基于表观特征的单目视觉算法实现的注视方向估计

视线跟踪作为一种重要的人机接口模式,能够提供丰富的人机交互信息.提出了基于单目视觉的视线跟踪方法( Monocular Vision Approach,MVA).从眼部图像提取的表观特征,再经过支持向量回归( Support Vector Regression,SVR)计算实现可头部动作的注视方向估计.本方法仅用一个摄像机采集一副人脸图像作为输入数据,输出的计算结果是人的头部姿态和注视方向,以摄像机坐标系为参照系.采用的表观特征是基于方向二值模式( Directional Binary Pattern,DBP)算法,解析瞳孔在眼窝中运动引起的图像纹理变化.视线跟踪方法首先将双眼分割出来,并编码成高维的方向二值模式特征,最终通过支持向量回归作为匹配函数计算注视视角.共有11个人共23 676回归样本,按照姿态分成5个聚类集合.实验结果显示,基于本方法进行注视方向估计可以获得3°的测试误差.     

面向无人平台的室内精密定位与构图技术

针对无人作战平台在室内等复杂环境下的高精度定位与地图构建问题,提出了一种利用信标锚节点辅助的单目视觉同步定位与地图构建方法,该方法通过WLAN锚节点估计出单目视觉尺度因子并结合视觉传感参数,获取真实尺度空间下的定位位置,并利用因子图模型对WLAN定位和单目视觉定位结果进行最大后验概率准则下数据融合,从而获得精确的位置和构图信息。实验表明：文中所提出的方法较好地解决了传统单目视觉定位中的尺度不确定问题,定位精度达到分米级,扩展了单目视觉SLAM在真实尺度空间中的应用,在复杂环境下的无人侦察、搜救和打击等应用领域具有重要的工程和实践意义。     

基于单目视频的退火粒子滤波方法的姿态恢复技术研究

基于单目视频的退火粒子滤波方法的姿态恢复技术,将经典的退火粒子滤波方法应用于单目视频姿态恢复当中,利用蒙特卡罗随机实例重采样,更新姿态粒子的权重,并预测新的姿态,最终得到近似最优的姿态．实验验证了该方法的有效性和准确性．     

一种基于Mean Shift和C-V模型的车辆跟踪算法

针对传统Mean Shift算法跟踪窗口固定不变,无法对不断改变尺寸的车辆目标进行有效跟踪的问题,文中根据车辆跟踪的特点,提出一种基于Mean Shift和C-V模型的车辆跟踪算法.首先利用传统Mean Shift得到初始跟踪窗口,然后根据C-V方法所提取的车辆形状信息对跟踪窗口的中心和大小做进一步修正,在跟踪过程中综合利用了目标颜色、形状等信息,同时对传统C-V方法进行改进,采用一种新的初始化水平集函数表达方法.实验结果表明,文中算法在满足实时性要求的同时,大大提高了车辆跟踪精度.     

一种基于三阶亮度校正的平面视频转立体视频快速算法

本文提出了一种新的平面视频转立体视频的快速算法.这种算法能够实时的将平面视频转换成立体视频,并能在三维显示设备上呈现出逼真的立体效果.首先将原始平面视频中的图像按照高斯分布进行立体变换,然后将视频中的图像序列生成加权平均亮度图,并将亮度分为3个等级,分别对这3个等级区域中的图像进行立体校正,最终得到完整的立体视频.我们的方法替代了传统方法中,生成深度图像的步骤,从而大大的提升了运算的速度,能够在原始平面视频的实时播放过程中,直接输出带有立体效果的画面.     

基于单目视觉的横穿障碍物检测

提出一种基于单目视觉的横穿障碍物检测方法.首先,基于道路平面假设,根据特征点的位置约束以及逆透视投影变换下的性质,提取地面特征点对.其次,采用迭代加权最小二乘法估计自车平移和旋转运动参数.然后,利用估计的运动参数对图像光流进行旋转补偿,并基于道路C 速度空间生成障碍物的候选标记点.最后,对候选标记点进行分组聚类和验证,确定横穿障碍物区域.不同交通场景下的实验结果表明,上述方法能够适用于各种自车运动,有效检测横穿障碍物.     

机器人单目导航系统中改进的灰度相关匹配法的研究

给出了移动机器人单目导航系统的功能模块组成,介绍了匹配的基本概念及其在单目视觉导航系统地图创建中的应用.在讨论了几种典型的图像匹配技术的基础上,重点对基于像素灰度相关匹配进行了研究,提出了一种改进的灰度相关匹配法,经实验证明能有效解决原有归一化积相关灰度匹配速率低和序贯相似性检测法阈值难确定的不足.     

Monocular vision based navigation method of mobile robot

A trajectory tracking method is presented for the visual navigation of the monocular mobile robot. The robot move along line trajectory drawn beforehand, recognized and stop on the stopsign to finish special task. The robot uses a forward looking colorful digital camera to capture information in front of the robot, and by the use of HSI model partition the trajectory and the stopsign out. Then the “sampling estimate” method was used to calculate the navigation parameters. The stopsign is easily recognized and can identify 256 different signs. Tests indicate that the method can fit largescale intensity of brightness and has more robustness and better realtime character.     

Monocular vision based navigation method of mobile robot

A trajectory tracking method is presented for the visual navigation of the monocular mobile robot.The robot move along line trajectory drawn beforehand,recognized and stop on the stop-sign to finish special task.The robot uses a forward looking colorful digital camera to capture information in front of the robot,and by the use of HSI model partition the trajectory and the stop-sign out.Then the "sampling estimate" method was used to calculate the navigation parameters.The stop-sign is easily recognized and ...