基于双目视觉系统的测距研究

本文研究了双目视觉系统下的测距方法,并对比了不同的立体匹配方法所得到的视差计算的目标物距离的效果差异.结合计算时间和取得效果的差异,提出了一种基于距离测量准确率和时间的计算综合生成帧的方法,便于在不同的场景下选择合适的匹配算法.     

基于双目立体视觉的直升机旋翼桨叶位移变形测量方法

为实现直升机旋翼桨叶位移变形的非接触测量，提出了基于双目立体视觉的三维测量方法。采用编码标记方式，在旋翼桨叶表面粘贴具有唯一编码信息的标记点，以高频激光器提供纳秒级瞬态照明，同步触发高速CCD相机采集桨叶瞬态图像，基于双目立体视觉原理计算标记点的三维坐标，进而计算得到旋翼桨叶的位移变形参数。试验结果表明:该测量方法的测量精度小于0.1 mm，测量准度小于0.3 mm，可满足直升机旋翼桨叶位移变形的高精度测量需求。     

基于立体视觉的孔探分析系统及其应用

孔探分析在现代航空发动机故障诊断中一直发挥着重要的作用，开发基于立体视觉的孔探分析系统，对提高故障诊断水平和预测准确度，节约发动机维护成本有着重要的现实意义，系统利用立体视觉技术以及图像处理技术，完成了对双目视觉左右图像的标定和匹配，实现了对实体表面的三维测量和立体重建，本文介绍了基于立体视觉的孔探分析系统的基本原理与主要功能，并结合应用实例验证了系统的有效性。     

200m自由飞弹道靶模型高精度视觉位姿测量技术

为精确测量弹道靶超高声速自由飞模型位姿变化参数以用于气动力参数辨识，中国空气动力研究与发展中心结合双目视觉定位技术和前光照相技术，在弹道靶上发展了超高声速自由飞模型的高精度视觉位姿测量技术。双目测量站沿模型飞行方向布置，试验前完成测量站单站标定、多站全局坐标关联等。模型进入测量站视场中心时，脉宽小于10ns的激光经扩束后照射表面带编码标记点的模型，同时双目测量站相机获得前光图像。试验后通过模型表面标记点识别解算，获得模型飞行过程的位姿参数。在解决靶室杂光滤除、前光光源出口光斑匀化、双目测量站全局关联、模型表面处理及标记点制作等技术的基础上，建立了200m自由飞弹道靶模型高精度视觉位姿测量系统。在200m自由飞弹道靶上开展了长165mm的20°锥模型的飞行试验，试验环境压力15kPa、速度2.7km/s，根据视觉位姿测量系统获得的锥模型在各测量站飞行位姿参数和激光器的出光时序，通过辨识获得锥模型的阻力系数和动导数等气动力参数，所得结果与AEDC G靶上的结果趋势基本一致。     

扑翼机器人机载视觉避障系统设计（英文）

扑翼机器人是一种高仿生度的飞行器,它可以执行军事侦察和民用监测任务。在执行这些任务时,避障是一种确保扑翼机器人安全的必要功能。本文设计了一种基于单目视觉的扑翼机器人自主避障系统,其中所有图像的处理计算均使用机载处理器实现。在这个系统中,机载处理器的质量被减至48 g,以便于扑翼机器人可以携带它稳定飞行。该系统的工作流程可以分为以下几步：首先,图像采集模块获取周围环境的视频图像;然后,机载处理器通过处理扑翼机器人第一视角的光流信息来计算方向舵角度和转弯方向;最后,飞控板接收计算结果并控制扑翼机器人避开障碍物。地面站对扑翼机器人飞行过程进行实时监测,实验结果验证了本文所设计的避障系统的有效性。     

一种基于语义分析的大数据视频标注方法

提出一种基于Spark计算框架的海量视频语义标注方法。将存储在Hadoop分布式文件系统（Hadoop distributed file system,HDFS）上的海量视频部署到若干计算节点上，依据分形特征实现镜头快速分割。提取样本关键帧的颜色、纹理和分形特征向量，进行元学习策略训练，进而形成视觉词典。根据视觉词典对检测视频内容进行分析，产生一系列能表征视频内容的视觉单词。根据重要程度，通过马尔科夫链按重要程度对视频的视觉单词进行排序，并将排列结果作为该视频的标注。最后，从检测正确率、平均运行时间和扩展效能方面与传统分布式计算模型进行了对比。     

