基于单目运动摄像机的三维物体运动参数估计

针对单目视觉监测系统摄像机和目标物体同时运动时,如何有效测量物体三维运动参数的难题,提出一种基于单目序列图像对插入虚拟视点的算法确定运动物体位姿及运动参数的方法。动摄像机连续采集运动物体的图像序列,根据摄影几何原理对摄像机和运动物体进行分析,结合本质矩阵的特性,估算空间物体运动参数。实验结果表明,该方法能够在为摄像机与目标物体同时运动的情况下,有效地估测出物体三维运动参数,且该方法简单有效,具有较高的精确度和准确性。     

用于三维重构的相机标定算法

为了从物体的二维图像参数中得到三维重构模型,需要通过相机内部参数,建立真实物体与对应成像物体的关系模型,提出一种借助双平面镜进行三维重构的相机自动标定算法.通过两个普通平面镜获取被摄物体的5个不同角度二维图像投影,自动标定算法依赖物体的投影轮廓线计算相机内部参数.试验结果表明,通过相机自动标定算法获取轮廓和相机的参数信息,能有效地实现基于视觉外壳算法的三维重构.     

一种新型的物体三维轮廓非接触测量系统

为了重构物体的三维轮廓，在双目视觉理论的基础上，提出一种仅使用一台摄像机和一个旋转平台对物体进行全方位测量的系统。通过控制物体回转，该系统先重构出物体局部轮廓，然后采用拼接技术实现物体整体重构。实验结果表明，该系统可以较好地还原出物体的三维轮廓。     

暗夜下基于激光辅助的路面障碍物视觉识别方法

为了解决现有视觉识别易受天气、时间等因素干扰的问题,通过交互矩阵和投影原理提出了一种暗夜下单线激光辅助的单目视觉识别方法。首先对相机进行标定,并利用交互矩阵建立并描述相机运动与图像特征变化之间的关系。然后利用投影原理进行一般障碍物特征提取和轮廓提取,最后通过试验对算法进行验证。利用激光光线的错位作为障碍物的识别标志,试验结果表明该方法克服了视觉识别对特殊环境适应性差、识别效果不好的问题,得到了比较准确的障碍物轮廓和距离,有效扩大了视觉识别的工作时间范围。     

无人驾驶车辆单目视觉里程计快速位姿估计

针对传统的单目视觉里程计位姿估计算法无法满足无人驾驶车辆实时定位需求的问题,提出了一种基于基础矩阵性质改进的快速位姿估计算法。通过优化基础矩阵的计算过程来提高算法的实时性,首先得到含有8个未知参数的基础矩阵,然后利用特征匹配点对来求解基础矩阵。通过仿真实验对算法的效率和精度进行了分析,并将其与现有的算法进行了对比。实验结果表明,在不降低运动估计结果精度的前提下,优化后的位姿估计算法的运行速度可以在传统算法的基础上提高近4倍。研究对视觉里程计在无人驾驶车辆上的实时应用具有一定的参考价值。     

基于路面垂直轮廓B样条拟合的车辆运动估计偏移抑制

针对用视觉里程计估计车辆运动时因相对测量误差累积而导致偏移的问题,提出了一种基于路面垂直轮廓B样条拟合动态跟踪的偏移抑制方法.当车辆行驶过程中一直紧贴路面时,由于车辆的运动轨迹与路面在垂直方向上的轮廓形状相吻合,故可以通过跟踪路面的垂直轮廓用于抑制视觉里程计估计车辆的运动轨迹时产生的偏移.因为路面垂直轮廓跟踪和车辆运动估计在时间上不同步,所以建立了一种具有固定滞后的卡尔曼偏移抑制器.实验结果表明,所提出的方法对于抑制视觉里程计运动估计中的偏移是有效的.     

