基于启发式的多机器人SLAM地图融合方法研究

同步定位和地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题,提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图,并将局部地图信息发送至同一工作站中,以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地图。在机器人实物平台上进行验证,结果证明了多机器人SLAM的地图融合算法的有效性和准确性。     

基于改进目标检测的动态场景SLAM研究

针对单目SLAM在动态场景下存在的对极约束误匹配问题,提出一种基于目标检测的动态特征点选择方法,通过在特征提取时剔除SLAM系统前端图像帧中动态特征点,提高SLAM的定位精度。提出了一个改进的目标检测网络,利用重叠面积、距离相似度和余弦相似度构建描述边界框的回归损失函数,实现目标的准确定位,获得当前图像帧中物体特征点范围。判断物体类别,对于标记为动态的物体根据目标检测结果剔除前端图像帧中的动态特征点。根据静态特征点,采用对极约束进行两帧图像间的特征匹配估计位姿,对单目相机运动进行跟踪、建图与闭环检测。通过对目标检测网络的主干进行结构重参数化改进,提升推理过程的速度,保证整体系统运行的实时性。在公开数据集KITTI的11个序列上的实验结果表明：改进后的系统比ORB-SLAM3系统定位精度提升了23.4%,帧率可以达到30帧/s以上,在保证实时运行的条件下能有效提高动态场景下单目SLAM系统定位精度。     

基于场景语义的图像检索新方法

针对图像的场景语义检索问题,提出一种基于多示例学习(multi-instance learning, MIL)的新方法。首先,该方法将图像当作多示例包,再根据图像的颜色复杂度,设计了自适应JESG图像分割方法,对图像进行自动分割,并提取每个分割区域的颜色－纹理特征,当作包中的示例,将图像检索问题转化成多示例学习问题;然后,利用改进的推土机距离（earth mover distance, EMD）来度量不同多示例包（图像）之间的整体相似度,设计了一种新的惰性MIL算法,用于场景图像检索。基于COREL图像库的对比实验结果表明,设计的示例构造方法与MIL算法都是有效的,且检索精度优于其他同类方法。     

基于深度学习的视觉SLAM综述

随着计算机视觉和机器人技术的发展,视觉同时定位与地图创建已成为无人系统领域的研究焦点,深度学习在图像处理方面展现出的强大优势,为二者的广泛结合创造了机会。总结了深度学习与视觉里程计、闭环检测和语义同时定位与地图创建结合的突出研究成果,对传统算法与基于深度学习的方法做了对比,展望了基于深度学习的视觉同时定位与地图创建发展方向。     

基于中心点和语义信息的多方向遥感舰船检测

在高分辨率遥感影像解译中, 舰船目标的检测一直是研究热点。针对遥感影像中近岸舰船排列密集、方向各异以及背景复杂等问题, 本文提出一种基于旋转中心点网络和语义信息(rotated CenterNet using semantic information, RSI-CenterNet)的多方向遥感舰船目标检测方法。首先, 基于关键点检测网络, 在检测阶段添加目标角度回归分支, 以预测目标方向; 其次, 添加语义分割分支, 并将其输出的特征与检测部分的输入特征进行融合以强化目标区域的特征信息; 最后, 引入注意力模块, 以强化目标显著区域与通道的特征, 提升检测精度。实验结果表明, 与其他多种先进方法相比, 本文方法具有更高的检测精度与检测速度, 在高分辨率船舶数据集(High Resolution Ship Collections 2016, HRSC2016)上的平均精度达到88.31%, 检测速度达到17.8 FPS。     

基于图像灰度熵的团块目标检测方法

针对面向自动目标识别(ATR)的图像数据压缩方法,感兴趣区域(ROI)检测器的设计是需要解决的一个关键问题。图像灰度熵可以有效地反映图像中像素灰度变化的剧烈程度,并且与图像均值有关。提出了一种基于图像灰度熵的团块目标检测方法,实现了对可见光和红外图像中坦克、飞机、舰船等团块目标的有效检测。实验表明该方法具有较好的稳健性和适应性,优于基于分水岭的检测方法,满足面向ATR图像数据压缩方法ROI检测器的设计要求。     