移动机器人视觉伺服仿真系统研究

采用基于单应矩阵的视觉伺服方法,利用机器人仿真工具箱（Robotics Toolbox for Matlab）,在Matlab／Simuiink环境下,构建移动机器人视觉仿真系统。仿真试验表明所构建的移动机器人视觉伺服系统的有效性。     

频率锁定对伞弹系统稳态特性的影响

旋转伞弹在下落过程中的稳定性直接影响着子弹的扫描性能,因此研究影响伞弹系统稳定性的因素非常重要.采用激光双目立体投影图像视觉技术在立式风洞中非接触测量了伞弹模型的扫描角和瞬时转速,介绍了测量与数据处理的方法,着重讨论了频率锁定现象对伞弹系统稳定扫描特性的影响.试验结果显示:在较窄风速范围内,存在频率锁定区域;在频率锁定区,扫描角和瞬时转速具有较好的周期稳定性,对外界的干扰不敏感,能量谱峰值也较显著.     

视觉及其融合惯性的SLAM技术发展综述

当前视觉同时定位与建图（Simultaneous localization and mapping,SLAM）技术已经成为导航定位领域重要的导航方式之一。为提升视觉SLAM全天候多场景的综合性能,融合多种信息的视觉SLAM技术得到了快速发展。本文系统综述了近年国内外视觉SLAM的研究成果。首先归纳整理了视觉及视觉/惯性SLAM中的前端里程计、后端优化、回环检测和地图构建关键环节。在纯视觉SLAM技术分析方面,围绕传统基于几何变换和现代基于深度学习的两大类视觉SLAM方法开展讨论,并梳理了相关具有代表性的视觉SLAM技术。在详细阐述视觉/惯性组合导航的多信息融合SLAM方法基础上,分析了近年基于异源图像的视觉及其与惯性组合的SLAM导航技术进展。最后对视觉SLAM的未来发展方向进行了针对性展望。     

基于序列图像的非合作目标自主导航及验证

针对空间自旋或章动运动的非合作目标运动感知与估计问题,给出了一种基于序列图像的运动测量与状态估计方法。所给出的方法由两部分组成:(1)采用立体视觉测量目标三个非共线的特征点,建立目标参考系并实现相对姿态的测量;(2)采用目标运动学和动力学方程,推导了扩展卡尔曼滤波器,实现目标角速度和惯量比的估计。最后,分别给出了数学仿真和物理试验:(1)利用数学仿真验证了所给出的卡尔曼滤波估计算法在不同目标运动情况下的收敛性;(2)利用机械臂模拟目标的自旋运动,利用双目相机采集目标运动图像,试验结果验证了所给出的运动测量与状态估计方法可以连续的给出目标角速度的精确估计。     

基于骨架角点的双目图像模板匹配算法

应用数学形态学算子抽取图像的骨架 ,根据图像骨架角点进行模板匹配。提出一种有效的双目图像的匹配算法。其特点是计算量小 ,匹配速度高 ,适用于角点明显的图像。     

抗旋转和尺度变化的导航系统图像匹配算法

在惯性导航系统中,定量分析了景象匹配过程中惯性导航系统漂移和无线电气压高度表测量误差对实测图的旋转和尺度所造成的影响,引入了对数极坐标变换.基于图像边缘特征提取,提出了一种结合中心点的4-邻域点共同参与计算的抗旋转和小尺度变化的图像匹配算法,并给出了相应的算法流程.仿真分析表明,在导航系统误差漂移所引起的图像旋转和气压高度表所引起的尺度变化范围内,该算法能满足匹配准确性的要求,并能有效给出系统的定位误差修正信息.     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

一种新的任意角度旋转的景象匹配方法

为了解决任意角度旋转的景象匹配问题,在分析了传统的模板匹配算法对旋转敏感的本质原因后。提出了圆投影匹配算法,并对其进行了改进。实验结果表明,文中提出的算法不仅具有旋转不变性。而且对灰度变化、噪声、光照以及对比度变化等也具有很好的鲁棒性,同时匹配速度比归一化积相关匹配算法(NProd)提高了近一倍。     

