简单虚拟场景生成

利用摄像机标定技术和视频融合技术设计了一个基于摄像机运动的简单虚拟场景生成系统。首先对摄像机进行标定，然后利用摄像机的运动参数根据摄像机成像模型计算出3-D实景中特定的位置在2-D视频图像上的映射，最后利用映射结果对虚拟景物进行透视变换，并把它实时融合到视频图像特定位置中形成新的视觉效果，实现了一种类似于虚拟演播室的简单、有效、实用的视频制作新方法。实验表明该方法实时性好、生成的虚拟场景效果逼真。     

基于单目视觉的微型飞行器移动目标定位方法

针对目标在地形高度未知环境中移动的情况,给出一种利用微型飞行器机载单目摄像机进行目标定位的方法。首先,借助光流直方图从当前图像帧中提取出移动目标局部区域内的背景特征点|然后,结合机载微机电系统(micro electro mechanical system, MEMS)/ 全球定位系统(global positioning system, GPS)传感器测量的飞行器位姿和空间平面点成像的单应变换关系,在期望值最大化算法中将背景特征点分类为辅助平面点和非辅助平面点,并估计辅助平面到摄像机光心的距离参数和法矢量参数,从而确定移动目标所处辅助平面的空间平面方程|最后,联立求解目标视线方程和辅助平面方程获得交点坐标,转换到惯性系下完成移动目标的地理定位。实验结果表明,当微型飞行器飞行高度为100 m时,操作人员单次点击移动目标的定位误差在15 m以内。     

智能建筑中摄像机抓拍方式优化研究

有多条逃离路径条件下,单个摄像机与防盗报警探测器联动抓拍入侵者图像时,为了得到清晰图像,摄像机拍摄位置及焦距必须满足一定要求.文章讨论了摄像机拍摄位置设置及焦距计算方法,根据摄像机机械结构提出了拍摄路径选取及摄像机焦距的优化设置方法.     

多UCAV协同目标攻击决策

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)攻击多目标,研究了多UCAV协同攻击决策问题。建立了目标毁伤模型、UCAV损耗模型和时间协同模型,并通过加权求和将三者转化为单一目标函数,进而转化为单目标问题进行求解。提出了一种离散微粒群优化(discrete particle swarm optimization, DPSO)算法,在微粒群优化算法框架内重新定义了微粒的位置、速度及相关操作。建立了微粒与实际问题的映射关系,进而使DPSO算法适合于求解多UCAV协同目标攻击决策问题。仿真结果表明,DPSO算法易于实现,能够较好地解决基于时间协同的多UCAV目标攻击决策问题。     

基于图模型自主优化的多无人机多目标攻击

为在多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)执行多目标攻击中适时确立决策优化的方向、改变任务优化所需的基本条件,采用图模型中的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)构建了空天威胁体感知模型,提出了基于图模型自主优化系统的分层架构和多UCAV自主协同规划方法。该方法利用数据融合形成的DBN状态转移网络及观测转移网络参数的变化表现复杂空天环境的变化,并充分利用DBN的学习和推理算法,实现了对威胁体的在线动态感知,达到了按照确定原则完成UCAV攻击目标重新分配与航迹协同等任务的目的。仿真结果表明了这种自主优化规划方法的正确性和可行性。     

一种复杂背景下模板检测与定位的新方法

在基于摄像机的场景测量中,图像采集的同时需要获得摄像机的参数,即进行摄像机定标。在利用参照物的自动标定过程中,首要任务就是实现测量场景中参照物(或模板)的自动检测与精确定位。为此提出了一种复杂背景下模板检测与定位的新方法。该方法包括模板检测与精确定位两个步骤。前者利用图像分割与形态学方法实现模板的粗定位;后者则结合边缘检测和Radon变换等技术确定模板的精确位置。实验结果表明,该方法实现简单、性能可靠,可适用于各种复杂的场景图像中。     

