基于激光扫描和计算机视觉的无人机全天候自主着陆导引技术

为了解决基于GPS导航的无人机受他国控制和易受干扰的潜在危险问题,提出以GPS导航系统为主,以捷联惯性导航结合主动式红外激光扫描定位及计算机视觉识别着陆跑道为辅的无人机导航和着陆精确导引新技术,实现无人机全天候的自主精确着陆。提出了该技术的具体工作原理和工作过程,对激光扫描系统的工作原理和扫描模型及扫描参数的确定、着陆点的激光反射装置的确定、着陆点坐标与着陆跑道方向的确定问题和防止发生由其它反射物或红外光源误导的措施等问题进行了分析和研究。     

视觉/惯性着陆组合引导方法设计与试验

为了满足复杂环境下无人机视觉着陆引导需求，通过试验分析了视觉定位方法的局限性，设计了一种基于误差状态滤波的视觉/惯性组合引导方法来解决视觉着陆引导中高延时和定位误检问题。采用时间同步方法完成视觉量测信息延时补偿，基于滤波新息自适应方差统计特性实现视觉定位结果误检判别，最后通过试飞试验完成着陆过程中视觉定位和惯性组合数据采集分析。试验结果表明视觉/惯性组合引导方法稳定可靠，能够有效提高视觉引导的实时性和连续性。     

基于因子图的无人机视觉定位方法

当前多用途无人机主要依靠全球导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的组合导航实现高精度定位，然而在强电磁干扰以及各类复杂环境GNSS拒止等情况下，该定位模式面临失效的风险。为探索一种GNSS拒止环境下的导航定位手段，对视觉导航方式进行了研究，针对无人机小交会角条件下视觉定位存在高程方向交会精度差、绝对尺度信息缺失、累积误差无法消除和定位轨迹不连续等问题，提出了基于因子图融合影像匹配和视觉信息的光束法平差方法，解决了无人机小交会角下的自主绝对定位问题。     

多无人机协同导航技术研究现状及进展

UAV是无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle)的简称,无人机相较于有人驾驶飞机具有用途广泛、成本低和生存能力强等特点,在军事民用领域都有着广阔的前景,受到了国内外研究者的关注。协同导航技术极大地扩展了无人机的应用范围,提高了多无人机定位的精度以及无人机编队的稳定性、安全性和可靠性。现阶段协同导航技术在编队导航、目标监测与跟踪等诸多方面都得到了研究与应用。从四个层次对协同导航的研究现状和进展进行探讨:首先是对多无人机协同导航的概念、基本原理、国内外发展现状和必要性进行阐述;其次对协同导航中相对导航方式进行了分类分析,并分别介绍了无线电导航与视觉导航的原理、优缺点和应用场景;然后从导航目的、协同导航优化算法、滤波方法、协同导航信息融合容错策略几个方面对协同导航进行分析归纳;最后,讨论了基于多无人机协同导航未来的发展趋势。     

基于惯性/激光测距/视觉里程计组合的高空场景尺度误差估计方法

惯性/视觉感知信息融合导航定位技术是目前实现无人机不依赖卫星自主导航的最有效手段。但对于面向高空场景的大型无人机，惯性器件误差与视觉里程计尺度误差耦合且特征平面化导致可观测性下降。针对这一问题，提出了利用惯性/激光测距/视觉里程计组合实现尺度误差估计的方法。通过开展误差模型建立、激光测量点与图像中位置匹配、无人机平飞机动下系统可观测性分析等关键技术研究，实现了高空场景下尺度误差的精确估计。经过300m高度机载试验数据验证，算法精度优于1.5%D，对卫星拒止条件下高空无人机自主导航具有重要意义。     

基于视觉的无人机自主着陆方法研究

本文针对无人机着陆的问题给出了一种基于视觉的自主着陆方法。通过对飞机动力学、图像信号、控制器进行线性化建模,详细分析了该方法的原理和工作过程.并在仿真中建立简化的环境.以某种飞机模型为试验对象.进行了仿真试验。试验结果表明该方法具有较好的精度,可以实现无人机的自主着陆。     

一种基于惯性/视觉信息融合的无人机自主着陆导航算法

无人机自主着陆过程中需要实时获得高精度的导航信息,对自主性、实时性的要求较高.现有的导航方式都存在各自的不足,且在室内等新型环境中不能使用.针对这一问题,提出了一种视觉/惯性组合导航算法.首先建立了世界坐标系下惯性导航的数学模型,随后通过Kalman滤波实现位置、姿态匹配,其中位置匹配完成速度误差、加表零偏的估计;姿态匹配完成安装误差角、陀螺漂移的估计,并利用估计得到的安装误差角和视觉导航系统输出的姿态信息对惯导姿态进行修正.仿真结果表明,该算法具有一定的工程应用价值.     

