基于有理函数模型的QuickBird立体定位精度分析

针对有理函数模型具有与传感器类型无关,是一种通用成像模型等特点,以上海地区的QuickBird异轨立体像对为例,利用原始影像提供的有理多项式系数,探讨了基于有理函数模型的卫星影像立体定位算法,系统分析了其定位误差的分布特点.在此基础上,提出了提高基于有理函数模型立体定位精度的多种补偿模型.实验结果表明,在该区域使用一阶仿射变换模型进行补偿,在5～6个均匀分布的控制点支持下,即可达到0.6～0.8 m的平面精度和1.0 m左右的高程精度.     

基于有理函数模型和多项式模型的天绘一号影像几何校正精度评估

研究了不同地貌特征的TH-1影像基于多项式模型和有理函数模型的几何校正精度,以及在每种模型下不同控制点个数与几何校正精度的关系.实验结果表明,TH-1影像因光学投影产生的比如扭曲变形等误差较大,有理函数模型中只需较少控制点便可明显提高其几何校正精度;多项式模型中,控制点的数量越多对精度提高越有好处,2阶多项式校正精度最高;在没有参数模型的情况下,高阶有理函数模型是TH-1影像几何校正的最佳选择.     

基于RPC模型的SPOT6影像正射纠正

面对地物特征不明显的复杂地形区,同时无条件获得高精度数字正射影像和大比例尺地形图等参考资料的情况下,基于有理函数的RPC模型对高分辨率进行正射纠正也能达到满意的精度.本文基于RPC模型,利用有限的野外实测控制点和Google Earth平台控制点三种方案对覆盖复杂地形区湟水流域的SPOT6影像进行正射纠正.研究结果表明:基于手持GPS的正射影像平面中误差为9.0m;基于Google Earth纠正的正射影像平面误差为6.6m;以手持GPS为基准结合Google Earth数据纠正的正射影像的平面误差为4.9m.方案三纠正结果精度最高,初步验证了基于有理函数的RPC模型纠正精度较为稳定,以及增加控制点数量以及均匀分布能明显提高影像的纠正精度.在地面控制点布设数量不足以及不均匀的情况下补充部分Google Earth数据进行正射纠正是一种有效的方法.     

考虑高层建筑的高分辨率卫星影像几何定位

研究城市高层建筑环境下高分辨率卫星立体影像的几何校正方法和精度分析.实验结果表明,为了提高基于有理函数模型的定位精度,需要加入部分地面控制点.但是当控制点位于地面时,传统物方几何校正模型可以对平坦地面点进行有效几何校正,而建筑物楼顶点会出现高程外推计算错误.为此,提出一种改进的物方几何校正模型,可以消除建筑物高程差过大造成的几何定位影响.计算结果显示,在上海城市中心区域的实验中可以达到平面方向0.6 m和高程方向0.8 m的定位精度,证明了该改进模型的有效性.     

回归拟合模型误差补偿效果比较研究

测量的真值与被测物物理量的真值不一致,其中不可避免地含有测量误差,建立回归拟合模型是处理数据的常用方法 .通过1算例,应用附加系统参数、最小二乘配置和半参数3种模型误差补偿技术,比较其对一次函数和二次函数回归模型误差的补偿效果.结果表明,最小二乘配置得到的补偿效果最好.     

基于惯导系统的多接收子阵SAS运动补偿

建立了利用惯导系统解算运动误差的通用模型,提出了在非停走停模式下的多接收子阵合成孔径声呐逐点运动补偿算法,解决了惯导系统数据与SAS数据融合问题.通过仿真分析了进动误差、侧摆与升沉误差和角度误差三类运动误差对成像质量的影响.对海试试验数据的成像处理表明:采用本文算法可有效改善成像质量,从而验证了提出的运动误差解算方法与运动补偿算法的有效性.     