基于压缩型EKF的SLAM改进算法

针对基于压缩型扩展卡尔曼滤波(CEKF)的SLAM算法在状态增广和地图管理两方面的不足,提出了一种改进算法(ICEKF算法).读算法通过增广辅助系数矩阵即可快速完成状态增广,计算复杂度由O(N2)降低为O(NA),其中N和NA分别为全局和局部地图中的路标数.在地图管理上,ICEKF算法采用一种基于欧氏距离的局部地图动态选择方法,避免了CEKF算法对全局地图进行预先划分带来的路标分配等问题.仿真表明ICEKF算法在估计结果上与EKF算法具有一致的最优性,与CEKF算法相比计算量大大降低.     

一种图像分割的目标描述方法及实现

提出一种二值分割图像目标描述的实现方法 ,用以获取目标特征量。在对二值化图像形成目标块的过程中使用扩展像素标记法 ,可以在标记目标所属像素的同时标记目标的边界点 ,从而得到目标的单像素宽边界。在此基础上获得目标的面积、周长和质心坐标等参数 ,为图像目标识别做好准备。最后给出了算法C ++编程的具体思路和实现。仿真实验证实了该算法实用可行。     

基于语义分割实现的SAR图像舰船目标检测

基于深度学习实现的目标检测方法在自然图像中取得非常大的成功,而将诸多方法运用于合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船目标检测逐步成为新的趋势。如何将已有方法改进并与SAR图像的特点相结合完成特定的检测任务,已经成为当前主要的研究方向。不同于当前已有方法,本文对存在的深度学习SAR图像舰船目标检测方法进行了再思考,提出了基于语义分割实现的检测、分割一体化方法。通过语义分割实现的检测方式能够有效地避免当前诸多检测网络的复杂解码过程,具有生成的预测框更加贴合目标、精度以及召回率更高等特点。该方法虽属于无锚框检测,但实验结果表明,达到了双阶段检测效果,且具有更加精细化的分割结果,适用于复杂背景检测与分割问题。     

基于局部二元图的视频对象阴影检测方法

针对在视频对象分割时,运动投影常被误分为视频对象,给出一种新的视频阴影检测方法,该算法基于在灰度图像中阴影区域和背景相应位置具有相同纹理这一事实,其中利用自适应高斯混合模型进行背景建模,利用局部二元图(local binary patterns,LBP)来表征纹理。首先,进行基于自适应高斯混合模型的背景提取,获得包含运动投影的前景分割,分割时加入了LBP纹理相似性判断,减少了分割出的目标内的孔洞提高了分割的精确度。然后利用阴影区域和已获取背景相应位置的LBP纹理相似性,可较好的对视频阴影进行检测。通过实验,获得了不错的阴影检测实验结果,可较好地应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。     

融合边缘检测模块的自然地貌语义分割模型研究

针对遥感图像自然地貌边缘的像素点归类问题,提出融合边缘检测模块的多通道融合模型与解码器端模块模型。边缘检测模块以Canny算子为基础进行闭运算及均值滤波处理得到精确化的图像边缘。语义分割网络以DeepLabV3+为基础,分别从编码器及解码器端并联边缘计策模块。实验结果表明,改进后的2种网络相比原DeepLabV3+网络在高分辨率自然地貌图像数据集上均取得更好的分割效果,且解码器端融合网络取得了最高72.60%的交互比(IoU,intersection over union)和86.64%的F1score,可用于面向自然地貌的识别与分割。     

