基于主动视觉的智能车道路跟踪方法

针对城市环境道路,将主动视觉方法应用于智能车的视觉导航中,重点解决急转弯情况下摄像头视野不足的问题.摄像机被安装在可旋转的云台上,根据道路和车体之间的相对位姿动态地调整云台目标角度.通过车辆与图像坐标系之间的对应关系,修正道路与车体之间的相对位姿.实验结果表明,与传统视觉方法相比,采用主动视觉方法的智能车实际行驶轨迹误差较小,丢失道路的次数较少.     

基于主动视觉的摄像机线性自标定方法

讨论了一种基于主动视觉的摄像机线性自标定方法,在摄像机为完全的射影模型,即畸变因子(skew factor)存在时,通过控制摄像机作一次纯轴向运动和3组两正交运动即可线性地标定出摄像机的所有5个内参数.当摄像机为四参数模型,即畸变因子为零时,只需控制摄像机作2组两正交运动即可线性标定出其4个内参数.模拟实验和真实图像的实验结果表明,该方法能够比较准确地标定出摄像机的所有内参数.     

基于主动视觉的机器人末端姿态测量

采用平面校准形及移动摄像机到不同形位摄取图像的方法来进行摄像机校准，由灭点正交性和单对应矩阵的固有特征估计摄像机内、外参数初值，通过非线性优化来最小化投影误差；利用遗传算法求解机器人手眼矩阵，避免了初值估计，可容易地得到机器人执行器末端相对于绝对坐标系的姿态．实验和计算验证表明，这种测量方法是有效的，可以用于机器人校准、机器人辅助测量以及机器人辅助手术等领域．     

双目立体视觉系统测量精度的分析

双目立体视觉系统的几何参数影响双目视觉的测量精度,且各几何参数间存在着一定的约束关系.通过分析双目视觉系统的几何参数及约束关系,讨论了两相机光轴和基线之间的夹角α1和α2、基线距B、投影角等几何参数对测量精度的影响,并采用Matlab软件对不同的几何参数下的测量精度进行仿真,找出最佳的几何参数范围,从而提高了双目立体视觉系统的测量精度.最后,通过试验验证了理论分析的正确性.     

基于主动视觉的结构光手眼系统自标定方法

为实现结构光手眼系统的标定,提出一种基于主动视觉的结构光手眼系统自标定技术。该标定技术无需使用特制靶标,只需场景中三个特征点,通过控制机器人进行四次线性无关的平移运动和两次带旋转运动,即可实现结构光手眼系统的标定。四次非线性相关的平移运动标定摄像机内参数和手眼矩阵旋转部分,两次带旋转标定手眼矩阵的平移部分,两次带旋转运动中提取的两激光条,结合特征点所在平面信息,标定光平面方程。实验结果表明,三维数据测量精度可达到±1.32mm,平面特征点间的长度测量误差为±0.73 mm;该标定方法简单,特征选取容易,对结构光手眼系统的实际工业现场使用有重要意义。     

基于机器视觉的机械表走时精度测量

针对机械表读时需要耗费大量人力物力的现象,提出了一种基于机器视觉的自动化机械表精度测量方法. 首先设计了一个用于图片采集的硬件系统,然后在采集到的图片上,利用改进后的mask-rcnn网络,对指针和各区域进行了提取,其次利用canny算子对表盘进行边缘提取,确定各连通域的质心,根据各质心到12点位与6点位之间连线中点的距离关系,筛选出刻度质心,用刻度质心拟合表盘内圆,确定表盘中心的位置. 然后将中心与12点位中心的连线作为测量的基准线,再利用RANSAC最小二乘距离法对各指针的中心线进行提取. 通过计算基准线与中心线之间的角度关系,进而达到用机器读取时间的目的,同时针对机械表的读数识别,提出了误差校正原则,大大提高了机械表精度测量的效率.     

智能制造系统中立体神经视觉的校准

提出一种利用神经网络校准立体视觉系统的方法。该方法充分利用神经网络的学习、记忆功能 ,采用样本进行训练后 ,神经网络能学习到立体视觉系统中的非线性关系和摄像机的内外方位元素 ,并且保存起来。该方法克服了传统校准方法计算复杂、计算量大的缺点。通过实际应用 ,获得了很好的效果     

基于主动视觉系统的转动模糊图像测量方法

针对摄像机拍摄过程中由于目标的转动会使生成的图像模糊,提出了一种利用单帧旋转模糊图像进行转动测量的方法.该方法对旋转模糊图像应用准极坐标变换,将二维的旋转运动转化为一维直线运动,并通过分析直线运动模糊在空间域和频域上的数学模型,证明在直线运动模糊图像的频谱图上会有一系列由于sinc函数零点的存在而形成的暗条纹.条纹的位置可以通过图像处理技术提取,利用条纹位置与位移、转速之间的数学关系可以实现旋转角位移和转速的视觉测量.利用设计的主动视觉系统采集单帧旋转模糊图像,根据所提出的测量方法对旋转模糊图像进行处理.实验结果验证了频谱图上暗条纹的存在.计算结果表明,利用单帧旋转模糊图像实现转动测量具有可行性和较好的测量精度.     

