基于边缘对称性的视频车辆检测算法

针对现有视频车辆检测算法受光照、阴影等环境因素影响大,漏检和误检率高的问题,提出了一种视频车辆检测算法.有别于传统算法使用运动特征进行车辆检测,该算法使用边缘特征和对性特征定位车辆.算法首先对图像进行灰度化、平滑去噪等预处理,使用Sobel算子垂直方向掩模计算图像感兴趣区域内的边缘梯度,确定候选区域;而后根据车辆图像垂直边缘具有对称性的特点,分析候选区域的对称性强弱,并计算其对称轴位置和车辆宽度.使用边缘强度、对称性和宽度这3个约束条件对候选区域进行验证.道路实验结果表明,该检测算法有效、可靠,具有良好的鲁棒性.      

一种多帧相关滤波的星敏感器像素非均匀性误差校正方法

为了进一步提升星敏感器的星点定位精度,分析星敏感器的像素误差来源和形成机理,提出一种多帧相关滤波的像素非均匀性误差校正方法.根据星图中星点的位置确定质心定位域和局部校正域,利用当前帧星图信息和前一帧的局部校正域信息预测当前帧的校正域,满足校正条件后采用差分法校正质心定位域.实验结果表明,本文方法能够较好地预测星图的非均匀性噪声,提升星点定位精度,具有较好的鲁棒性.     

基于NCCO的十字图像特征亚像素定位

利用标准互相关算子(NCCO)对机器视觉领域常用的十字图像特征进行匹配运算,发现相似函数在峰值区域的分布特征为4个互相对称的双曲面.据此提出一种基于NCCO图像匹配的双曲面拟合亚像素精密定位方法:首先进行粗定位,确定整像素级的相似函数峰值点;然后使用伪逆法对峰值区域的4个卦限分别进行最小二乘拟合;最后求解4个拟合双曲面的交点,得到图像特征的亚像素定位坐标.在微装配显微视觉系统上实现了该算法并进行了实验验证.实验表明:与常用的高斯拟合或二次曲面拟合方法相比,双曲面拟合方法在定位精度上为0.25个像素,而计算量大为减少.     

基于PSF相关的星点定位算法

为提高非高斯分布星点定位的精度,提出了一种新的PSFC (point spread function correlation)星点定位算法,具有很好的抗噪性能和精度水平,易于工程实现.该算法利用互相关中的定义,通过确定系统所测定的PSF与星像灰度值之间的最大相似度来定位星点位置,PSF的测定是在作互相关计算之前全视场范围内可按照整像素和亚像素两种方式完成的.仿真实验结果表明：在带有噪声的星像图条件下,本文PSF相关法的定位精度最高可达到0.034像素,比质心法的精度提高1个数量级,比曲面拟合法的精度提高约20%.     

基于单幅立式标靶图像的单目深度信息提取

针对在智能车中车载单目视觉系统已经检测到路面障碍物的情况下,计算障碍物相对于本车的距离问题,提出了一种仅利用单幅标靶图像且无需相机内部参数的图像深度信息提取方法．该方法利用一种放置于相机前方的立式标靶,建立图像纵坐标像素与实际成像角度之间的映射关系,结合投影几何模型实现实时深度信息的提取．依据立式标靶图像的特点,设计了包括标靶图像感兴趣区设置、模板匹配、候选点聚类、筛选及精确定位等处理的亚像素级角点检测及定位算法．实验结果显示,该方法具有较高的测量精度及实时性．相对于在路面摆放参照物的方法,该方法无需大标定场地且规避了数据拟合引起的误差．同时该方法标定只需一幅图像,过程简单,便于实际应用．      

亚像素条纹边缘提取技术在型面测量上的应用

三维型面非接触测量在工业领域有着广泛的应用前景.双目视觉是一种有效获取三维轮廓信息的方法,其中对大密度的黑白相间条纹进行精确定位和提取,是基于投影光栅图像的光学三维型面测量的关键技术和难点.利用空间编码技术将被测空间划分为若干区域,每个区域对应一个二进制码.条纹落在区域上与唯一的二进制码相对应,就可以对条纹精确定位.利用边缘提取算法获得像素级条纹后,再利用亚像素技术可以进一步对条纹进行高精度提取.介绍了基于灰度矩的和基于多项式拟合的亚像素边缘检测算法.将空间编码和亚像素条纹提取技术相结合,对光栅条纹进行亚像素级定位和提取的技术,与像素级的定位技术相比,能提高图像的定位精度,有效地改善测量系统的性能.      