HLA仿真中基于动作语义原语的三维模块化方法

在基于HLA(High Level Architecture，高层体系结构)的仿真应用中，为了提高系统的可扩展性和可重用性，我们将仿真的底层通信和上层的模型控制框架、三维图形绘制分离开来，形成独立的模块，主要围绕三维图形绘制展开，首先分析了由于三维模块化带来的语义信息的丢失，然后针对这一问题，对实体及其属性进行分类，定义了一种动作语义原语来实现实体属性语义的映射，从而屏蔽了不同实体属性之间的差异，同时给出了一个基于语义原语的程序框架结构；最后，以具体的实现为例说明这种方法的可行性。     

基于周期性曲率函数的轮廓线匹配技术研究

轮廓线的自动匹配问题是计算机视觉、自动化和模式识别中的一个重要问题。传统的匹配方法中在特征描述部分容易出现误差,并且缺乏全局性。为此提出了基于连续函数曲率概念的周期性离散曲率函数,解决普通轮廓线勾画外形中的图形匹配问题。周期性离散曲率函数具有和原有图形相似的位移、旋转和缩放特性,具有很强的全局性。该方法具有直观和速度快的特点,并且实用可靠,可广泛地应用于类似系统。     

Object detection based on combination of local and spatial information

A method of object detection based on combination of local and spatial information is proposed.Firstly,the categorygiven representative images are chosen through clustering to be templates,and the local and spatial information of template are extracted and generalized as the template feature.At the same time,the codebook dictionary of local contour is also built up.Secondly,based on the codebook dictionary,sliding-window mechanism and the vote algorithm are used to select initial candidate object windows.Lastly,the final object windows are got from initial candidate windows based on local and spatial structure feature matching.Experimental results demonstrate that the proposed approach is able to consistently identify and accurately detect the objects with better performance than the existing methods.     

一种基于弱标签的三维模型语义自动标注方法

随着三维应用的普及,三维模型大量产生并广泛传播。由于三维模型广泛应用于计算机辅助设计、三维游戏、电影特效制作等诸多领域,已经形成了大量的三维模型数据库。三维模型语义标注的目的是给出描述其语义的标注词,是三维模型管理和基于文本的三维检索的关键技术。针对互联网大量存在的弱标签三维模型现状,提出一种基于弱标签的三维模型语义标注方法LPMLL,首先,采用半监督学习方法进行标签传播,得到标注词置信度,达到提升训练集的目的。然后,采用一种基于最大后验概率准则的方法进行多标签学习,得到最终标注词。实验数据表明了该方法的有效性。     

基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

基于背景建模的动态目标检测算法的研究与仿真

针对静态摄像机条件下的视频监控问题，提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法。首先利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型，并实时地对背景模型进行更新，最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行有效检测。该算法较好地解决了背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照变化等问题。实验结果证明，该算法对固定场景下运动目标的检测是快速有效的。     

融合视惯传感数据的非接触式物体尺寸获取方法

从视觉数据和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)数据各自的特点出发,利用计算机视觉三维重建技术从视觉数据中恢复视觉传感器的六维位姿信息,分析计算惯性测量数据和视觉位姿数据的时空关系,实现融合视惯传感数据的场景重建及尺度估计,进而获取待测对象的绝对物理尺寸数据。上述方法在实验数据上取得了相对误差约为3%的非接触式物体尺寸估计结果,由于该方法无需在待测场景中嵌入额外标定物或辅助定位装置,具有较好的灵活性和适用范围。     

基于图切分的交互式图像分割算法

提出一种基于图切分(Graph Cut)的交互式图像分割新算法。首先,使用图切分技术获取初始轮廓并采取非均匀有理B样条(NURBS)拟合边界曲线。由于NURBS具有局部可控性,其控制点可视为隐式马尔可夫模型(HMM)的隐状态,边界特征和区域同一性被视为HMM观察状态,然后采用轮廓平滑性作为约束来定义一个状态转移模型。最后,通过维特比算法递归求取最优轮廓。实验证明该法鲁棒性好,允许用户简易、高效地分割图像。