视觉对比度机制小目标增强与背景抑制综述北大核心CSCD

复杂背景中的红外弱小目标因亮度低、尺寸小、可用特征少而难以检测。如何在检测中抑制背景杂波、提高目标信噪比成为该领域的研究热点与难点。本文对基于人类视觉系统对比度机制的小目标增强与背景抑制技术的演进和性能进行了归纳与分析。局部对比度测度窗口由单尺度向多尺度,乃至动态或自适应尺度的发展,满足应用中对未知尺寸小目标同步快速检测的需要;局部对比度测度计算方法由简单到复杂、依据低阶信息到采用高阶信息的变化,有利于更全面地抑制复杂背景、进一步增强目标。因此,将成为未来人类视觉对比度机制小目标检测算法的发展方向。     

基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法

传统目标检测大多基于摄像头采集图像进行,虽然近些年出现了许多优秀的检测网络,但在复杂场景下,仍存在大量漏检、误检等问题。针对这些问题,提出了一种基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法。首先将毫米波雷达数据进行扇形点云柱编码（Fan-shaped Cloud Pillar Code,FCPC）,将其转换为前景伪图像;然后,再将其通过坐标关系映射到像素平面,使用卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）对两者特征数据进行融合;采用Yolov4-tiny对融合特征进行检测,并引入Focal Loss对原损失函数进行改进以解决正负样本不均的问题。在Nuscenes数据集上进行模型验证与对比,结果表明,该算法在复杂场景下相比其他单传感器检测算法如Yolov3、Efficientent以及Faster-RCNN等,无论平均检测精度(mean Average Precision,mAP) 还是每秒检测帧数(Frames Per Second,FPS)都有明显的提升。     

光纤光栅高温应变测量及工作温区调控方法

光纤光栅由于自身材料限制,当测量500 ℃以上高温应变时,基底材料的热膨胀通常会导致光纤光栅断裂,因而在高温环境中光纤光栅的应用受限。为解决此问题,该文提出了一种为光纤光栅提供冗余光纤高温应变测量思路,探索了冗余光纤的控制方法及工艺。通过搭建测试高温应变实验平台,对冗余光纤控制方法进行了实验验证。实验结果表明,此方法封装的光纤光栅可实现500~1 000 ℃下应变测量,进行应变测量时表现出良好的线性特性,相关系数超过0.999,应变灵敏度为1.44 pm/με,与常温下光纤光栅性能相同。该方法操作简单,具有可重复性,极大地提高了光纤光栅的高温应变测量范围,具有良好的应用前景。     

视觉传达约束下模糊人脸图像多尺度特征重建模型

模糊人脸图像细节不清,导致相关领域人脸识别过程中出现错误识别或无法识别的问题。为提高人脸识别的准确性,文中在视觉传达约束下构建模糊人脸图像多尺度特征重建模型。首先,对模糊人脸图像进行灰度处理和去噪处理,并利用高斯金字塔将人脸图像分解为三个尺度;然后分别提取三个尺度图像的人脸特征,利用自编码超分网络建立模糊图像和高分辨率图像之间的对应关系,构建重建模型;最后,将多尺度特征作为模型的输入,通过求解模型实现模糊人脸图像多尺度特征重建。结果表明,重建模型的平均峰值信噪比和平均结构相似性达到相对极大值,分别为9和0.87,说明所构建模型重建的人脸图像质量较高。     

基于背景感知的相关滤波抗遮挡优化算法

针对相关滤波目标跟踪中由于目标遮挡、出视野引起的跟踪失败等问题,以背景感知相关滤波(background aware correlation filters, BACF)算法为基础,提出一种抗遮挡优化算法。首先特征提取部分融合方向梯度直方图(histogram of oriented gradient, HOG)特征与颜色名称(color name, CN)特征;其次提出层级遮挡优化算法,在目标跟踪过程中根据平均峰值相关能量(average peak to correlation energy,APCE)和最大响应峰值判断目标外观是否发生较大变化,并通过巴氏距离进一步计算目标相邻滤波器模板特征相似程度,以此判断造成目标外观变化的真正原因,进而决定是否更新模板;针对目标出视野问题,提出模板筛查策略,跟踪过程中每隔K帧对滤波器模板进行置信度考查,若目标丢失,则生成新的模板并对目标进行全局搜索重新抓取目标。通过在目标跟踪数据集OTB2015上测试,优化算法精确度与成功率分别为83.0%与78.8%,有效提高了算法性能。     