An Edge-Boxes-Based Intruder Detection Algorithm for UAV Sense and Avoid System

With the great development of unmanned aircraft system(UAS)over the last decade,sense and avoid(SAA)system has been a crucial technology for integrating unmanned aircraft vehicle(UAV)into national airspace with reliable and safe operations. This paper mainly focuses on intruder detection for SAA system. A robust algorithm based on the combination of edge-boxes and spatial pyramid matching using sparse coding(sc-SPM)is presented.The algorithm is composed of three stages. First,edge-boxes method is adopted to obtain a large number of proposals;Second,the optimization program is presented to obtain intruder area-of-interest(ROI)regions;Third,sc-SPM is employed for feature representation of ROI regions and support vector machines(SVM)is adopted to detect the intruder. The algorithm is evaluated under different weather conditions. The recall reaches to 0.95 in dawn and sunny weather and 0.9 in cloudy weather. The experimental results indicate that the intruder detection algorithm is effective and robust with various weather under complex background.     

基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法研究

针对三维表面形貌的非接触式光学测量是计算机多目立体视觉技术的一项重要应用,但目前还存在相机个数受限、特征点匹配算法复杂与纵向测量精度不够等难题。开发了一种基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法,其中包括:使用神经网络完成多目标定与三维重构,在表面投射激光点阵作为图像识别与匹配的特征点,应用蚁群粒子跟踪测速技术进行多相机间相同特征点的匹配。经实验测试,相较于传统基于小孔成像模型进行标定与基于核线约束或互相关算法进行匹配的立体视觉测量系统,所提出的方法可适配具有大光学畸变的场景,能有效提高测量的空间分辨率,深度方向的测量误差在1.0%～2.0%的水平。     

三维曲面部分匹配的算法研究

将基于曲率分析的曲面片形状划分方法和几何哈希相结合，提出一种通用的空间曲面匹配算法。对待匹配的三维曲面模型，计算其网格顶点的主曲率和法矢；由主曲率和该点所在的曲面片类型来构造其无向脚标，有向脚标为该点的法矢。按照多重筛选标准生成数量少却有效的匹配点对，建立候选点对列表。由候选点对所生成的三维空间变换组成哈希表，运用双层哈希投票机制得出使模型能够正确匹配的三维坐标变换矩阵。实验表明，该算法适用于具有部分重叠的曲面模型的匹配，并能保证较好的匹配精度和速度。     

GNSS-R海面风速反演算法

针对目前GNSS-R海面风速反演方法观测量单一，精度较低的问题，提出一种基于时延多普勒相关功率图（Delay Doppler map，DDM）的分割多普勒波形匹配反演算法。该方法利用新的DDM观测量，经过训练后，可以反演海面风速。使用该算法根据给定条件建立风场反演模型，以CYGNSS数据作为仿真输入量。仿真结果表明，利用该方法在海面风速20 m/s以下，反演风速的均方根误差为2.01 m/s，结果优于传统GNSS-R风速反演使用的峰值功率法和前缘坡度匹配法（Leading edge slope matching method，LES）。     

面向复杂场景的鲁棒KCF行人跟踪方法

经典核相关滤波(Kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法是判别式跟踪算法中效果最好的一种跟踪算法。但该算法不能很好地适应目标尺度的变化,且在遇到目标短暂消失或被其他物体遮挡等复杂情形时不具备处理目标重显的能力,因此,为使得目标跟踪能够有效地应对遮挡情形,本文从提高特征表达能力、增加尺度匹配策略和抗遮挡3个方面对经典KCF算法进行改进,提出了一种鲁棒的KCF行人跟踪算法。首先对方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients,HOG)特征和色调、饱和度、值(Hue-saturation-value,HSV)特征的响应分布进行特征融合。其次,设置动态选择尺度池来改进滤波器的固定尺寸匹配。最后,通过滤波器响应最大值的变化率衡量目标的遮挡情况,并根据上一成功帧的目标信息,通过EdgeBoxes和感知哈希算法找回目标,更新滤波器。本文所提方法在公开视频跟踪数据集Benchmark上进行测试,实验结果表明与其他目标跟踪方法相比,本文算法提高了尺度变化、遮挡等复杂情形下跟踪的鲁棒性,确保了较高的跟踪精度。