双参数三维无源测距方法

为了提高飞行器对地面目标测距方法的有效性,提出了一种双参数三维测距方法.计算并分析了测距方法的定位误差几何分布,仿真结果验证了该方法的正确性.     

用于盲人视觉辅助的多目标快速识别并同步测距方法

提出一种以摄像头实现的可用于盲人视觉辅助的多运动目标快速识别并同步测距方法.该方法以深度学习多目标检测算法(single shot multibox detector,SSD)识别各类目标,并通过SSD输出的目标类别及检测框(bounding box)高度来提出测距模型,从而同步地获取多个目标的测量距离.本方法仅通过普通摄像头便能识别较多类物体且识别类别数量可拓展,能够将测距模块和障碍物识别模块同步执行,从而可对多个物体实时识别并同步测距.实验结果表明,本方法能有效地识别障碍物,具有良好的测距精度,为盲人视觉辅助的一种有效探索.     

基于计算机视觉的远距离动态前景测距方法

针对当前测距算法标定步骤复杂、图像匹配困难和不准确的问题,提出了一种远距离动态前景测距的方法,系统中由两个摄像头负责采集实时环境图像,利用前景检测算法检测出实时图像中的目标物,根据透视投影模型通过测量两个摄像头之间的距离、标定板与摄像头之间的距离、标定板自身的宽度和高度等数据,计算出目标物在标定板上映射点的三维坐标;再根据两个摄像头坐标,得到空间中两条直线的方程,则两直线的交点就是目标物的物理坐标;最后利用欧氏距离公式,计算出目标物距离摄像头的距离。通过实验可知,在目标距离小于3000m时,两种方法测量误差均小于3%;当目标距离大于3000m时,计算机视觉动态前景测距和传统测距方法的测得的数据平均误差分别为2.90%和25.50%,计算机视觉动态前景测距方法表现出更高的精度。     

地面三维激光扫描仪的测量误差分析

三维激光扫描技术的出现为快速、有效、准确获取三维空间信息提供了全新的技术支持.三维激光扫描仪能够不受白天黑夜的限制,全天侯对任意物体进行扫描并获取高精度的物体表面点的三维信息及反射率信息,从而快速实现物体的三维重建.然而,由于在应用过程中,受到仪器本身技术的限制以及外界的影响,使得外业采集的点云数据的精度受到不同程度的影响,从而使得后续的点云数据处理变得复杂且缓慢,甚至使得最终生成的三维模型与实际物体不一致.主要针对地面三维激光扫描仪在测量过程中存在的测距误差、测角误差以及误差来源进行了详细地分析并构建了点位误差模型,为提高三维激光点云数据处理的效率和精度提供了必要的条件.     

无人机光电侦察平台的动目标测速方法研究

为了满足无人机对地面运动目标的侦察需求,在无人机光电侦察平台对地面运动目标实时跟踪的基础上,提出了一种对地面运动目标的光学测速方法.该方法根据光电侦察平台提供的俯仰角、方位角和无人机距离目标的距离,并结合了无人机的三维姿态信息,建立了无人机光电侦查平台对地面运动目标的速度测量模型.并分析了测速模型的误差来源,推导了误差计算公式.该测量方法无需定位目标,能够有效测量运动目标的速度,实用性较强.     

基于双目便携式三维扫描技术 的小工件测量

在小工件测量上,传统的接触式测量方法测量速度慢、效率低,而非接触式测量方法中双目视觉测量法和线结构光法都存在一定的缺陷。采用双目视觉测量与线结构光法相结合的方法,对小工件进行了测量。利用两个CCD摄像头和一个激光发射器构成了一个双目视觉测量系统和两个完全对称的线结构光测量系统,通过双目视觉测量系统测量标志点空间坐标;并基于标志点位置的不变性匹配系统不同位姿,用线结构光法获得激光线上的点在当前世界坐标系下的三维坐标;并匹配到基准坐标系中,从而得到工件表面点在基准坐标系下的三维坐标,达到测量目的。试验结果表明,该方法弥补了双目视觉测量法对物体曲面测量效果不理想和线结构光法单次测量数据少,空间定位不便的缺点,具有操作简便,测量适用性强的特点,误差在1 mm以下。     

基于光电测量平台的多目标定位算法

为了提高空中对地面目标定位的效率,达到1次测量、多点定位的目的,提出一种基于光电测量平台的多目标定位方法。首先,建立大地坐标系、地理坐标系、载机坐标系、摄像机坐标系等7个坐标系及坐标系之间的转换关系。然后,根据目标定位过程中测量点、目标点、成像点的几何位置,结合载机姿态角、摄像机姿态角、激光测距、摄像机焦距等参数,推导出拍摄图像中任意像素点在摄像机坐标系中的坐标,并通过坐标变换进一步计算出目标点的经纬度、高度,从而实现多目标定位。利用光电测量平台对地面目标进行定位实验。研究结果表明:与传统的单目标定位相比,多目标定位不仅提高定位效率,而且能满足一定的定位的精度要求,具有较大的实用和推广价值。     