计算机主动视觉理论研究

在David Marr提出视觉计算理论之后，计算机视觉的研究取得了很大进步，但Marr理论也遇到了很多困难．本文介绍了主动视觉的基本思想和已经研制成功的主动视觉系统，分析了当前主动视觉研究领域面临的问题，针对这些问题，作者提出了一些建议．     

一种实用的快速摄像机校准方法

该文对二维摄像机校准问题进行了探讨,在已有的摄像机校准数学模型基础上,提出了一种简化的适用于二维摄像机校准问题的数学模型,并结合特定的校准物体,设计并实现了一个实用的摄像机校准系统。实际应用表明提出的方法是有效的。     

摄象机校准的算法研究

本文阐述了在只给出ＣＣＤ成象面垂直方向相邻光敏元的距离时的摄象机校准算法．在解非线性方程时利用广义牛顿算法及伪逆算法的结合求出了摄象机参数的精确解．采用摄象机校准误差来评价摄象机校准的精度，并示出了对ＣＣＤ摄象机进行校准的实验结果．进行计算机模拟，分析了影响摄象机校准误差的各种因素．     

提高回弹测砼抗压强度精度的校准曲线法

在全国测强曲线（地区测强曲线）的基础上，用建立校准曲线的方法来推定混凝土的抗压强度。该法针对性强，偏差小，在特殊区段有足够的可信度，其不仅可用于正在施工的工程检测，也可用于已有结构砼强度的检测。该法简便可靠且切实可行，确可达到提高检测精度的目的。     

基于计算机视觉的三维激光扫描测量系统

介绍了基于计算机视觉三维激光扫描测量系统．该系统主要由双目视觉测量探头、图像采集卡、扫描机构及其控制部分组成．通过两个摄像机同时摄取一个扫描激光光条的图像,经图像匹配,利用视差,可计算得到光条上所有点的位置以及深度,即被扫描物体表面的三维信息．就系统中的摄像机标定、图像采集、特征提取、图像匹配及三维信息恢复等主要工作过程进行了论述．     

基于二次曲线的立体视觉统一方法

提出一种基于二次曲线的立体视学觉统一方法。利用所提出的一般二次曲线的检测方法,对空间中平面二次曲线和二次曲面的整体恢复,提出了一种统一的表示和求解算法,并给出多解存在的条件,同时指出如存在平面二次曲线解,则存在二次曲面解;在无先验假设的条件下,基于二次曲线的立体视觉方法需要３个视点才可得到唯一解。     

一种基于主动视觉的运动目标跟踪方法

提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配的目标跟踪方法.首先使用SIFT提取目标特征,构建目标特征库,然后使用基于K维树的特征匹配算法,对实时序列图像提取的SIFT特征与特征库中目标进行精确匹配,实现目标检测与定位,根据定位信息自动控制摄像机转动,始终将目标锁定在图像视野中,实现实时跟踪.在真实的室内环境下进行目标跟踪实验,通过检验每一帧目标定位的正确性,计算目标检测的正确率.在本文实验条件下,正确率达到94%,而使用基于HSV色彩直方图的方法,目标检测的正确率小于80%,实验结果验证了该方法的有效性.     

计算机视觉系统的定标策略

摄像机定标是计算机视觉系统的一项基本任务，一般情况下，定标精神与效率之间存在着矛盾，在探讨了基于不同目的的定标方法基础上，对定标策略进行了分类，可以指导根据不同任务选择适合的定标策略。     

基于主动网络技术的在线拍卖

为了解决系统客户／服务器（C／S）结构网络在线拍卖的不足，提出了一种基于主动网络技术的网络在线拍卖结构。在主动节点上安装过滤器，过滤低竞争价格，提高拍卖服务器的处理性能；在重负载的情况下实现了负载动态平衡。服务器以主动信包的形式向主动节点发布最新竞价，减少网络延迟。仿真实验表明：该结构不仅较好地解决了传统网络结构在线拍卖系统的不足，同时在性能方面也有所提高。     

基于计算机视觉的雾滴尺寸测量技术

对油盘法采集雾滴、计算机视觉测量雾滴尺寸进行了探索,建立了一种基于计算机视觉的雾滴尺寸测量方法。结果表明,基于计算机视觉的雾滴尺寸测量系统得到了雾滴尺寸信息非常接近于ＰＭＳ的激光图像化方法测量得到的结果,得到的小于１５０ｕｍ雾滴总体积百分比也很接近,同时该系统测量获得的体积中径与喷雾系统公司提供的雾滴尺寸非常接近。     

基于双曲线的计算机视觉的管口尺寸测量

为了测量管口的尺寸,通常采用计算机视觉方法。以往利用图像中的曲线计算特征点和建立左右图像中点与点之间的对应关系,速度慢,实时性差。针对此问题,提出了一种新方法,在两幅图像中两个二次曲线建立全局匹配和对场景中二次曲线全局重建。通过解三个单变量方程,两个二次曲线的匹配能被全局地建立。实验表明,该算法具有很好的鲁棒性、实时性。     

基于计算机视觉的弱化阴影测量

以OpenCV为开发平台,通过摄像头获取背景图片和含有目标物的图片,将得到的图片转化为HSV图像后,分别求解H、S、V 3个通道的平均值、标准差、最大最小值,利用该数值对上述三通道进行卷积、筛选等操作.在光照不均匀的情况下,降低阴影对计算机视觉测量的影响,提高目标物轮廓与背景的对比度,实现不同环境背景下目标物的精确测量...