基于人工免疫和图像直接反馈的视觉伺服控制

传统的基于图像特征的视觉伺服控制方法通用性差,且图像特征的标记、提取与匹配过程复杂.为此,文中提出了一种基于人工免疫和图像直接反馈的平面视觉伺服控制方法.首先采用人工免疫算法求解期望图像与反馈图像之间的位置与旋转误差,然后将误差信号经视觉控制器转换成机器人空间的位姿增量信号发送给机器人控制器,从而在无需进行图像特征标记与提取的情况下完成视觉伺服闭环控制任务.实验结果表明,采用文中方法能控制机器人准确地跟踪目标物体,控制误差不超过1个像素,说明文中方法是有效和正确的.     

弱标定冗余特征机器人视觉伺服方法研究

为克服机器人视觉伺服系统对标定精度的依赖性,提出一种弱标定条件下基于冗余特征的机器人视觉伺服控制方法.该方法无需3D重构,直接以冗余图像特征作为反馈信息建立伺服控制器.鲁棒的特征提取算法确保了伺服系统能够在复杂的环境快速稳定地提取伺服特征.针对图像视觉伺服系统中需具有足够敏感度的要求,结合视觉特征的前期处理,提出一种新的敏感性校验准则,提高了系统的敏感性以及对环境的适应性.试验分析结果表明,该方法对标定误差和深度估计误差具有鲁棒性.     

基于视觉伺服的飞行器交会对接技术

目的利用视觉伺服对照相机或终端执行机构进行控制,实现飞行器的交会对接。方法在航天器动力学和运动学模型的基础上以二维图像特征作为反馈,结合视觉伺服算法,控制飞行器到达预定位置。结果提出将视觉伺服运用于飞行器导引技术,得到了基于图像的视觉伺服数字仿真结果,飞行器控制精度满足要求。结论基于图像的视觉伺服算法可以有效解决航天器交会对接的控制问题,且参数选择以及控制器设计对系统性能有不可忽视的影响。     

基于视觉伺服的小型四旋翼无人机自主飞行控制研究进展

 在GPS信号较弱甚至失效的环境下,视觉伺服能够通过视觉信息控制自主飞行,因此近年来视觉伺服在自主飞行控制领域受到广泛关注。根据获取的图像信息不同,可将视觉伺服分为基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服。与基于图像的视觉伺服相比,基于位置的视觉伺服位姿估计稳定,可直观地在直角坐标空间定义机器人运动,符合机器人工作方式,且控制器设计简单,但控制精度受摄像机和机器人标定精度的影响,且计算量较大。对于小型四旋翼无人机自主飞行控制的应用研究中,视觉伺服的实时性、精确性和鲁棒性尚待提高,且小型四旋翼无人机的智能化不高,在室内室外模式转换及室内协同控制方面还有广阔的发展空间。     

基于PSO-GA-BP神经网络的视觉伺服控制系统

传统的基于图像视觉伺服控制需要计算雅可比矩阵和解雅克比矩阵的逆,其结构复杂、计算量大且系统 的实时性不够理想。基于粒子群遗传算法优化的 BP(Back Propagation)神经网络(PSO-GA-BP: Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-BP)通过学习图像特征空间到机器人运动空间的映射关系,实现了“眼在手上”的 机器人视觉伺服控制,通过优化 BP 神经网络的权值和阈值,防止了其训练时间长、收敛速度慢等弊端。实验 结果表明,优化后的算法运算效率较高,所设计的控制器能使机器人末端执行器在更短的时间内达到预期位 置,图像特征点运动位置的实际值与期望值平均误差约为 2 个像素,具有良好的收敛速度和控制精度。相关结 论可为机器人视觉伺服控制提供优化依据,提高算法的应用性能。     

