结合核相关滤波器和深度学习的运动相机中无人机目标检测

针对无人机与相机快速相对运动造成的运动模糊问题，以及小型无人机外观信息缺失和背景复杂造成漏警和虚警问题，提出了一种新的无人机检测-跟踪方法。针对成像尺寸小于32像素×32像素的无人机目标，提出改进的多层特征金字塔的分类和目标框回归器作为目标检测器，克服漏警。利用检测结果初始化基于核相关滤波的目标跟踪器，并持续修正跟踪结果，跟踪结果为剔除检测器虚警提供依据。在跟踪过程中，引入对观测场景纹理自适应的相机运动补偿策略实现目标重定位。多场景下的实验结果表明：提出的方法在对高速运动小目标的检测和跟踪指标上显著优于传统方法，且运动补偿机制的引入进一步增强了方法在极端复杂场景下的鲁棒性。     

一种运动估计的数据复用技术

利用硬件,尤其是集成电路来快速实现块匹配运动估计是现在运动图像处理研究的重点之一,而受到目前具体存储器带宽的限制,许多快速算法均无法实现。因此,如何降低对外部存储器带宽的需求直接影响到块匹配的硬件实现,本文首先分析了块匹配运动估计对存储器带宽的需求和数据读取的特点,并据此提出了一种数据复用技术。以少量本地片上存储器为代价大大降低了对外部存储器的带宽需求,利用普通的SDRAM即可快速实现高清晰图像的块匹配运动估计算法,并利用FPGA和普通SDRAM实现了整个运动估计算法。     

复杂航迹和起伏地形条件下机载聚束SAR 空变运动补偿

 运动补偿是雷达平台机动飞行条件下合成孔径雷达(SAR)实现精确聚焦成像的前提,而如何精确实现运动误差的空变补偿(误差补偿随目标距离、方位和高度位置的变化而变化)目前还存在很大的挑战。本文提出了一种新的三阶运动补偿方法,能够有效解决复杂雷达航迹和地形起伏条件下运动误差的空变补偿问题。该方法首先以场景中心为参考进行空不变运动补偿,然后以多个子场景中心为参考进行空变运动补偿,最后再利用极坐标格式算法(PFA)统一补偿每个像素的空变误差。仿真数据处理结果验证了本文方法的有效性。     

基于鱼眼相机和RGBD相机的异构协同SLAM

SLAM技术在卫星导航拒止环境下的自主导航中有着广泛的应用前景。结合单目鱼眼SLAM可获取更多纹理信息的优势和RGBD-SLAM可直接获取尺度信息的优势，设计基于单目鱼眼相机和RGBD相机的异构协同SLAM系统。首先设计特征点对三维灰度质心方向一致性检验方法以筛选异构图像之间的候选匹配点。然后设计异构图像之间的分步式光流-投影匹配方法，以实现鱼眼相机和RGBD相机之间高性能的特征点匹配与相对位姿估计。最后基于ORB-SLAM2框架，提出基于鱼眼相机和RGBD相机的异构协同SLAM系统框架。实验结果表明：相比于传统的特征点匹配方法，设计的特征匹配方法在异构相机的图像特征匹配任务中能够表现出更高的性能。相比于单目鱼眼SLAM系统和RGBD-SLAM系统，提出的异构协同SLAM系统在相机快速移动、相机贴近景物、低帧率、纹理缺失等条件下，以及在相机纯旋转运动、室外大场景等条件下性能更优，其鲁棒性、抗轨迹漂移能力和轨迹精度比单目鱼眼SLAM系统和RGBD-SLAM系统都有较大提升。     

基于IMM理论的大型舰船被动定位算法研究

针对相控阵导引头跟踪航母等大型舰船目标的要求,为了给雷达成像进行运动补偿、给目标识别提供更多的先验信息,必须对目标运动参数进行准确的估计,但是常规被动定位算法通常采用单一目标运动模型,难以适应大型军舰运动规律的多样化,导致模型不匹配,使得误差较大,难以对目标参数进行准确估计,为解决上述问题,提出了一种基于交互式多模型(IMM)理论的大型舰船被动定位方法,使用不同的模型来匹配舰船不同的运动状态。仿真结果表明,提出的方法与常规的被动定位算法相比,定位精度明显提高,且易于工程实现。     