一种鲁棒的室外移动机器人定位方法

以Pioneer3-AT型室外轮式移动机器人为平台,采用码盘、陀螺仪、电子罗盘和GPS对机器人进行定位,设计了一种新型的联合卡尔曼滤波器,以逐级滤波的方式融合多传感器信息.首先将里程计和陀螺仪相融合,然后将融合后的定位信息与电子罗盘相融合,最后与载波相位差分GPS(RTK-GPS)相融合.该滤波器可以补偿传感器的累积误差,消除输出波动,实现机器人较高精度的定位.城市环境下RTK-GPS经常因为建筑物的遮挡而失去差分状态,定位精度不稳定,滤波器根据RTK-GPS定位精度的不同状态,选取不同的系统量测噪声协方差矩阵,使算法可以自动适应RTK-GPS传感器定位精度的变化,因此定位方法具有鲁棒性.实验结果表明,机器人可以稳定地实现0.4m的定位精度.      

一种新型井眼轨迹连续测量方法

为实现井眼轨迹自主、高精度测量,提出了基于改进航向姿态参考系统的井眼轨迹测量方案,采用2个单自由度陀螺仪和3个加速度计组成惯性测量单元,由惯性测量单元输出数据计算姿态角,在此基础上利用放下井绳长度已知的特点,采用空间坐标积分的方法,计算井眼轨迹的三维位置信息.仿真结果表明:算法克服了惯性导航定位误差随时间发散的缺点,有很高的定位精度.所述方案减小了测斜仪的体积,降低了成本和功耗,适于井下应用.     

脑外科机器人视觉伺服研究

定位精度是脑外科机器人系统一个最重要的指标.提出了利用视觉伺服提高脑外科机器人系统定位精度的方法.根据机器人辅助脑外科手术的特点,选择基于位置的末端点闭环的视觉伺服方式,提出了一种利用机器人运动信息对机器人的特征点进行视觉跟踪定位的稳定可靠的方法.针对病人体内病灶点在摄像机图像中不可见的问题,推导了脑外科机器人系统的视觉伺服控制律.采用视觉伺服的方法后,系统定位精度有了很大提高,系统定位误差主要由靶点映射误差引起,受机器人绝对定位误差的影响不大.手术过程模拟和定位精度测试验证了该方法的有效性.      

一种星图识别的星体图像高精度内插算法

介绍了一种从星敏感器成像中高精度提取恒星位置和星等的方法.这种方法把星光成像看成是高斯点扩散函数模型,利用线性内插和最小二乘法方法,拟合得到高斯曲面参数.从高斯曲面模型中得到亚像素级的恒星位置和恒星星等.理论研究表明,曲面拟合法提取的星体位置精度高于传统的质心法.由于直接进行高斯曲面拟合计算非常复杂,为了简化计算,利用了星体成像点附近x,y方向的非线性插值方法,分别得到不同的曲面系数.仿真结果显示,在信噪比小于0.05时,定位精度小于1/20像素,星等误差小于5%.     

运用信息融合式高阶UKF的微小卫星姿态确定算法

为提高微小卫星微型低成本姿态敏感器的姿态确定精度，基于磁强计/太阳敏感器/陀螺仪的姿态敏感器配置以及无迹卡尔曼滤波方法（Unscented Kalman Filter，UKF），设计了一种基于高阶UKF算法并且融合磁强计与太阳敏感器观测信息的微小卫星姿态确定算法.为提高系统状态方程非线性函数的一步预测精度，采用基于五阶UT变换的高阶UKF算法，增加了Sigma采样点数量，提高了系统状态预测精度.单一观测向量滤波算法不能同时满足多个不同量纲观测数据，本文提出一种同时利用两个观测向量的信息融合式滤波算法，根据磁强计和太阳敏感器的观测信息，通过卡尔曼滤波原理中的增益计算，分别得出地磁矢量和太阳矢量对应的卡尔曼增益信息.采用高斯概率密度准则进行信息融合，进而完成预测值的修正，得到同时满足磁强计以及太阳敏感器观测需求的四元数估计值，降低了观测误差的影响.仿真分析验证了算法的优越性.      

一种求解函数全局优化问题的正交方向法

提出了一种求解函数全局优化问题的正交方向法.该方法通过前三轮大范围的正交设计寻找全局最优解的大体位置,然后通过若干轮小范围的正交设计进行最优解的精确逼近.每一轮正交设计中,探索设计空间的试验点依据正交表围绕一个中心点产生,设计变量的取值范围逐渐减小.而在每一轮正交设计后,采用一维搜索提高搜索精度.一维搜索的方向由每轮正交设计的中心点和最好(或最坏)点决定. 该算法计算量较小且易于编程.采用两个数学优化问题和一个火箭动力、水平发射的单级入轨飞行器的弹道优化问题对算法进行了测试.这些算例表明,当目标函数的极值数少于正交表提供的试验方案数时,正交方向法常常能以较小的计算量获得全局最优解.     

