基于Harris角点与SIFT的快速图像匹配算法

针对基于局部特征的图像匹配算法,当图像发生较大的旋转变化时此算法会发生匹配率下降的问题,并且随着时间、场景、遮挡、光线的变化,图像的特征会发生模糊变化,这将严重影响匹配率,因此提出了一种基于Harris角点与SIFT的快速图像匹配算法,该算法用Harris检测图像的角点,在角点邻域内筛选SIFT特征点,并且利用高斯圆形窗口对筛选过的特征点建立低维描述子.该算法不仅具备了Harris算法的高稳定性而且兼顾了SIFT算法对于旋转变化较大的图像也有着高匹配率的特性.仿真结果表明,与SIFT算法相比,本文提出的算法不仅匹配速度快,而且在图像发生模糊变化、旋转变化的情况下可得到高匹配率.     

基于角点特征提取算法的目标识别方法研究

目标识别主要通过目标的颜色、形状、轮廓等特征来获取目标信息,与已知目标进行对比的过程.基于角点特征提取对目标识别非常重要,因为角点具有旋转不变性、对光照反映不明显,这不仅可以提高识别的运行速度还可以提升识别的准确率.在本文中,首先介绍了基于角点特征提取的目标识别理论,列举出图像预处理的方法,通过仿真对目标图像进行灰度化...     

基于改进A*算法的无人驾驶车辆路径规划方法研究

针对传统A*算法所规划路径距离障碍物近、转折点多、路径不平滑的问题,对A*算法进行改进并应用于无人驾驶车辆路径规划中.在传统A*算法分析的基础上对背向障碍物搜索和评价函数进行改进,同时采用3次样条插值方法对规划后路径平滑处理.将传统A*算法和改进A*算法应用于MATLAB环境下搭建的无人驾驶车辆模型进行路径规划仿真分析...     

基于无人驾驶车辆的不同车道模式交通流优化

为研究不同类型车辆组成的混合交通流的运行模式,假定无人驾驶车辆、先进出行者出行系统(advanced traveler information systems,ATIS)装置车辆和普通驾驶车辆分别遵从系统最优模式、用户均衡模式、随机用户均衡模式选择路径,分别建立普通车道、专用车道模式下的交通分配模型,给出求解模型的连续...     

无人驾驶车辆虚拟测试技术的发展

 无人驾驶车辆测试是无人驾驶车辆上路前的一个重要环节,其在实测阶段需要消耗大量的人力、物力、财力及时间,而无人驾驶车辆虚拟仿真测试技术则可以帮助测试大大减少消耗、提高效率。介绍了无人驾驶车辆虚拟仿真的应用、利用深度学习训练无人驾驶车辆的应用以及平行驾驶技术对于无人驾驶车辆虚拟测试技术的重要性;阐述了无人驾驶车辆虚拟测试技术的发展趋势;介绍了无人驾驶车辆相关平台;根据当前发展阐述了无人驾驶车辆虚拟测试的意义。     

无人驾驶车辆智能水平等级划分

 国内外无人驾驶车辆迅速兴起,为加快无人驾驶车辆关键技术研究,进行无人驾驶车辆智能水平等级划分成为首要任务。本文以无人驾驶车辆、任务、环境三者构成的复杂交互系统为研究对象,开展无人驾驶车辆智能水平评价研究。建立了由环境复杂度、人工干预程度、任务复杂度组成的无人驾驶车辆评测模型,并根据环境复杂度、人工干预程度、任务复杂度分别对无人驾驶车辆进行5个等级划分;最后根据无人驾驶车辆行驶的环境复杂度、人工干预的程度、执行任务的复杂度及行驶质量,对无人驾驶车辆智能水平进行了10个等级划分。     

无人驾驶车辆智能控制技术发展

无人驾驶车辆可看作是具备一定自我学习能力的轮式智能机器人,体系结构可分为感知和决策,在智能控制技术的加持下,无人驾驶车辆控制技术正在阔步前进.为了优化车辆控制技术,使无人驾驶车辆控制子系统的实际执行效果达到决策系统的期望值;借助CiteSpace研究了中外无人驾驶车辆控制技术的发展、接着列举智能控制在无人驾驶中的先进应...     