第一视角飞行模式设计与无人机着陆试验研究

设计了一种第一视角飞行模式,同时观察图像与导航数据来控制无人机飞行并实现着陆.第一视角飞行是一种基于无人机上加装无线图像传输设备,在地面看屏幕操控无人机的操作模式.无人机操纵员通过观察前视探测器拍摄的图像和导航数据控制遥控器,地面控制站捕捉遥控器的输出信号并把该信号通过数据链传至机载飞控系统,从而实现对无人机的控制.该飞行模式的实现,提高了无人机飞行的机动性,突破了小型无人机只能在本场着陆的限制,使无人机可以在远离本场情况下安全着陆.     

一种自主飞行的小型无人机系统设计

介绍了小型无人机系统的总体结构,分析了无人机的结构设计和算法,阐述了弹射起飞系统和伞降着陆系统的设计原理,采用嵌入式系统和GPS设计无人机的飞行姿态控制、导航控制、任务控制系统和数据链,实现了空中机器人的自主飞行。     

无人机空中对接中的视觉导航方法

无人机空中加油是一种能有效提升巡航里程及续航时长的技术手段,近距相对位置和姿态测量技术是其中需要解决的关键问题之一。针对该问题研究了无人机自主空中对接中的视觉导航方法,完成了近距对接的地面实验。首先,利用移动对接图标和无人机的GPS/INS信息进行无人机的粗略导航,完成会合;再充分利用视觉图标的颜色与形状信息,通过颜色分割选取目标可能区域,在这些区域中进行快速椭圆检测,针对椭圆检测算法存在误检测及边缘不重合的问题,提出了椭圆检测与轮廓检测相结合的方法,能够更准确地描述图标边缘;最后,利用改进的OI算法进行相对位姿的估计,实现近距的精确导航。实验结果表明,无人机在较高速度下的跟踪效果良好,采用的视觉导航方法能够满足空中对接中精度与实时性的要求。     

印制电路板视觉检测系统

本文对印制电路板视觉检测进行了深入地讨论,印制电路板视觉检测即要求检测出印制电路板上的几何缺陷,用计算机来代替人的视觉,介绍了图像的配准,图像的分割及故障点的识别。     

航空发动机孔探中立体视觉技术研究

介绍了基于立体视觉的发动机孔探技术，建立了平行光轴双目机器视觉模型并采用MATLAB语言实现了摄像机标定，通过图像分析提取出发动机损伤的有效区域，并且运用双目匹配的方法计算出区域的面积及特征点的空间坐标，实现了航空发动机缺陷的定量测量。     

Security applications of computer vision

In an age which bears witness to a proliferation of Closed Circuit Television (CCTV) cameras for security and surveillance monitoring, the use of image processing and computer vision techniques which were provided as top end bespoke solutions can now be realised using desktop PC processing. Commercial Video Motion Detection (VMD) and Intelligent Scene Monitoring (ISM) systems are becoming increasingly sophisticated, aided, in no small way, by a technology transfer from previously exclusively military research sectors. Image processing is traditionally concerned with pre-processing operations such as Fourier filtering, edge detection and morphological operations. Computer vision extends the image processing paradigm to include understanding of scene content, tracking and object classification. Examples of computer vision applications include Automatic Number Plate Recognition (ANPR), people and vehicle tracking, crowd analysis and model based vision. Often image processing and computer vision techniques are developed with highly specific applications in mind and the goal of a more global understanding computer vision system remains, at least for now, outside the bounds of present technology. This paper will review some of the most recent developments in computer vision and image processing for challenging outdoor perimeter security applications. It also describes the efforts of development teams to integrate some of these advanced ideas into coherent prototype development systems     