基于视觉的嫦娥四号探测器着陆点定位方法

针对探测器月球背面着陆点快速高精度定位问题,利用嫦娥四号探测器动力下降过程中的降落相机序列图像以及着陆区高精度地形图,提出了一种基于高精度图像匹配和几何变换的探测器着陆点高精度快速定位方法。考虑到嫦娥四号、三号任务在动力下降阶段的相似性,利用嫦娥三号降落相机相关数据进行了着陆点定位实验与精度验证。其中降落相机序列影像间的匹配精度达到子像素;降落相机变分辨率图像的拼接优于1个像素。该方法将降落相机序列图像进行拼接,有效扩大着陆区域范围,提高匹配成功率与计算效率,实时性较好,已应用于嫦娥四号探测器月面着陆定位。     

航拍视频拼图中基于特征匹配的全局运动估计方法

 主要研究了航拍视频拼图中的全局运动估计问题。根据航拍视频成像过程的特点,得出相邻帧之间全局运动的4参数近似变换模型,该模型参数较少,鲁棒性好且计算简单,任意帧之间的变换模型通过“帧到帧”的方式递归获得。提出了一种双向最近邻距离比的尺度不变特征(SIFT)的匹配方法,提取出有效的匹配点,并采用随机采样一致性(RANSAC)方法去除外点和估计全局运动参数。从试验结果可以看出,该方法估计出的全局运动参数精度高,鲁棒性好。     

一种基于亚像素匹配的高精度视觉定位方法

大多数应用到无人机景象匹配导航中的匹配算法都只能满足像素级精度,且当无人机利用景象匹配定位时图像之间往往存在较大的视觉差异,这种情况下图像匹配精度低且性能会急剧下降。所以选用具有仿射不变特性的特征点进行匹配,结合高斯亚像素拟合原理及特征描述符简化方法,并采用渐进采样一致性(PROSAC)算法剔除误匹配点,最终实现亚像素级的景象匹配定位。实验结果表明,采用此方法可以大大提高图像匹配的精度,提高到0.05像素以内。     

主子惯导坐标系失调动态估计补偿方法研究

本文研究了船体静态变形角、动态变形角引起的主子惯导坐标系失调角动态补偿方法。研究表明：速度加姿态匹配能够在线估计补偿船体静态变形引起的主子惯导坐标系失调角,角速度匹配传递对准方法能够在线估计补偿船体静态变形、动态变形引起的主子惯导坐标系失调角,两种匹配传递对准方法适用条件均受海况环境影响。     

一种鲁棒的多目视觉惯性即时定位与建图方法

针对深空环境下机器人精确自定位的大视野和防抖性要求,提出了一种基于多图像匹配和惯性约束的即时定位与建图(SLAM)方法。基于对多目情况下SLAM系统的像素投影与位姿跟踪过程的分析,引入紧耦合视觉惯性约束,以降低轨迹估计的累计漂移误差,增强系统的鲁棒性,使其在快速运动时定位不易丢失;针对鲁棒初始化的需求,提出了一种稳定的自动静止初始化方法。搭建了多目相机视觉惯性定位的仿真试验平台,在V-REP中搭建仿真试验场景,仿真结果验证了本方法的定位准确性和鲁棒性。     