基于增强型象限信息的线性测距定位方法

为克服基于 Taylor级数展开的局部线性化方法因忽略高阶项而引入定位误差的缺点 ,该文提出了一种新的象限线性化测距定位方法。利用面积坐标系比直角坐标系具有更多象限信息的特点 ,推导了 3站和一般情况下非线性测距方程的精确线性化方法 ,解决了最佳线性测距定位估计问题。仿真实验表明 ,与常规的几何测距定位方法相比 ,基于面积坐标系增强型象限信息的线性测距定位方法具有更高的定位估计精度。在蜂窝移动通信手机自动定位问题中 ,该方法具有一定的应用价值     

基于三维测量的奶牛体型性状指标的数据采集

采用立体视觉的三维测量方法重建奶牛的三维模型,实现了对奶牛的体型性状指标测量,首先通过立体标靶进行摄像头的标定,然后利用SIFT(scale invariant feature transform)尺度不变特征点匹配算法对图像进行特征点提取与匹配,最后通过投影矩阵计算匹配特征点的三维坐标;针对双目视觉中摄像头视角范围受限问题,提出通过在相邻视点的公共区域设置标记点,根据标记点计算不同坐标系的转换关系,将各局部特征点转换到统一坐标系下,从而实现不同视点下各局部区域的三维拼接.实验表明,采用该方法重建的奶牛模型较理想,测量精度和测量效率满足评定要求,能够取代手工测量.     

数控机床空间误差的无模测量与补偿

提出了用激光杆仪直接测量数控机床刀具的定位误差，实现空间误差无模识别的方法，建立了误差预报的三维网格模型，利用有限元方法实现空间任意一点误差的预报，在XK713数控加工中心上进行了本方法的误差测量，预报和补偿实验，结果表明所提出的误差测量方法具有操作方便、成本底、精度高的特点，误差的预报和补偿效果显著。     

基于液晶标靶的坐标测量方法

提出一种基于液晶标靶的坐标测量方法.通过最小二乘优化的方法确定摄像机主点与坐标测量头的坐标转换关系,结合摄像机外参数确定测量头的三维坐标,将摄像机用于光学三维坐标的测量,提出了相机移动时的坐标变换公式和移动距离的计算方法.实验结果表明,平面标靶标定点数量显著增多,可精确提取标定点,摄像机的标定结果更加准确.该方法简单、可靠,可以准确的得到光学坐标测量结果.     

基于鱼眼镜头的树高测量方法

为解决当前测量树高方法中存在测量误差大、测量不便等问题,提出一种基于鱼眼镜头的树高测量方法.该方法首先利用鱼眼镜头成像模型确立世界坐标系到图像像素坐标系的变换关系;然后以畸变系数的等距投影模型为基础,利用Scar-amuzza鱼眼相机标定方法求解参数并建立测量系统模型;最后利用图像处理技术对实验图像进行轮廓提取、分割及极值点提取,实现对树高的测量.通过所提出的测量方法对树高进行测量,实验结果表明:测量方法的测量误差在-0.196～0.195m,树高测量最高相对误差为2.75％,平均相对误差为1.505％,说明该方法有效减小了测量误差,具有很高的精确性,同时测量方法简便,可操作性强.     

基于平面靶的多气泡虚拟三维测量系统标定

基于单台高速摄像机和两组反射镜建立多气泡虚拟三维测量系统,根据立体视觉测量原理及投影变换模型,以平面靶为标定基准,通过镜头畸变校正与非线性算法优化,对系统中的左右虚拟摄像机及传感器参数进行标定,并应用于气液两相流中多气泡的实际测量.结果表明:使用平面靶标定的虚拟三维系统测量误差小于0.06,mm,可精确重建多气泡三维轨迹,实验结果具备可靠性和适用性.     