基于图像伺服控制的TLD算法

针对TLD(Tracking-Learning-Detection)算法在目标跟踪过程中容易出现跟踪失败的问题,在TLD算法的基础上引入了基于图像视觉伺服IBVS(Image Based Visual Servo)的理念,将图像视觉伺服控制应用到TLD算法中去,以此提高目标跟踪的鲁棒性,实现对目标的长时间跟踪,并且能够解决目标遮挡后的再次跟踪问题。实验表明,基于图像的视觉伺服能够有效控制目标跟踪的误差,将误差实时反馈给TLD算法,能够保证TLD算法跟踪的实时性与鲁棒性。     

大范围视觉伺服方法在空间机器人上的应用

为了克服人工维护卫星危险性高及成本昂贵等种种弊端,采用在卫星主体上安装一个空间机械臂、臂的末端安装单目摄像机的方法,无需远程遥操作控制,即可利用手眼视觉控制机械臂完成卫星的自我维护.在传统的基于位置的视觉伺服(PBVS)与基于图像的视觉伺服(IBVS)基础上,提出一种复合视觉伺服控制方法,通过在线估计目标的深度和旋转姿态来选择PBVS和IBVS控制器.该方法既具有两种伺服方法各自的优点,又保证了图像空间与笛卡尔空间轨迹的可控性.大范围运动(尤其是涉及到旋转伺服)时选择PBVS控制器,小范围运动时则使用IBVS控制器,从而实现了空间机器人的大范围完全自主视觉伺服控制.针对空间环境的特殊性,设计并实现了一种合作目标识别方法,确保了伺服系统能够在复杂的环境下快速稳定地提取伺服特征.实验结果表明,该方法在进行大范围视觉伺服时,伺服定位准确,对采样和标定误差具有鲁棒性.     

未知雅可比建模的机器人视觉伺服自抗扰控制方法

针对系统标定和雅可比在线求解难问题,引入非线性状态反馈,研究一种基于自抗扰控制器(ADRC)的机器人视觉伺服控制算法.利用无模型理论和非线性自抗扰技术建立机器人"视觉-运动"空间映射,进而设计不依赖雅可比建模的视觉反馈控制器,其中采用跟踪微分器(TD)跟踪视觉空间期望特征;利用扩展状态观测器(ESO)实现未建模雅可比反...     

基于BP神经网络-模糊控制的机器人无标定视觉伺服技术

针对机器人无标定视觉伺服技术中图像雅可比矩阵在线估计存在计算复杂的问题,提出了一种结合BP神经网络和模糊控制策略的机器人控制技术。本文以多自由度智能调节系统为例,提出其视觉伺服控制架构,根据工业场景数据集训练BP神经网络,采用本文所提算法进行法兰对中实验,帮助解决核电站蒸汽发生器人孔螺栓咬死问题。在方法层面,首先,利用BP神经网络建立图像特征信息与机器人多自由度运动之间的映射关系,之后,提出模糊控制方法根据图像特征偏差进行机器人位姿的精确调整。实验结果表明,本文提出的算法能够有效应用于无标定视觉伺服控制,最终法兰平均对中误差在±1mm内,平均耗时43秒,满足应用需求,具有较高的工作效率。     

基于图像视觉伺服的移动机器人自主导航实现

提出了一种基于移动机器人双目摄像头的图像视觉伺服方法,实现了基于图像视觉伺服的移动机器人自主导航.当匹配图像特征点时,采取KLT算法和基于Harris算子角点检测与匹配算法相结合的方法,大幅优化了整个工程的运行时间,并结合RANSAC算法剔除误匹配的特征点对,使机器人能够精确地定位.实验结果证明该方法有效、正确.     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库； 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索； 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库; 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索; 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

Online Metric Learning for Relevance Feedback in E-Commerce Image Retrieval Applications

Relevance feedback plays a key role in multiple feature-based image retrieval applications. This paper describes an online metric learning approach for a set of ranking functions. In the feedback round, the most relevant and most nonrelevant images related to the target image are selected to construct a relative comparison triplet. The weighting parameters of the multiple ranking functions are updated by minimizing a quadratic objective function constrained by the triplet. The approach unifies the learning algorithm for the most commonly used ranking functions. Thus, multiple features with their own ranking function can easily be employed in the ranking module without feature reconstruction. The method is computationally inexpensive and appropriate for large-scale e-commerce image retrieval applications. Customized ranking functions are well supported. Practically, simplified ranking functions yield better results when the number of query rounds is relatively small. Experiments with an image dataset from a real e-commerce platform show the superiority of the proposed approach.     