摄影测量系统仿真及验证技术研究

深入探讨理想摄像机成像的过程与OpenGL透视投影的机理,在理论角度证明通过设定OpenGL参数可使虚拟图像与真实摄像机拍摄结果一致.对单撮像机成像、双撮像机成像、径向畸变以及镜面反射、结构光等几种摄影测量情况进行了仿真.提出一种可靠的验证方法,预先设定摄像机的内外参数,由OpenGL渲染生成不同位置的checkerboard图像,利用第三方标定程序包进行标定.标定结果与预先设定的摄像机参数一致,在实践上证明了理论推导的正确性.通过本系统可以了解摄像机在理想状态下成像的基本过程,为视觉系统标定、立体匹配、畸变校正、动态识别等大部分视觉算法的仿真奠定基础.     

基于运动补偿的小型无人机云台控制器设计方法

云台安装的摄像机可用于基于视觉的小型无人机目标跟踪与定位。分析了无人机平移和旋转运动对目标在图像平面成像的影响,推导了机体角速度与云台姿态角速度转换矩阵,设计基于运动补偿的云台控制器将无人机速度和机体角速度引入云台控制器输入,补偿因无人机运动引起的摄像机视线改变,并利用目标在图像平面的位置偏差修正摄像机跟踪误差。仿真实验表明所设计的云台控制器可提高目标跟踪精度,减少云台抖动。     

基于全景视觉的旋翼共锥度测量方法

在深入分析中心折反射全景相机成像原理的基础上,提出了一种测量旋翼共锥度的新方法。用安装在直升机〖HJ1.8mm〗桨毂上与旋翼同步旋转的折反射全景相机获取直升机3片桨叶的全景图像。根据桨叶上标定块角点坐标与全景图像坐标对应关系,给出了标定块相对于全景相机的外参数计算方法,推导了一组根据平面标定块位置参数计算旋翼共锥度的公式。全景相机在直升机桨毂上的安装无特殊要求,通过变换标定块位置,可实现旋翼任意位置的共锥度计算,与以前测量方法相比具有很大的灵活性。实验结果表明,此方法误差在±5 mm 以内。     

基于决策融合的多无人机协同目标检测识别算法

针对现阶段单无人机不能高效完成大区域巡视的问题,提出一种多无人机决策融合的目标检测识别算法.首先改进Retinanet算法进行单无人机的目标检测,根据航拍图像目标特性,调整anchor参数和训练策略.同时利用特征提取算子配准多无人机航拍图像,实现多机图像坐标一致,并进行图像拼接.然后综合目标的位置信息和属性信息对多机图...     

基于视觉和渐消记忆UKF的浮空器位姿估测

提出了一种新的浮空器位姿估测方法,用地面上共面设置的四个固定信标和浮空器上双焦CCD摄像机组成单目视觉测量系统;应用四元数描述载体和大地直角坐标系间变换关系,在此基础上利用Levenberg-Marquardt迭代算法将地标图像观测量直接转化为位姿参数值,减少了计算量;合理地采用随机加速度模型构建滤波器状态方程,并引入渐消记忆因子改进平方根UKF滤波算法,用于抑制由于系统建模误差造成的滤波精度下降。对所提方案进行验证,比较了不同渐消记忆因子作用下的滤波结果,仿真结果表明了该方法的有效性。     

多视图像的三维重建并行计算仿真平台

针对基于视频图像的三维重建所需设备复杂和计算量大的问题,提出基于CUDA的可视外壳并行计算仿真实验平台。用三维图形绘制管线中的视点模拟真实相机,应用相机参数将各图像中物体轮廓坐标统一转换到世界坐标系,利用CUDA并行计算可视外壳。在此平台上将基于体素的可视外壳生成算法转化为CUDA线程块并行计算,仿真实验表明加速效果明显。     

Space-time clutter model for airborne bistatic radar with non-Gaussian statistics