基于分布质量的遥感图像配准控制点筛选方法

为提高遥感图像配准精度,提出了一种基于均匀分布质量的配准控制点筛选方法.首先,以尺度不变特征变换获取控制点,采用随机抽样一致性筛除误匹配控制点,然后对配准图像公共区域分块进行基于分布质量的控制点筛选,采用最小二乘估计仿射变换模型参数,最后对输入图像坐标变换后完成配准.对多种遥感图像的实验结果表明,所提出的方法能有效删除误匹配控制点,使控制点均匀分布,减小配准误差.     

基于多RBF神经网络的汽车衡误差补偿

传统汽车衡称重误差补偿过程繁琐、称重结果准确度低,为此提出了一种基于多径向基函数神经网络(RBFNN)的汽车衡误差补偿方法.根据汽车衡不同检定秤量段的最大允许误差确定多个子RBFNN,每个子RBFNN负责一段秤量范围的误差补偿,建立相应秤量段的称重误差补偿模型,并给出补偿模型的训练算法.将各子RBFNN并联组合,利用自适应选择网络,自动选择合适的子RBFNN,完成不同称重段的最优补偿,从而获得全量程的最佳补偿效果.仿真实验表明,这种多RBFNN补偿方法与由单个RBFNN实现全量程补偿的方法相比,子RBFNN规模小,补偿效果更好.     

一种高分三号SAR影像五参数变换模型几何精校正方法

为了更好且快速的提高单景高分三号影像的地理定位精度。本文提出了有理函数结合五参数变换方法的复合模型实现高分三号（GeoFen-3, GF-3）卫星一级影像产品的几何精纠正,所提五个参数均具有具体的物理意义。通过比较仅用影像附属的有理多项式参数,以及有理函数模型结合仿射变换方法的定位精度,表明在引入高分辨率数字高程模型且使用本文方法时,只用3至4个控制点便可有效提高GF-3号影像的定位精度。相比仿射变换模型,本文的方法具有所需控制点数少且精度高的优点。并利用四景GF-3号SAR影像对所提方法进行了实验验证,在引入高分辨率数字高程模型数据后,本文所提方法可将高分三号超精细条带（ultra fine strip, UFS）模式的影像定位精度纠正到两个像素左右,精度要高于仿射变换的方法。     

基于柔度误差检测的锚杆台车机械臂定位

目前国内锚杆台车多数由人工操作,定位精度低且速度慢。以其定位精度的提高和自动化施工的实现为目的,从误差检测及补偿的角度出发,以DH模型为基础,提出了基于机器视觉和激光测距的臂架柔度检测方法来获取柔度误差,采用全站仪对锚杆台车关节位姿进行测量获取臂架的参数误差,建立了锚杆台车定位误差补偿模型;同时采用牛顿拉夫逊法和梯度投影法,建立了迭代法求两次逆解确定关节变量的臂架定位算法。研究结果表明:柔度误差检测方法的测量误差保持在0.010 m左右;基于该模型实际工作时,末端误差基本小于0.050 m,满足施工要求。本研究提出的机械臂定位方法已成功应用于锚杆台车的定位系统,并且在实际工程中应用效果良好。     

基于含异质性客户数据要素模型的客户终身价值分类研究——以库尔勒香梨网络销售数据为例

传统客户数据要素(RFM)模型可以用于对客户进行分类,但不同类别客户在类别内部仍然可能存在异质性,以及不同时期客户的消费行为特征同样具有显著的异质性。因此,本文针对这两种异质性,以自组织映射神经网络划分的RFM类别为基础,构建并估计RFM的区制转移动态因子模型。此外,利用独立信息数据波动赋权法确定不同类别不同时期指标的权重,并使用库尔勒香梨网络销售数据进行了经典客户终生价值与包含异质性客户终身价值的对比。     