一种基于图像的车轮检测方法研究

该文对运动车辆的车轮视觉检测方法进行了研究。首先采用实时背景更新的背景差分法和轮廓检测方法获得运动车辆的位置和范围,然后根据车辆轮廓信息截取下半部图像,以缩小车轮的搜索范围,再对截取的图像进行边缘检测,提取其轮廓,最后对轮廓采用直接最小二乘椭圆拟合算法检测椭圆,并根据椭圆长短轴比率和中心间距等信息排除误检椭圆,得到车轮的中心位置和大小。实验表明,该方法检测车轮有很高的正确率。     

一种动态场景的三维重建方法

从图像恢复物体可见表面的三维形状简称3D重构,它是三维计算机视觉中重要研究方向．本文讨论变参数摄像机模型下动态场景的三维重构．主要实现场号中除存在平移运动的物体外,还至少存在三个以上的作独立（一般）刚体运动物体的三维重建．实验表明,本文所提的算法是可行的,并且具有一定的鲁棒性．     

基于动态语义特征的视觉SLAM系统

针对视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)在真实场景下出现动态物体(如行人,车辆、动物)等影响算法定位和建图精确性的问题,基于ORB-SLAM3(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Simultaneous Localization and Mapping 3)提出了YOLOv3-ORB-SLAM3算法。该算法在ORB-SLAM3的基础上增加了语义线程,采用动态和静态场景特征提取双线程机制：语义线程使用YOLOv3对场景中动态物体进行语义识别目标检测,同时对提取的动态区域特征点进行离群点剔除;跟踪线程通过ORB特征提取场景区域特征,结合语义信息获得静态场景特征送入后端,从而消除动态场景对系统的干扰,提升视觉SLAM算法定位精度。利用TUM(Technical University of Munich)数据集验证,结果表明YOLOv3-ORB-SLAM3算法在单目模式下动态序列相比ORB-SLAM3算法ATE(Average Treatment Effect)指标下降30%左右,RGB-D(Red, Gree...     

基于改进ICP算法和CAD模型库的单目视觉位姿测量

针对单目视觉条件下测量三维物体的位姿问题,提出一种基于改进迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法和CAD(computer aided design)模型库的单目相机位姿测量方法.首先,利用OpenGL绘制物体几何模型,基于一系列虚拟观察点得到物体在虚拟相机下的投影图,提取边缘点集构成模板库;然后,通过改进的Hausdorff距离将待处理图像的边缘点集与模板库的点集模型进行匹配,得到粗略位姿,再在此基础上采用改进的ICP算法对待测图像的边缘点集与物体三维边缘点集进行迭代优化得到精确的位姿参数.实验结果表明,该方法求得的位姿参数误差较小,进而验证了所提方法的有效性.     

一种运动车辆阴影去除的新算法

文章提出一种改进运动车辆阴影去除新算法,首先通过帧差获得车辆和阴影的轮廓图像,然后对轮廓点应用离散K-L变换解除R、G、B分量的相关性,并运用颜色聚类检测出阴影区域,最后用帧差法产生的运动车辆图像与获得的阴影图像差分得到去除阴影的运动车辆,实验表明该方法能够更好地实现运动车辆阴影的去除。     

基于自适应轮廓匹配的视频运动车辆检测和跟踪

为了对高空拍摄的交通场景进行图像处理，实现对运动车辆的检测和跟踪，以获得车辆的运行轨迹，在固定模板的基础上，利用自适应轮廓匹配算法，结合误检判断和轮廓分解，较好地检测出了车辆轮廓，并能避免由于两辆车靠近带来的误检．将自适应轮廓匹配思想移植到车辆跟踪中，可以实现较为准确的跟踪．计算机检测和人工检测的比对实验表明，在一定的条件下，这种算法有效消除了误检和多检现象，其正确检出率达到95．01％，即使存在一定的漏检，也可以通过插值实现填充．     

基于运动轮廓标记提取的分水岭运动目标检测

针对运动目标差分相乘产生的空洞问题,提出了一种基于运动区域轮廓信息和自适应标记约束的分水岭运动目标检测新算法,来实现移动机器人平台上较大运动目标的完整检测.首先,结合相位相关法和Fourier-Mellin变换配准图像的缩放和平移量;然后,利用运动区域轮廓信息和分层投影法来提取前景和背景标记.先通过连续三帧配准图像差分相乘方法检测出运动区域轮廓,并结合形态学腐蚀、膨胀操作和投影法生成前景和背景标记模板;再将前景和背景标记模板分为若干层,通过水平投影得到每一层轮廓的边界点,并按一定方式连接得到前景和背景标记;最后,根据重构的梯度图像,用标记约束分水岭分割出完整的运动区域.实验结果表明,该算法能够准确完整地分割出规则和非规则运动目标,具有较好的实时性.     