基于SIFT的UAV载组合宽角相机影像匹配方法

针对无人驾驶飞机UAV(Unmanned Aerial Vehicle)航空组合相机获取的大像幅影像旋偏角较大、 大尺度变化和颜色差异明显的问题, 提出基于极几何和单应约束的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征多尺度LSM(Least Squares Matching)算法。该算法顶层金字塔影像采用SIFT快速匹配, 对匹配结果利用改进的RANSAC(Random Sample Consensus)算法计算影像间单应矩阵和基本矩阵; 对影像进行Harris特征提取, 根据极几何和单应约束采用双向一致性相关系数算法进行密集匹配; 通过更新单应矩阵, 设定阈值删除误匹配点; 对匹配的同名点进行最小二乘匹配获取子像素级精度。通过对具有较大旋偏角、 大尺度变化和颜色差异的3组实际航摄影像的试验对比表明, 与传统方法相比, 该算法具有较高的匹配成功率和较好的有效性。     

基于MMTD的SIFT特征提取算法

尺度不变特征变换（SIFT）是一种常用的特征提取算法,但它采用固定的阈值来筛选特征点,匹配效果不是很理想.文中针对SIFT对不同图像无自适应性的缺点,提出了一种新的计算自适应阈值的方法,即将中介真值程度（MMTD）和SIFT相结合,用MMTD改进SIFT算法能够避免为了选取合适的阈值而进行大量的实验.采用MMTD改进阈值来筛选图像中的特征点,再将特征点进行图像匹配.实验结果表明,匹配点的数量比采用传统的SIFT方法增加了约两倍,说明文中所提出的基于MMTD的SIFT特征提取算法是有效的.     

基于车辆牌照识别系统字符的特征提取方法研究

对车辆牌照识别系统中分割下来的牌照字符特征提取环节涉及的新算法、新技术进行了深入探讨,主要研究用提取图象变换系数、图象统计矩和方向特征量的方法提取字符的分类特征,针对实验结果进行了分析。以上工作为车辆牌照识别系统的整体设计打下了一定的基础。     

一种基于SIFT的遮挡目标跟踪算法

针对运动目标遮挡的难题,提出一种新的遮挡目标跟踪算法.采用三帧取均值进行背景建模,采用相邻帧差法和背景差分结合自动提取出运动目标,对单运动目标生成SIFI(scale invariant feature transform)向量.当运动目标处于遮挡状态时,将遮挡区域与单运动目标进行SIFT特征匹配,通过特征匹配点的坐标...     

一种基于SIFT的遮挡目标跟踪算法

针对运动目标遮挡的难题,提出一种新的遮挡目标跟踪算法。采用三帧取均值进行背景建模,采用相邻帧差法和背景差分结合自动提取出运动目标,对单运动目标生成SIFT(scale invariant feature transform)向量。当运动目标处于遮挡状态时,将遮挡区域与单运动目标进行SIFT特征匹配,通过特征匹配点的坐标,找出单运动目标在遮挡区域中的位置,并对SIFT特征匹配运用RANSAC算法进行优化,实现遮挡情况下目标的有效跟踪。实验表明,该算法能准确地跟踪处于遮挡中的目标,实现运动目标跟踪的连续性和稳定性。     

一种基于领域知识的特征提取算法

特征抽取是网络舆情分析中最重要的环节之一,优秀的特征抽取算法能够极大的提高舆情分析的效率和准确率.对旅游网络舆情进行分析和监管,能够及时发现云南旅游中的突发事件,可提供给相关部门以便迅速采取正确的应对方式,对云南的旅游业发展有很大的帮助,分析了传统特征抽取算法正确率低下、运行效率不高等方面的不足,将领域本体知识应用在旅游网络舆情分析的特征抽取算法之中,建立旅游网络舆情领域本体,根据领域本体优化特征抽取计算特征词权重,经过多次大数据量试验验证,优化后的方法显著提高了特征抽取的正确率和运行效率,证明基于领域知识的特征抽取的正确率和运行效率得到很大的提升.     