基于双目立体视觉系统的测量研究

为了实现摄像机与目标物体之间距离的信息,由双目测量原理,采取结合OpenCV与Matlab的方式,设计出一套关于双目测距的立体视觉系统;系统首先对双目摄像机的内外参数进行标定,从黑白格组成的标定板中获得角点信息,使用亚像素角点检测法对角点坐标信息进行更精确检测,在黑白格组成的标定板分别距离双目摄像机300、400、500、600、700mm处获取不同位置的标定图像,经过张正友标定法最终可以得到双目摄像机所需内外参数;其次通过BM(Block Matching)立体匹配算法在VS2017坏境与opencv3.4.7库配合下完成了摄像机的立体校正、立体匹配进而得到视差图;最后在实验中使用了双目摄像头,并编写了代码通过鼠标点击所得到的视差图获取对应的世界坐标来实现物距的测量;实验结果表明:被测物距离摄像头光心500~700mm这一范围时,实测距离和实际距离相对误差百分比在0.171% ~0.192%之间,且实测距离在2 950mm内实验误差小于5%满足实验精度要求。     

基于单目视觉的跟驰车辆车距测量方法

为了解决结构化道路上跟驰车辆的防追尾碰撞问题,首先在对车辆制动模型进行分析的基础上得到了车辆制动距离的计算公式,进而计算出跟驰车辆与前方车辆之间的安全距离.然后,从针孔模型摄像机成像的基本原理出发,推导出基于图像中车道线消失点的车距测量公式.车距测量结果只与图像中的近视场点到摄像机的实际距离有关,无需对所有的摄像机参数进行标定,从而解决了单目视觉车距测量问题.最后,完成了不同距离处前方车辆的车距测量试验.试验结果表明,该方法的车距测量相对误差小于3％,具备了较高的检测精度,能够满足跟驰车辆防追尾碰撞的应用要求.     

考虑角度不定的车距视觉自动测量方法

在新一代的智能汽车中,对车距测量结果存在很大的误差,主要是因为没有考虑车辆之间摄像机高度与成角对结果的影响。计算区域过大,导致性能不佳。提出引入兴趣区移动传感网络的车距测量方法,对采集设备的设计进行了详细分析。根据设备确定车辆中的感兴趣区域,在规定的感兴趣区域中,从上到下,依据水平线逐行进行扫描,求出各行灰度的平均值,通过灰度平均值的变化情况对前方车辆进行检测。在此基础上,通过路面上近视场点与CCD摄像机之间的纵向距离,依据针孔模型下的摄像机成像关系求出前方车辆和本车之间的距离。实验结果表明,这种方法对车距进行测量,不仅测量精度高,而且不受摄像机高度和角度的影响,具有很高的鲁棒性。     

基于Mission Planner的无人机自主导航测量系统设计与实现

针对目前测量工具价格较为昂贵、测量手段多采用人工采集的方式,设计一款基于Mission Planner开源地面站和全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)相结合的无人机自主导航测量系统。该系统由四旋翼无人机、APM(advanced power management)控制器、Mission Planner地面站和PPK(post processed kinematic)后差分系统构成,共设计手动和自动导航两种控制方式。自动导航模式中可通过Mission Planner地面测控系统的地图模块、数据交互模块,实现无人机按照设计预设航线进行飞行,并获取目标点的空间三维坐标。通过GNSS-BDS/GPS系统定位试验和自动导航对比试验得出,此套自动测量系统静态达到厘米级的定位精度,自动导航模式下的定位精度达到分米级。最终将其应用到点位坐标测量中,该系统所测得数据误差控制在10 cm内,满足测量工作中的基本需求。研究结果可对今后开展全自主测量技术设备的研发提供理论基础和实践参考。     

基于CCD的高炉风口回旋区三维温度场的检测技术

在存在多介质的高炉回旋区内,首先利用安装在风口直吹管窥视孔的电荷耦合器件( charged couple device, CCD)摄像机可以获得高炉回旋区内累积的二维温度辐射图像,然后将高炉回旋区均分成若干小块,利用数学模型近似模拟回旋区内的辐射传热过程并建立矩阵方程,通过求解方程获得高炉回旋区内的三维温度场。在模拟辐射传热过程中,本文提出了一种更有效也更符合实际生产的新方法———基于距离的高斯函数模型来模拟高炉内介质的辐射能量传播过程并获得了较好的三维温度场。由于存在波动误差以及电荷耦合器件摄像机测量误差等,所以我们通过在测量数据中添加随机误差来验证重构温度场的有效性以及稳定性。结果显示重构的三维温度场与真实温度场非常接近,误差在高炉工业允许的5%范围以内。     

基于累积图像特征点匹配的智能皮带测速方法

在煤炭工业生产运输过程中可能出现皮带打滑问题影响设备运行,现有的基于传感器的测速方法可能因为贴合问题出现误测.提出一种基于视觉的智能皮带测速方法,针对皮带低纹理特征点不足的问题,通过累积多帧特征点对估计运动模型.同时,实际场景可能出现的视频抖动问题可以通过背景特征点估计出偏差,并进行补偿.另外,图像坐标系下的检测结果可以根据标定得到的摄像机内外参数转换到世界坐标系下皮带运动速度.实验结果验证了方法的有效性和准确性.该方法实现了煤炭运输皮带的智能测速,可用于皮带打滑故障的及时报告.