Acta Aeronautica et Astronautica Sinica

@@ABSTRACTS Motion Estimation and Compensation Based on Trifocal Tensor and BMA.WANG Yang-li, WU Cheng-ke(School of Information Engineering, Xidian University, Xi′an 710071, China).Acta Aeronautica et Astronautica Sinica(ISSN 1000-6893),Vol.22,no.2,Mar.2001,P117-120. 10 refs.in Chinese. To overcome some drawbacks of the block matching algorithm (BMA), which can not accurately describe object rotation, camera panning and zooming, this paper introduces the trilinear constraint and trifocal-tensor-based pixel transfer used in computer vision for motion estimation and compensation. In this method, the trifocal tensor is first estimated by an algorithm based on projection matrix, corresponding relations between two of three images are then determined by BMA and represented with block-based motion vectors, and finally, motion estimation and compensation are carried out by trifocal transferring. As it is not accurate to approximate the dense correspondence between two of the three views by the above block-based motion vectors, using trifocal transferring only will not yield good compensation results. To solve this problem, the paper further puts forward a motion estimation method combining trifocal transferring with BMA. Experiments have been carried out on video sequences to compare the performance of this method with that of BMA, and the results show that this method is superior when there are scene depth variation and camera translation.     

三焦点张量的最小代数误差非迭代算法研究

通过普通数码相机获得的3幅未标定图像,采用RANSAC算法进行两两匹配获得3幅图像的一组兴趣点对,利用最小代数误差非迭代算法在MATLAB中计算出三焦点张量,提出一种最小代数误差非迭代算法。实验结果表明,该方法是一种有效的三焦点张量计算方法,计算复杂度小、实现效率高。能够得到较准确的三焦点张量,为下一步相机自动标定以及三维场景的自动重建和量测奠定了基础。     

基于分层变块大小运动估计的边信息提取算法(英文)

在分布式视频编码(DVC)中,边信息的质量对视频序列的压缩效果有很大影响。本文中,一种基于分层运动估计的边信息提取算法引入到DVC系统中。首先,采用了两种运动估计模式,向前运动估计和双向运动估计,然后利用分层变块大小运动估计算法获得了比较准确的运动矢量。接着运动矢量滤波器修正了由于局部相似造成的错误运动矢量。最后,选择决策模块更好地处理了帧内插技术中的多种估计模式的问题。这些算法为DVC提供了更好的边信息,提高了DVC系统的性能。实验结果显示,基于这种新算法的DVC系统高于传统视频编码帧内模式 3-4dB,而仅仅低于传统视频编码IBIB模式0.5-1dB。     

基于神经网络的导弹制导控制一体化反演设计

针对制导控制一体化(IGC)模型中的不确定性难以进行估计补偿的问题,提出了基于神经网络的IGC反演设计方法。首先,根据弹目相对运动关系以及导弹自动驾驶仪模型建立了三维空间中的IGC模型。其次,针对由目标机动引起的模型不确定性,提出应用高阶滑模微分器(SMD)对导弹导引头获得的弹目相对运动信息进行微分,从而估计出目标加速度的方法,然后考虑导弹自身由于参数摄动以及未建模动态引起的模型不确定性,应用SMD和神经网络模型进行在线逼近补偿,基于反演控制理论设计了带有SMD和神经网络模型的IGC算法,应用李雅普诺夫稳定性理论对所设计的控制算法进行了稳定性证明。最后,进行了导弹六自由度仿真,验证了所设计控制算法的有效性。     

腰绑式行人导航系统基于缓存区的启发式航向补偿算法研究

腰绑式行人导航系统通过航位推算方法实现行人定位导航，对于实行灾难救援和单兵作战等任务十分便利。行人行进步长和航向的准确估计是实现航位推算的前提。根据腰绑式惯性传感器信号的特征，采用基于三轴合成加速度的峰值检测进行单步划分；利用步频和加速度方差信息构建线性步长模型。针对人员执行任务过程中由于运动方向不确定性导致传统启发式航向漂移消除算法过度修正甚至失效的问题，提出了一种基于缓存区的启发式航向补偿算法。根据运动方式选定N个复步作为一个缓存区，计算缓存区内相邻复步航向差值的方差，依据方差动态调整航向补偿算法的修正强度，避免过度修正。利用所提算法进行了矩形实验和操场实验，终点定位误差小于1%，表明了所提方法的有效性。     