To validate the potential space-time adaptive processing (STAP) algorithms for airborne bistatic radar clutter suppression under nonstationary and non-Gaussian clutter environments, a statistically non-Gaussian, space-time clutter model in varying bistatic geometrical scenarios is presented. The inclusive effects of the model contain the range dependency of bistatic clutter spectrum and clutter power variation in range-angle cells. To capture them, a new approach to coordinate system conversion is initiated into formulating bistatic geometrical model, and the bistatic non-Gaussian amplitude clutter representation method based on a compound model is introduced. The veracity of the geometrical model is validated by using the bistatie configuration parameters of multi-channel airborne radar measurement (MCARM) experiment. And simulation results manifest that the proposed model can accurately shape the space-time clutter spectrum tied up with specific airborne bistatic radar scenario and can characterize the heterogeneity of clutter amplitude distribution in practical clutter environments.     

改进最小二乘算法在天文定位中的应用

运用数字天顶仪进行天文定位时，需采用最小二乘算法建立电荷耦合元件图像坐标系和天球切平面坐标系之间的映射关系。针对最小二乘算法只考虑了观测量中的误差，没有顾及系数矩阵中的误差和数据中可能存在的粗大误差问题，为了提高数字天顶仪进行天文定位时的解算精度，将最小二乘算法与总体最小二乘算法进行有效结合构成了混合最小二乘算法，该算法能够同时顾及坐标转换中系数矩阵和观测量中的误差。为了消除识别恒星数据中可能存在的粗大误差对天文解算的影响，对所提算法进行了稳健加权，并结合星等设置合理的权阵。数据分析的结果证明，稳健加权混合最小二乘算法在进行天文解算时具有较高的精度。     

基于灭点的三维物体重建

在总结灭点属性的基础上,提出了一种基于灭点的三维物体重建方法.首先利用灭点计算出相机的内、外部参数,在此基础上,计算出物体上各点的三维空间坐标,然后通过对物体进行绘制及纹理映射,实现三维物体的重建.实验表明,这种基于灭点的物体重建方法能够恢复场景中各点之间的位置关系,以及各线段之间的长度比例关系,满足虚拟现实系统的需要.     

一种用于机载系统定位的坐标转换方法

基于地球椭球参考模型空间目标定位坐标系的建立,提出通过在飞机上测量地面目标方向角和斜距这二维坐标信息,而不需要测量方位角和俯仰角信息对目标进行定位的坐标转换方法,研究了算法误差和测量数据误差对定位精度的影响,并作了仿真分析,验证了算法的有效性。     

基于视觉的近距离编队对偶四元数相对位姿估计算法

针对近距离编队飞行中位姿估计问题,提出了一种新的点到区域匹配航天器间视觉相对位姿估计算法。给定主星表面上的点集及与之匹配的从星摄像机像平面图像凸区域,结合对偶四元数及凸优化数学工具,充分利用对偶四元数描述坐标系变换的简洁性,建立了对偶四元数凸优化位姿估计模型,估计出主星与从星之间的相对位姿参数。该算法不仅利用对偶四元数较传统四元数描述坐标系变换的优势,而且采用凸优化方法可大大降低传统位姿估计方法中需要精确的点到点匹配的要求。仿真结果证明,该算法能满足近距离编队相对位姿估计精度要求,具有较好的鲁棒性,对目前航天任务中航天器间视觉相对位姿估计具有重要参考价值。     

WGS-84坐标系下机载单站PDR/DFR无源定位滤波算法

在WGS-84坐标系下实现机载单站对固定辐射源高精度无源定位有着重要的应用价值。提出WGS-84坐标系下机载单站相位差变化率/多普勒变化率（PDR/DFR）无源定位滤波算法。首先导出PDR/DFR相对定位公式,经坐标变换实现单次观测的绝对定位;分别采用一阶Taylor近似分析法和不敏变换（unscented transformation, UT）推导滤波中需要的转换量测及其协方差,实现多帧量测滤波,进一步提高定位精度,且后者克服了前者不能对非线性转换量测进行偏差补偿以及协方差一致性较差的不足。仿真结果表明,该方法能实现三维高精度的无源定位,有望用于工程实际。