基于视觉注意力模型的电表铭牌识别研究

为实现电力设备铭牌中文字信息的自动识别,提升设备管理的效率,提出一种面向场景文字（scene text）的文本内容识别方法。该方法依赖于从卷积特征中训练得到的基于长短时记忆网络（long short-term memory,LSTM）的视觉注意力模型。一组特征向量由与图像不同区域对应的卷积层提取,从而将图像空间信息编码到特征中。通过这一方式,模型可以选择关注图像的不同部分,并结合卷积特征与注意力权重识别文字。进一步地 ,引入语言模型并修改集束搜索（beam search）策略可以显著改善识别效果。在真实数据集上的结果验证了该方法的有效性。     

基于机器视觉技术的特定区域入侵监测系统研究

阐述基于机器视觉技术的特定区域入侵监测系统的设计,系统的搭建方案,区域边缘发生外界入侵时的现场图像提取与分析。     

基于V-视差法的道路区域检测算法研究

针对当前基于双目视觉的道路环境分析实时性差、检测不准确等问题,提出了一种改进V视差法的道路区域检测算法。该算法首先对原始图片进行车道线检测确定道路消失点,从而确定图像的感兴趣区域。然后,使用极大最小值约束获取V视差图中的斜线,从而提取道路区域。实验结果表明,由于该方法在确定感兴趣区域后计算原始视差图,因此,速度提高了29.71%,且相对于传统V视差法,算法更好地实现了路面分割;同时,障碍物检测的精确率和召回率两个指标分别提高了2.165%和4.837%。基于该算法具有良好的准确性和实时性,能有效识别道路中的障碍物,因此,可以为车辆提供可行驶区域以及为驾驶员提供辅助作用。     

高效学习的透过未知散射介质的相位恢复方法

透过散射介质对目标进行准确的重建仍然是阻碍人们对深层生物组织成像分析和深空天文观测的主要挑战之一。基于深度学习的散射计算成像方法虽然在成像质量和效率等方面取得了很大的进展,但是针对实际系统中散射介质状态不固定,目标结构具有较高复杂度以及可获取的训练散射数据有限的情况下,单纯利用数据驱动的方法已无法进行准确高效的重建。将散斑相关原理和卷积神经网络强大的数据挖掘和映射能力进行有效的结合,进一步挖掘和利用散斑所包含的冗余信息,实现了仅利用一块薄散射介质对应的散斑数据即可实现透过具有不同统计特性散射介质的复杂目标重构。该方法针对实际散射场景复杂多变和训练样本数据有限的情况,实现了对复杂目标的高质量恢复,有力地推动了基于物理感知的学习方法在实际散射场景中的应用。     

基于立体视觉与特征匹配的点云目标识别算法

准确提取三维点云数据中待测目标的点云集合是三维点云目标识别技术的一个关键问题,也是近年来目标识别领域从二维向三维拓展的一个重要挑战,其主要难点在于快速寻找离散点云之间的相关函数关系。结合立体视觉与特征匹配构建了可以表征不同视场条件下的目标点云约束的机制,通过采用立体视觉作为约束条件完成了对原有特征匹配算法的优化。设计了基于立体视觉的估计算法,通过训练学习获得了不同选取比例条件下的识别规则。实验采用ARIES激光雷达采集点云,并通过MATLAB选取三种典型目标状态。当目标区分度高时,优化前后的目标识别率都在98%以上;当目标区分度低时,优化后对目标边界的限定条件可以很好地提高识别概率。采用优化的点云数据位置偏差量可达到0.55 mm,相比未优化的0.74 mm提高了0.19 mm。同时,优化后算法的收敛时间曲线要优于未优化的,3000点以上的收敛时间均值约为8.33 s,优于未优化的12.76 s。综上所述,优化后的算法具有更好的识别效率。     

面向狭窄场景的鲁棒多视角配准方法

多视角点云配准是逆向工程中的关键步骤之一,具有重要的研究意义和工程应用价值。而对于狭窄场景(如口腔或机械结构内部)获取的点云数据,多视角配准算法的精度直接影响重建精度的好坏。为了提升狭窄场景多视角点云配准的速度和鲁棒性,提出一种基于位姿图优化的增量式多视角点云配准方法。首先针对相邻视角的点云,结合迭代最近点法(ICP)和基于特征的配准方法,提出一种多策略融合的成对点云配准算法,用于求解相邻视角点云的配准结果;然后在增量式相邻视角点云配准的基础上,进一步提出一种基于距离约束的回环检测方法,并依据相邻视角点云的配准结果和回环检测的结果构建位姿图;最后采用实时优化策略对位姿图进行优化,消除累计误差,实现鲁棒的多视角配准。实验结果表明,提出的多策略融合配准算法和基于距离约束的回环检测方法是有效的。经典ICP算法和基于FPFH特征的配准算法在实验中存在失效的现象,而提出的多策略融合配准算法并无失效。基于距离筛选的回环检测方法较常规的回环检测方法效率提高。提出的多视角配准算法在配准牙齿模型数据时精度可达到0.0357 mm。为了验证算法的普适性,采用多个狭窄场景下连续采集的模型点云进行验证,结果表明:提出的算法取得了不错的效果,表明该方法是一种有效的狭窄场景多视角配准方法。