A fingerprint feature extraction algorithm based on curvature of Bezier curve

Fingerprint feature extraction is a key step of fingerprint identification. A novel feature extraction algorithm is proposed in this paper, which describes fingerprint feature with the bending information of fingerprint ridges. Ridges in the specific region of fingerprint images are traced firstly in the algorithm, and then these ridges are fit with Bezier curve. Finally, the point that has the maximal curvature on Bezier curve is defined as a feature point. Experimental results demonstrate that this kind of feature points characterize the bending trend of fingerprint ridges effectively, and they are robust to noise, in addition, the extraction precision of this algorithm is also better than the conventional approaches.     

基于Harris与改进SIFT算法的图像匹配算法

提出一种新的Harris与改进SIFT算法相结合的算法.首先用Harris算子提取图像的角点作为特征点,然后采用基于同心圆形窗口的64维向量有效地表征一个特征点.实验结果说明,算法在保持很好匹配率的同时能降低计算复杂度.     

kPCA特征提取算法的自动目标识别

分析了主成分分析（PCA）与核主成分分析（kPCA）的基本原理,比较了两者在处理数据方面的性能,得出了kPCA比PCA在处理非线性可分数据方面具有优势的结论．依据几何绕射理论（GTD）,通过Matlab仿真方法得到HRRP（高分辨距离像）数据,并以这些数据作为训练和测试样本,结合SVM分类方法,分别测试比较了基于4种不同核函数的分类识别性能,得出基于高斯核函数主成分分析的自动目标识别系统性能明显好于其他3种核函数的结论．     

一种基于混合现实的自动驾驶车辆测试方法

针对自动驾驶汽车在复杂环境下的安全性测试问题,提出一种基于混合现实的自动驾驶车辆测试方法。该方法将仿真环境中的虚拟场景映射到真实的测试环境,通过传感器和数据融合快速收集自动驾驶测试车的智能感知和行为决策等性能指标,然后基于混合现实测试场景、控制中心、测试车辆构建闭环测试系统。通过案例验证,说明该方法可满足在多种场景下自动驾驶车辆的测试要求。     

基于支持向量机的高光谱遥感影像道路提取

为了从高光谱遥感影像中高精度提取各种线形道路,提出了基于支持向量机（SVM）的道路特征快速提取算法,首先利用PCA对高光谱影像进行合理压缩,由SVM模式识别理论推导出该算法具有快速精确提取道路网信息的能力,针对高光谱遥感影像高信息量和道路网复杂度高的特点,提出基于1Vm（一对多算法）的多种道路SVM一次性高精度提取的多分类策略,在提高精度的同时,兼顾了道路特征识别的效率。研究结果表明：SVM对线状道路模式判别能力比常规方法有更强的优势,对小样本的道路识别效果更加明显,从遥感影像中不仅能准确地辨别出道路的线形特征,还能识别出其材质和类型;该算法能同时识别出多种道路,执行效率更高。     

快速区域生长与特征提取算法

就灰度图像的分割与目标提取问题，提出了一种快速区域生长和特征提取算法．该算法以水平线段作为区域的基本单元，用堆栈的方法记忆可能存在的禾生长区域的方向。因而区域生长速度快，不需要占用额外的图像缓存区，同时能方便地给出图像的拓扑性质及一些有用的特征．包括图像中物体的个数，每个物体的面积、内孔数、边界长、各阶矩及极点等特征。     

基于特征检测的航拍图像电力线提取方法

在分析输电线路无人机巡检系统航拍图像中电力线特征的基础上,针对单一Ratio算子和Hough变换提取电力线效率低、效果差的不足,提出一种基于特征检测的电力线提取算法.首先,运用Ratio算子检测直线像素点并运用Hough变换的方法提取图像中的直线信息;然后,运用特征检测算法对电力线进行提取;最后,通过实验验证了所提算法能够从复杂的自然背景中完整提取电力线,同时能有效避免漏检、误检等情况,并有较好的噪声抑制能力.该研究为电力线典型故障的检测识别提供了有力支撑,具有较好的工程应用价值.