月面模拟环境的SIFT特征提取与匹配方法

为了满足月面巡视探测器的自主导航要求.使用一种新的基于尺度不变的特征点提取和匹配算法.首先根据尺度不变特征变换方法从图像中提取关键点作为特征点,然后进行左右双目图像的特征点匹配和视差的恢复.与传统特征算法相比,可以提高对不同光照环境图像匹配的鲁棒性和匹配精度.在模拟试验场的双目视觉图像匹配中,仿真实验取得较好的效果.     

一种基于被动探测的双机雷达协同定位方法

针对有源探测易被发现及干扰的问题,设计基于被动探测的双机协同射频隐身定位方法。通过测向交叉定位处理获得目标的距离信息,利用属性数据关联消除“鬼影”,从而完成对目标稳定有效的探测。所设计的双机雷达协同定位方法具有目标定位精度高和隐蔽性良好等优点,并通过仿真验证了算法的有效性和实用性。     

基于HMM的雷达状态转移估计方法

针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题,提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型,该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制,并依据不同的参数变化规律,设定多种函数进行描述,能够反映信号的联合变化和统计信息,较统计和脉冲样本图模型具备更好的识别效果。在层级模型基础上,针对MFR状态转移估计方法存在的鲁棒性、估计准确率不佳的问题,引入目标运动状态信息,构建双链隐马尔可夫模型(HMM),进而利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论优化估计结果,提出一种基于HMM的雷达状态转移估计方法,实验结果表明,提出的方法较改进前具备更优异的鲁棒性和估计准确率。     

基于道路特征信息的车道结构化解析

高速道路动态执法要求车道检测算法能够结构化解析道路，但是基于传统手工设计特征的车道检测算法准确率和召回率不足，而基于深度学习的算法又对计算资源要求太高，因此提出基于道路特征信息的车道结构化解析算法。利用边缘点的梯度统计信息筛选Hough空间的候选点，用动态规划的方法在剩余的Hough空间候选点中寻找最合理的车道线组合，能够在较少计算资源的平台上准确地检测到道路上的全部车道。在自有数据的检测实验中，所提算法能够准确定位结构化和非结构化道路；在对比实验中，所提算法在准确率、召回率和计算速度上均比同类算法有所提高。      

可消除定位模糊的无源时差定位算法

消除无源时差定位系统中存在的定位模糊是一直倍受关注的问题.通过理论分析和仿真实验证明,4变量算法虽可以消除定位模糊但其定位精度不高,不适合工程应用.以传统时差定位方法为基础,提出了一种多个子系统融合的定位算法.由于该算法能够充分利用观测站提供的冗余测量信息,所以其定位精度高于4变量算法,而且还可以消除定位模糊.最后,通过仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.     

采用无线电单独测量的编队卫星相对轨道自主确定

在实际工程应用中,编队卫星由于任务的要求使得部分测量设备(例如,激光设备)不可用,这就造成系统的观测性下降。文章将条件数应用于编队卫星系统的可观测度的定量计算;并针对编队卫星进行轨道机动时仅采用无线电进行测量的工况,采用强跟踪离散卡尔曼滤波(UKF)算法进行仿真计算。仿真结果表明该方法具有很强的跟踪能力,并且鲁棒性、稳定性和精度与常规UKF算法相当。     

基于FPGA的低复杂度快速SIFT特征提取

尺度不变特征变换（SIFT）算法具有优良的鲁棒性,在计算机视觉领域得到广泛应用。针对SIFT算法高计算复杂度而导致其在CPU上运行实时性低的问题,基于现场可编程门阵列（FPGA）设计了一种低复杂度的快速SIFT硬件架构,主要对算法的特征描述符提取部分进行优化。通过降低梯度信息（包括梯度幅值和梯度方向）的位宽、优化高斯权重系数的产生、简化三线性插值系数的计算和简化梯度幅值直方图索引的求解等方法,避免了指数、三角函数和乘法等复杂计算,降低了硬件设计复杂度和硬件资源消耗。实验结果显示,提出的低复杂度快速SIFT硬件架构,与软件相比,可以获得约200倍的加速;与相关研究相比,速度提高了3倍,特征描述符稳定性提高了18%以上。