基于多反馈累积综合的新闻图像检索方法

通过分析新闻图像检索的应用特点,提出了一种多反馈、累积的图像检索方法．在贝叶斯分类模型的基础上,构造图像特征的分类方法,进一步得到图像的分类概率;设计多个反馈指标上的概率综合公式及先验概率的累积修正方法．实验结果表明,所提出的算法是有效的,并具有较好的性能．     

粒子群优化结合相关反馈的花卉图像检索

针对花卉图像特性,为平衡花卉图像检索系统的检索精度与速度,提出一种将粒子群优化结合于花卉检索相关反馈的算法.算法以2RGB为花卉图像的颜色模型,选取计算量较小的图像低层特征描述,按用户的满意度对检索结果进行评价,指导反馈过程中粒子的最优运动方向.实验结果表明,该算法能有效提高系统的检索效率.     

多特征组合和用户反馈的图像检索算法

针对单一特征只能描述图像内容部分信息的缺陷,为获得更高准确率的图像检索结果,设计一种基于多特征组合和用户反馈相融合的图像检索算法.首先提取图像的多种特征,将其组合形成图像检索的特征向量,并采用欧氏距离计算图像间的相似度,实现图像初步检索;然后通过用户对图像初步检索结果进行评价和反馈,并采用机器学习算法根据反馈结果对图像初步检索结果进行调整,实现图像的精确检索;最后采用图像库检索的标准数据进行仿真测试.测试结果表明,该算法获得了稳定的图像检索结果,图像检索准确率明显高于其他算法.     

图像索引和相关反馈在RBIR中的应用

图像索引和相关反馈是改进基于区域的图像检索(RBIR)的2种有效的方法.本研究在图像索引方面采用随机局部搜索(RLS)算法对图像上的区域进行聚类,并引入倒查文件技术对图像库进行索引;在相关反馈方面,采用基于支持向量机的相关反馈算法来改善检索结果,并提出了一种新的核函数使该算法更适宜基于区域的图像表示.在海量图像数据库上的实验结果说明了该算法的有效性.     

信息隐藏技术及其在办公网内的实现

分析了信息隐藏的通用模型和基本特征,改进了基于24位BMP图像的信息隐藏和提取算法,实现了对机密信息无需加密预处理的隐藏和盲提取.对可方便应用于办公网内进行机密信息安全存储和传递的信息隐藏系统做了性能分析.     

基于感兴趣区域和神经网络的图像检索

提出一种感兴趣区域的图像检索方法,该方法首先采用遗传FCM算法对图像进行分割,然后提取分割后的区域特征进行检索;为了缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,最后提出一种基于神经网络的相关反馈方法,实验表明,该方法具有较好的检索性能,系统具有较高的查全率和查准率.     

基于内容的图像特征相关性检索方法

针对目前基于内容的图像检索系统在模型优化及通用性设计等方面的局限性，以图像单一特征描述和提取方法为基础，根据人机交互的相关反馈原理，分析图像组合特征归一化权值系数，提出一套图像特征相关性检索新方案，并在着重对基于内容的图像特征相关性检索算法研究基础上，参照国际标准MPEG－7所提供的通用性系统设计规范，对新方案下的图像检索通用模型进行概念设计，为解决基于内容的图像检索技术在Internet上实用化的瓶颈问题，提供一条新的思路，实验结果验证了新方案的合理性。