一种基于视觉识别的无人机导航算法

近年来,随着无人机与数码相机技术的发展,无人机航测以其高效、精确、作业成本低和适用范围广等特点,在地表复杂地区高分辨率影像的获取方面优势明显.但无人机像片的后续处理需要布设大量像控点,工作量大且耗时耗力,特别是在地表复杂地区工作难度更大.如果采用精准定位的手段计算出拍照瞬间照片中心的精确位置和姿态,则可以节省大量施工投...     

基于垂直性约束的动态规划立体匹配算法

针对传统的DP算法存在条纹瑕疵,提出了一种改进的垂直性约束动态规划立体匹配算法,通过利用扫描线间的相关信息来约束动态规划过程,使得处理每一条扫描线时都能充分利用以前扫描线的匹配信息.实验结果表明,该算法可以明显地消除传统DP算法的视差图的条纹瑕疵,匹配精度高,而且执行时间短.     

一种视觉导航用路标及快速识别方法研究

为解决视觉导航数据量大,计算周期长,与其他导航方式进行组合导航时存在信息滞后的问题,借鉴矩阵式二维码设计思想设计了一种可用于视觉导航快速识别的路标,并基于此路标特征提出一套快速识别方法。进行动态识别实验验证该快速识别方法,实验结果表明,所设计路标及提出的快速识别方法可以实现快速识别,满足视觉导航实时性要求,在采集图像畸变严重或路标只是部分进入视场等导致无法解码的情况下,系统依然可以输出部分导航信息。     

一种视觉导航机器人的设计

介绍了一种为机器人添加视觉模块而进行智能导航的设计。主要通过为广茂达AS-UII型机器人添加无线模块将图像信息发至计算机,经图像处理后对机器人进行遥控操作达到闭环控制的目的。此设计价格低廉、运行稳定。     

一种视觉导航影像特征点整体匹配算法

视觉导航领域已有的影像特征点匹配算法主要基于描述子的相似性度量,由于需要大量特征点且缺少对影像整体特征的考虑,影像匹配的实时性和可靠性受到影响。为此,提出一种基于聚类分析的影像特征点整体匹配算法。该算法对特征点集进行基于距离的聚类分析筛选出具有代表性且重复率较高的特征点,参考特征点分布情况将目标影像和待匹配影像剖分为4个区域,从每个区域随机选取两个特征点计算基本矩阵,基于核线约束和位置约束进行特征点的整体匹配并依据特征点间的几何相似性对匹配结果进行检核。选取慕尼黑工业大学彩色-深度数据集、无人机、移动机器人拍摄的影像进行影像匹配试验,结果表明,提出算法匹配正确率高达到97.1%,平均匹配时间小于25 ms,可以满足实时匹配的要求。     

无人机视觉导航算法

为保证无人机着陆精度和安全性,提出了一种无人机自主着陆视觉导航位姿解算方法。首先对机载相机进行标定,获取相机参数;然后综合考虑地标形状和尺寸、地标角点几何分布和角点数量对位姿估计精度的影响,设计了T型着陆地标形状和尺寸参数,将地标轮廓提取和角点检测算法相结合,得到几何分布好、数量适中的8个角点用于位姿解算,保证了位姿解算精度;为减少LK （Lucas-Kanade）光流法稳定跟踪地标的处理时间,直接将提取的这8个角点作为LK光流法检测和跟踪的输入,保证了算法实时性;最后利用三维空间到二维像平面投影关系对飞行位姿参数进行实时解算。实验结果表明:算法具有较高估计精度,算法平均周期为76.756 ms （约13帧/s）,在速度较低的着陆阶段基本满足自主着陆视觉导航的实时性要求。     

双目立体视觉研究进展与应用

双目立体视觉模仿人类视觉系统对环境进行三维感知,通过对校正后的左右图像进行立体匹配获取两幅图像的视差,再根据三角测量原理计算出场景的深度,在近几十年中一直是计算机视觉领域的研究热点,取得了一系列的进展。传统的立体匹配方法采用手工设计的特征进行立体匹配,研究表明,这类方法对弱纹理或重复纹理区域以及遮挡区域表现不佳。近年来,基于深度学习的立体匹配方法取得了显著的进展,表现出了强大的应用潜力。本综述对这一不断发展的领域进行全面的调研,讨论不同方法之间的优点和局限性,介绍市面上的双目产品,并展望该领域的研究与应用前景。     

一种基于边缘分割的全局立体匹配算法

匹配基元的选取对立体匹配的视差计算精度与立体匹配的速度有着重要影响.首先提出了一种利用边缘分割扫描线所得到的线段作为匹配基元的方法,采用基于动态阈值的Canny检测算子提取边缘,将扫描线分割为线段,使得分割线段的长度可以根据图像的状况进行调整,从而在保证视差计算精度的同时有效地提高了速度.另外,以分割后的线段作为结点构建生成树(ST),使用树型动态规划算法计算基元的视差值,通过增加扫描线之间的约束,从而得到全局最优视差.实验表明这种算法具有较高的视差计算精度和较好的实时性.     

