航空发动机热端表面温度场测量

航空发动机热端温度场的测量和监视对延长发动机的使用寿命具有重要意义。文章简要介绍了目前采用的各种温度测量方式,如热电偶、光电高温计、红外热像仪和示温漆,并详细介绍了多波长温度测量和谱色温度测量两种新型的温度测量方法。两种方法大大降低了温度测量对被测物体表面发射率的依赖性,适用于1000～3000℃温度范围内高温物体表面温度的测量。     

双摄像机光笔式三维坐标测量系统研究

基于双目立体视觉传感器三维测量模型和空间坐标变换原理,采用最小二乘冗余算法,讨论了双摄像机测量空间三维点坐标的基本原理,建立了视觉测量系统的非线性测量方程。通过实验验证了双摄像机光笔式三维坐标视觉测量系统建立的可行性。     

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.     

基于序列图像的无人机自测速方法与试验

为自主、精确测量无人机的飞行速度,研究并发展了一种基于序列图像的无人机自测速方法并进行了相应的试验。该方法利用无人机上已有的惯导装置、高度计和摄像机,在连续成像的条件下,通过匹配跟踪得到地面同名点在相邻两帧光学或红外实时图中的位置,利用飞行高度、姿态信息和成像帧频计算得到无人机的瞬时飞行速度。在无人机的匀速平飞段,通过大量数据拟合得到高精度的平均飞行速度。通过挂飞试验对方法进行了验证,实时得到了小于0.2 m/s的测速结果,满足工程要求的精度,为工程应用打下了一定的基础。     

一种地形轮廓特征的立体视觉三维重建方法

针对自然地形轮廓特征的三维数据测量问题,提出了一种基于区域分割的立体视觉三维重建方法。先通过分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘。轮廓边缘按所属区域分组进行立体匹配,根据分割区域相互邻接的全局特征和各区域的位置、尺寸、灰度值局部特征建立区域约束,并根据区域边缘像素点梯度分布特点建立梯度方向约束,以减小立体匹配的搜索空间、优化匹配顺序、提高匹配精度。进而根据双目立体视觉的成像模型计算匹配边缘点的三维坐标,实现地形轮廓边缘的三维重建。实验结果表明,该方法能够快速有效地重建出体现地形三维结构特征的轮廓边缘,并具有较高的立体匹配正确率和重建精度。     

基于深度学习的小目标检测研究进展

随着深度学习方法的快速发展,目标检测作为计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的任务之一,已取得了令人瞩目的进展。现有的算法大多针对于具有一定尺寸或比例的大中型目标,但由于待测目标尺寸小、特征弱等原因,对小目标的检测性能还远远不能令人满意。小目标检测（SOT）作为一种广泛应用于室外远程拍摄和航空遥感场景的技术,近年来受到了广泛的关注,各种方法层出不穷,但是目前对该问题的全面综述较少。从问题定义、算法分析、应用介绍、方向展望等方面对基于深度学习的小目标检测研究进展进行了综述。首先,给出了小目标检测问题的定义,阐述了其技术难点及在实际应用中面临的挑战;接着,从8个不同角度分析了检测器对小目标检测精度较低的主要原因及相应的改进方法,详细归纳总结了小目标检测在各技术方面的研究工作;然后介绍了几个特定场景下小目标检测算法的典型应用;最后,对小目标检测未来的发展趋势进行展望,提出可行的研究方向,期望为该领域的研究工作提供可借鉴和参考的思路。     

基于双目视觉和惯性器件的微小型无人机运动状态估计方法

针对微小型无人机(UAV)自主运动状态估计问题,提出了一种基于双目视觉和惯性器件的微小型无人机运动状态估计方法,运动状态估计系统由微惯性测量单元(MIMU)和2个摄像机组成.根据微惯性测量单元的输出更新无人机运动状态,同时由摄像机获得周围环境的图像序列,从序列图像中提取特征点,并对这些特征点进行匹配、跟踪,测量序列图像...     

基于双目视觉的非合作目标自主姿态估计方法

针对在轨服务任务对于空间非合作目标的自主相对导航需求,提出了一种基于双目视觉的自主姿态估计方法。该方法以Markley变量描述目标的姿态运动,并利用双目相机对目标表面的特征点进行观测,利用特征点的运动规律与目标姿态运动的相关性,并通过容积卡尔曼滤波算法实现了对非合作目标角速度与自旋轴方向的估计。数学仿真验证了所给出的姿态估计方法,并分析了估计精度的影响因素。     

单目SLAM直线匹配增强平面发现方法

针对微小型机器人及无人机系统日益迫切的轻量化视觉导航需求,提出了一种多维几何特征单目视觉三维环境建模方法。单一点特征单目SLAM制图方法地图描述效率相对较低,噪声容忍性能需要进一步提高。将线和面特征引入单目SLAM的三维地图构建过程,提高系统三维空间建模的搜索速度和稳定性。利用快速直线搜索算法,并基于二维直线匹配生成三维空间直线。现有基于三维空间特征点生成最小采样集的J-Linkage算法需要的倾向向量维数较高,完成单目SLAM常见场景三维平面聚类所需的计算量大。通过点线特征结合以及直线增强的J-Linkage算法可以提高特征平面聚类速度和稳定性,减少系统三维空间表达的冗余信息。     

基于三目视觉的航天器交会对接位姿测量方法研究

随着载人航天和宇宙空间站的不断发展, 航天器自主对接技术显得日趋重要. 在航天器对接的最后逼近阶段, 实时精确测量两航天器间的相对位置姿态参数是对接成功的关键. 针对航天器交会对接中位置姿态参数的测量问题, 研究了三目视觉的非线性测量方法, 阐述三目视觉的测量原理并建立数学模型, 将相对位姿参数求解问题转化为非线性优化问题, 进而利用Levenberg-Marquardt算法求解. 仿真研究表明, 与双目视觉线性方法和三目视觉线性方法相比, 该方法能降低图像匹配误差的影响, 提高特征点的定位精度, 增加测量系统的可靠性.