Rapid and robust initialization for monocular visual inertial navigation within multi-state Kalman filter

Sensor-fusion based navigation attracts significant attentions for its robustness and accuracy in various applications. To achieve a versatile and efficient state estimation both indoor and outdoor, this paper presents an improved monocular visual inertial navigation architecture within the Multi-State Constraint Kalman Filter (MSCKF). In addition, to alleviate the initialization demands by appending enough stable poses in MSCKF, a rapid and robust Initialization MSCKF (I-MSCKF) navigation method is proposed in the paper. Based on the trifocal tensor and sigma-point filter, the initialization of the integrated navigation can be accomplished within three consecutive visual frames. Thus, the proposed I-MSCKF method can improve the navigation performance when suffered from shocks at the initial stage. Moreover, the sigma-point filter is applied at initial stage to improve the accuracy for state estimation. The state vector generated at initial stage from the proposed method is consistent with MSCKF, and thus a seamless transition can be achieved between the initialization and the subsequent navigation in I-MSCKF. Finally, the experimental results show that the proposed I-MSCKF method can improve the robustness and accuracy for monocular visual inertial navigations.     

基于数值计算的机载SAR空变运动补偿算法

针对机载合成孔径雷达(SAR)高分辨率宽测绘带(HRWS)成像问题,在分析结合两步运动误差补偿的距离徙动算法基础上,提出一种基于数值计算的空变运动误差补偿算法。通过对粗聚焦图像进行分块,在子块的两维波数域进行空变运动补偿,补偿的相位包括方位相位误差、距离相位误差以及方位和距离的耦合相位,因此该算法在复杂航迹、高分辨和宽测绘带情况下仍具有较好的鲁棒性。最后对SAR仿真数据和实测数据进行处理,并与结合两步运动误差补偿的距离徙动算法进行比较,处理结果表明该算法能够更好地补偿空变运动误差。     

基于电流阈值的开关磁阻电机位置估计容错分析

在基于双电流阈值的位置估计基础上,提出了一种考虑电流传感器故障和估计误差补偿的位置估计容错技术。通过双电流阈值与脉冲电流峰值比较估计位置检索脉冲信号,利用开关磁阻电机相与相之间的独立性,利用正常相的电磁信息间接估计传感器故障相的转子位置信号。通过仿真计算得到转速对位置估计误差的影响,并提出了位置误差补偿措施。在一台12/8结构样机中进行了相关试验,试验结果表明,所提方法提高了无位置传感器技术的容错性,验证了该算法的正确性和可行性。     

Reliability estimation of mechanical seals based on bivariate dependence analysis and considering model uncertainty

The reliability estimation of mechanical seals is of crucial importance due to their wide applications in pumps in various mechanical systems. Failure of mechanical seals might cause leakage, and might lead to system failure and other relevant consequences. In this study, the reliability estimation for mechanical seals based on bivariate dependence analysis and considering model uncertainty is proposed. The friction torque and leakage rate are two degradation performance indicators of mechanical seals that can be described by the Wiener process, Gamma process, and inverse Gaussian process. The dependence between the two indicators can be described by different copula functions. Then the model uncertainty is considered in the reliability estimation using the Bayesian Model Average (BMA) method, while the unknown parameters in the model are estimated by Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method. A numerical simulation study and fatigue crack study are conducted to demonstrate the effectiveness of the BMA method to capture model uncertainty. A degradation test of mechanical seals is conducted to verify the proposed model. The optimal stochastic process models for two performance indicators and copula function are determined based on the degradation data. The results show the necessity of using the BMA method in degradation modeling.     

DO 28非线性多点模型的建立及其参数估计

 本文建立了DO 28试验机的非线性六自由度多点数学模型。该模型考虑了飞机运动的高度非线性,螺旋桨、机翼、尾翼空气动力特性,改进的推力计算,风场干扰以及飞行试验数据一致性检验和校正。与一点模型相比,该模型能更准确地描述飞机的运动,更适合飞机的参数估计。