一种新的自主导航技术-单相机视觉系统

文中提出了一种新的漫游车自主导航技术，将扫描激光器和摄像机相结合，以代替计算机视觉中配准的作用。这种方法可以大幅度节约探测时间，快速识别视场内的地形，从而可以显著提高深空探测中自主导航的速度。     

双目视觉中的角点检测算法研究

为了实现双目视觉中的特征提取与立体匹配,在研究现有角点检测算法的基础上,提出一种改进的Harris角点检测算法。该算法首先采用图像分块和邻近角点剔除的策略,实现了阈值的自适应调节,并保证角点分布的均匀和避免角点聚簇的产生。结合Forstner检测算法,将精度提高到亚像素级。编程计算结果验证了该方法的准确性和稳定性。     

小型无人机地面站导航显示系统设计

介绍了小型无人机地面站系统的构成,地面站视频接收机的工作原理和飞行数据借助于SRV100实现实时传输的过程。主要研究了地面站计算机在Windows环境下利用Visual C 6.0读取串行口输入的GPS定位数据,并对该数据进行处理和显示的方法,在此基础上设计开发了盘旋、自动回家功能模块,达到了应用需求。     

一种基于立体视觉的视线估计方法

针对现有视线估计方法存在的主要问题:限制使用者头部运动和个体标定问题,本文提出一种基于立体视觉的视线估计方法.建立了一种双相机双光源条件下计算眼睛光轴的five-spot模型,本模型估计眼球光轴三维方向只需要一次直线求交运算.以此为基础形成一种新的视线估计方法,本方法实现了自然头动视线估计,并且简化用户标定为单点标定.该方法的各个环节都满足实时性要求,为面向人机交互的视线追踪系统提供了有效的解决方案.     

基于模糊逻辑推理的室外移动机器人视觉导航方法

本文提出了一种基于模糊推理的室外移动机器人视觉导航的新方法。     

立体视觉与立体成像

讲述了主要立体视觉因素的形成机理,导出双目视差关系式,给出了相应参数的约略值,分析了主要参数与立体视觉效果的关系。可供立体成像、制作较符合视觉特性的立体电视节目、高效编码立体电视视频数据流和重显立体视频图像参考。     

多卫导组合系统的快速选星算法研究

 分析了多卫导组合系统几何精度因子(GDOP)与可见星仰角和方位角的关系,并由此提出了一种适用于多卫导组合系统的快速选星算法,首先提出了选星前后GDOP相对比值随选星数增加的负指数衰减模型,使用户可根据对定位精度的具体需求实时确定所需次优星数,其次基于可见星的仰角将所有可见星进行分类:低仰角区、中仰角区和高仰角区,最后通过可见星方位角的排序、作差,给出了中仰角区被排除卫星的分布规律,实现间接选星.仿真结果表明,该算法相对于传统的选星算法计算量大大减小,并在损失约12%的GDOP值的情况下,可有效减少近50%的导航运算量.     

基于计算机视觉的移动机器人导航

针对跟随路径导引的移动机器人导航方式的灵活性较差、维护成本较高、功能单一的缺点,将计算机视觉用于移动机器人路径识别。首先对视觉传感器获得的视频图像进行处理,获得有用的特征目标,实现机器人对当前路径信息的理解。然后调用直行或转弯功能模块对机器人进行导航控制。实验结果表明,该导航方式具有较好的实时性和鲁棒性。     

A Novel Method for Stereo Matching

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｍａｊｏｒｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｉｎｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎｉｓｔｈｅｃｏｒ ｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅｐｒｏｂｌｅｍｏｒｍａｔｃｈｉｎｇｂｅｔｗｅｅｎｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｔｗｏｏｒｍｏｒｅｉｍａｇｅｓ,ｆｒｏｍｗｈｉｃｈｏｎｅｃａｎｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｓｏｆｏｂｊｅｃｔｓｉｎ 3Ｄｓｐａｃｅ .Ｔｈｉｓｉｓｍａｉｎｌｙｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｏｂｊｅｃｔｓｆｒｏｍｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｉｅｗｉｎｇｐｏｉｎｔｓａｎｄｔｈｅｐａｒｔｉａｌ…