一种新的多轮廓线重构三维形体算法:切开-缝合法

综合评述了目前通过多轮廓线重构三维形体表面的算法研究现状,提出了一种新的多轮廓线重构三维形体算法切开-缝合法(CS).该法通过引入控制点对作为切口,将轮廓线对进行坐标转换和轮廓对应后,切开并铺展成两条平行直线段,通过寻求轮廓线对顶点的对应关系,生成了符合Delaunay法则的三维形体表面三角面片,解决了形状和顶点数目差异较大的相邻轮廓线重构问题,并将其应用到基于剖面的三维地质建模中.实践证明,该算法行之有效,且对解决相似问题具有一定启发性.     

单双跨梁对平移力与平移质量的响应仿真分析

在仿真分析高速磁悬浮列车悬浮在柔性轨道梁上的动力学行为时 ,一般直观地有两个密切相关的问题 :一是悬浮力是恒定的情况 ,即平移力问题 ;二是气隙是恒定的情况 ,即平移质量问题 .采用模态叠加技术来描述变参数系统 ,给出了将车辆等效为平移力和平移质量两种情况时 ,运行在单跨和双跨弹性梁上的动态位移的比较     

基于背景学习与方向预测的车辆图像跟踪

针对移动目标检测,提出了基于变化因子参考背景学习与方向预测算子的图像跟踪方法.以高速行驶车辆为目标建立变化因子,在此基础上进行视频图像参考背景的学习,并通过互相关匹配与坐标变换实现运动目标的定位及速度确定,结合方向预测算子对车辆行驶矢量进行预测,进而实现目标车辆的图像跟踪.跟踪实验及性能比较证明本方法可获得准确稳定的运动车辆跟踪结果,为运动目标的图像监控研究提供了新的思路.     

基于时空特性的运动目标检测算法研究

采用时序分割虽然能够检测到运动目标区域,却不能准确地提取出目标轮廓．本文提出了基于时空特性的运动目标检测算法．由背景减法检测到运动目标的位置、形状、大小信息,然后采用以彩色梯度为外部能量的活动轮廓（snake）算法获得准确的运动对象轮廓．实验证明,本算法能够很好地提取出运动目标．     

基于Matlab的分布式图像序列跟踪系统

在对分布式环境进行深入研究基础上,分析并设计图像序列跟踪系统的系统框架和任务函数。在基于Matlab分布式并行计算环境下组建集群,运行任务函数,实现天文图像序列中运动物体的检测与跟踪功能。从实验结果看,任务函数具有很大的粒度,利用Matlab分布式计算工具箱,将分布式图像序列跟踪算法应用于天文图像序列运动物体的检测与跟踪简单而且有效。     

基于3D激光雷达点云的车辆目标识别算法

针对结构化道路环境中智能车识别周围360°范围内的车辆目标问题,基于车载3D激光雷达采集的道路环境中车辆目标点云数据投影特征,提出识别车辆目标新算法。算法首先识别结构化道路边界,进而排除道路边界两旁障碍物的干扰和减少点云数据量;其次基于雷达点云数据扫描和分布特征,利用改进K-means算法对道路区域内点云数据聚类。最后提取聚类目标内部特征点,并通过计算特征点构成向量的夹角或模的长度准确识别车辆目标。实验验证表明,该算法有效抑制了道路边界两旁障碍物的干扰,可以准确识别结构化道路区域内的车辆目标。     

一种基于分形技术的伪攻击加密转换器

从提高信息领域数据加密的角度,提出了一种基于分形几何特性与空间变换,同时利用破坏数据自身来达到保护数据目的的加密算法.将一个有序有意义的数据变成多个无序无意义的数据,并使伪攻击得到的数据与其产生的规则组合在一起,增加附加数据,保证了数据的安全.通过实验表明,该算法可以将分形变换聚焦到加密的任意细节,使分形的尺度达到进行位操作的程度;其本身具有一定的安全性,可以与现有的数据加密技术结合使用,加强现有加密技术的安全性.且可以将该算法应用于逻辑电路等硬件来实现,即可直接针对在介质上传播的数字信号进行信息加密.