工业机器人的定位系统设计

为了使工业机器人能快速准确地对不同形状、不同高度的工件进行识别、定位、抓取和装配,采用PLC、智能相机、生产线和工业机器人搭建了基于机器视觉的工业机器人定位装配系统。利用智能相机多特征视觉定位方法,编写程序实现工业机器人对随机放置的不同形状、不同高度的工件进行识别、定位和抓取,并通过设计二次定位机构,实现对工件的精确装配。实验测试结果表明,该系统定位准确可靠,精度满足社会生产需要,具有重要的现实意义。     

基于边缘信息融合的输电线路防外破监测系统研究与应用

针对大型工程车辆施工过程中误碰高压输电线路造成电网事故和人员事故的问题,基于边缘计算对工频电场传感器、激光雷达、双目视觉测距系统进行数据融合,研制了输电线路防外破监测装置,开发了输电线路防外破监控平台和移动终端应用程序,并进行了现场应用验证。该系统为输电线路防外破提供了新的技术手段,能够有效提高输电线路安全管控的智能化水平,具有很高的应用价值和良好的社会推广价值。     

冗余旋转惯导系统两位置初始对准方法

冗余旋转惯导系统(Redundant Rotating Inertial Navigation System, RRINS)可以在传统旋转惯导系统的基础上,进一步提高系统的可靠性。针对该类系统高精度初始对准需求,以正四面体冗余旋转惯导系统为例,研究了两位置初始对准方法。首先以每3个陀螺仪和3个加速度计构成一种组合方式,建立每种组合下惯性器件的零偏与冗余配置相关的解析表达式,并设计RRINS两位置转停方案以估计对应惯性器件的零偏,但是在某些特殊的情况下需要增加观测位置;然后将每个惯性器件在不同组合下得到的结果取均值,并利用该均值对相应惯性器件的测量信息做补偿;最后基于补偿后的惯性器件输出进行RRINS的初始对准。数学仿真和实验验证结果表明,该方法在不同两位置方案下均可有效估计出惯性器件的零偏。仿真中陀螺仪的零偏估计误差在4%以内,加速度计的零偏估计误差基本在2%以内,且相比无零偏补偿的情况,初始对准精度提高10倍以上。实验中水平和方位向的初始对准精度都有提高,航向角对准误差最大减小100倍左右。同时,该方法还可以推广到其他配置方案的冗余旋转惯导系统中,对该类惯导系统初始对准精度的提高具有...     

动态场景下基于视觉同时定位与地图构建技术的多层次语义地图构建方法

为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力,该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系,并结合目标检测网络和光流约束判断真正的动态目标,从而剔除动态特征点;其次提出一种基于超体素的快速点云分割方案,将基于静态区域构建的3维地图进行优化,构建了物体级的点云语义地图;同时构建的语义地图可以提供更高精度的训练数据样本,进一步用来提升目标检测网络性能。在TUM和ICL-NUIM数据集上的实验结果表明,该方法在定位精度上远优于目前主流的动态场景下的视觉SLAM方案,证明了该方法在高动态场景中具有较好的稳定性和鲁棒性;在建图精度和质量上,经过将重建的不同种类地图与各个现有方法进行比较,验证了提出的多层次语义地图构建的方法在静态和高动态场景中的有效性与适用性。     

计算机视觉技术在船舶自动识别系统中的应用

船舶自动识别系统是一种现代化助航技术,推广应用该技术,能在很大程度上减少海损事故,提升船舶航行的安全性。近年来,计算机视觉技术逐渐实现了与自动识别系统的融合,在很大程度上优化和完善了船舶自动识别系统。文中结合笔者的研究经验,探讨了计算机视觉技术在船舶自动识别系统中的实际应用,并展望了其未来发展趋势。