基于形位特征的机械零件加工位置识别

不同形状零件具有个性特征,为了对具体形状零件的准确定位进行进一步研究,首先通过霍夫变换提取给定零件轮廓中发直线和圆特征,进而利用峰值检测和K-means聚类分析方法准确识别有效的直线和圆特征;依次建立零件轮廓的绝对坐标系和零件标准位置模板坐标系;分别采用基于零件全特征和基于零件主要特征的方式提取零件轮廓的有效像素点,并通过模拟退火算法求解了不同迭代次数下采用这两种方式识别零件位置的速度和精度。为提高识别速度,建立基于零件几何特征的快速识别模型,即将目标函数简化为被测零件的圆心与标准位置模板圆心的最短距离和为最小,通过模拟退火算法进行求解。结果表明,零件的识别时间为0. 321 s,最低识别精度为98. 7%,可见该方法识别精度高,识别速度快。     

基于直线模型的微型飞行器姿态角计算

利用地平线进行微型飞行器(MAV)稳定飞行控制中的姿态估计.根据地平线的直线模型,将地平线视作一条直线,依据线性摄像机成像投影关系,建立地平线在世界坐标系和图像坐标系中的位置对应关系.通过推导得出图像坐标系中地平线的直线方程参数与摄像机姿态角的对应关系,实现通过地平线的直线方程参数计算MAV的姿态角.实验验证了该方法的正确性.在对俯仰角的求取问题上,与使用占天面积比的方法进行了比较,通过仿真实验论证了该方法的优势.     

基于RSSI值的定位算法分析与改进

本文在对比测距方法的基础上了,介绍了RSSI测距的原理,分析了APIT算法在平面直道类型区域定位中的不足,并提出IAPIT算法。采用直道分布模型处理参考节点的分布,保证未知节点运动轨迹始终在某两个参考节点区间内,从而在定位算法上使定位算法简单,易实现。研究表明IAPIT算法复杂度低,定位精度有很强的伸缩性,定位过程中对节点连通度要求低。     

高分辨率卫星影像物理模型与有理函数模型转换

高分辨率卫星遥感影像的物理模型描述影像与地面之间的严格几何成像关系,其参数具有可理解的物理意义,但其形式复杂且与传感器类型相关,出于技术保密其物理参数通常不被提供。有理函数模型作为通用传感器模型,解决了物理模型的缺陷,但缺点是其参数不具有可理解性。因此,拟以Quickbird立体影像为例,研究物理模型和有理函数模型的转换,以综合利用两者的优点。研究结果表明,从物理模型得到的有理函数模型,具有与物理模型相近的精度,这与已有研究结果一致;从有理函数模型可以在一定假设条件上恢复重建严格物理模型,恢复的严格物理模型的定位精度不受假设条件影响。     

基于十字模板匹配的靶场目标检测方法

针对现代靶场所面临的测量目标小、 距离远、 目标与背景对比度低以及匹配算法计算量大、 时间复杂度高等问题, 提出一种基于数字图像处理的靶标检测方法。该方法以十字特征直线代替模板进行粗匹配, 仅对搜索图中像素点数目较少的一段灰度区域进行匹配, 从而大大减小了计算量, 使匹配速度得到极大提高。通过CCD（Charge Coupled Device）相机采集的靶场目标序列图像进行仿真实验, 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 较传统的灰度相关算法具有较强的鲁棒性。     

多媒体传感器网络中被动目标定位算法

针对被动目标定位问题,提出了一种多视觉感知节点协同定位算法.与传统的视觉目标定位方法不同,该算法无需进行训练或特征识别,而是各个节点基于机器视觉理论,将目标投影为定位平面上的一条直线,并使用Hough变换将该直线映射为Hough空间中的一个离散点,最后对离散点进行正弦曲线拟合,拟合参数即为目标的最终位置估计.根据视觉感...     

数控刀具预调仪误差补偿技术的研究

误差补偿是一种提高机床与仪器工作精度的有效方法，本文根据数控刀具预义的结构特点，在刚体模型的基础上，建立了非刚性体数学模型并推导出误差补偿公式，最后，采用激光义测量轴向任意直线定位误差的方法对修正效果进行了验证。