Using natural features for vision based navigation of an indoor-VTOL MAV

The use of natural features for vision based navigation of an indoor Vertical-Take-Off-and-Landing (VTOL) Micro Aerial Vehicle (MAV) named Air-Quad is presented. Air-Quad is a small four-rotor helicopter developed at the ITE.Such a helicopter needs reliable attitude information. The measurements of the used MEMS gyroscopes and accelerometers are corrupted by strong noise. To be useful, the MEMS sensors have to be part of an integrated navigation system with aiding through complementary sensors like GPS or the computer vision module presented here.In the computer vision module, feature points are detected and tracked through the image sequence. The relative rotation and translation of the camera are estimated using the two-dimensional motion of the feature points.The three-dimensional points in the scene are modeled with the image coordinates of their first sighting and their inverse depths. Only these inverse depths are estimated for the feature points. An efficient sparse bundle adjustment algorithm is used to improve the estimation of the scene structure and the navigation solution.It is shown that the use of the computer vision module greatly improves the navigation solution compared to a solution based only on MEMS sensors.     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法，首先回顾了图像分类技术的发展历程，接着介绍了图像识别技术中的分类器，并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用，详细阐述了多种图像分类技术，具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时，对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后，从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。     

虚拟现实技术在军事上的应用

虚拟现实技术汇集了计算机图形学、多媒体技术、人工智能、人机接口技术、计算机仿真技术、传感器技术、计算机视觉和人的行为学研究等多项关键技术,是一门基于多种学科发展起来的计算机领域的高新技术。本文主要介绍了虚拟现实技术在军事领域的应用以及真三维立体显示技术,表明基于虚拟现实技术的军事仿真训练系统在飞行训练、海军潜艇训练、立体三维坦克作战指挥系统、立体三维直升机训练系统、立体三维海军作战指挥系统、立体三维实战演示系统等领域具有非常广阔的应用前景。     

载人航天器显示仪表展望

根据９０年代的先进技术展望载人航天器显示仪表的未来发展。在简单回顾现有航天器仪表之后,介绍９０年代有代表性的先进的波音７７７飞机座舱仪表。接着讨论彩色液晶平板显示仪、大屏幕显示仪与玻璃座舱等９０年代的先进技术,并提出由计算机统一管理的带自然语言输出的仪表,以发挥航天员听觉的作用和减轻航天员的视觉负担。     

Automated video protection, monitoring & detection

The latest generation of computer vision technology is revolutionizing concepts, applications, and products in video surveillance and CCTV. This is of prime relevance to security for large outdoor facilities such as commercial airfields, refineries, power plants, and office/industrial campuses. Most airfields, for example, have open (unfenced) perimeters, high volume heterogeneous traffic, are easily accessed on foot or by water, and exist in areas where regulations providing a safety buffer are difficult to legislate or enforce. And all airfields require 24/7 outdoor monitoring - snow, fog, rain, or shine. Likewise, most high-value facilities appealing to criminals and terrorists are in close proximity to public areas (roads, residences, city, etc.). The appeal of automated real-time surveillance is obvious $maximizing efficiency and effectiveness of security personnel and resources while increasing the probability of preventing a serious security breach. Computer vision based solutions have the potential for very discriminating detection and very low false alarms. The bottom line is that applied computer vision has the potential for the greatest return on investment (ROI), both short-term and long-term.     

图像配准关键技术综述

图像采集设备的快速发展带来了图像种类和数量的迅速增加,图像拼接、融合等视觉系统提高了对图像配准的技术需求。图像配准利用原始图像数据或图像特征信息对输入图像的重叠区域进行变换和对齐,是为后续图像拼接、图像融合等图像处理任务提供操作基准的核心技术,是当前计算机视觉领域的热点研究问题。首先介绍了图像配准技术的主要应用领域及重大发展前景,然后说明了图像配准技术的基本框架和技术难点,详细阐述了基于特征以及基于区域的图像配准技术的实现算法及关键技术,分析了不同配准算法的优缺点及适用性,并对图像配准技术的发展前景进行了讨论和展望。     

用于无人直升机着舰控制的计算机视觉技术研究

 通过理论分析和计算机半实物仿真研究了一种应用于无人直升机自主着舰的双目立体计算机视觉系统及相关计算机视觉技术。研究了基于HSV 均匀色标的计算机视觉技术在无人直升机着舰控制中的应用。使用Hough 变换算法检测直线参数,在Hough 变换中利用梯度信息,它的应用打破了Hough 变换的计算瓶颈。整套算法的抗噪声能力很强,达到了无人直升机自主着舰的实时性和实用性要求。