机器视觉在军事领域的应用现状及发展趋势

机器视觉技术凭借其非接触测量、实时性好、可持续工作等优点,在军事领域中有着广阔的应用前景。在对机器视觉光学照明系统、成像系统、视觉信息处理系统等关键技术进行概述的基础上,详细分析了机器视觉技术在军事领域进行典型目标物识别、人员识别、装备缺陷检测等典型场景以及典型军事装备上的应用现状。在此基础上,指出了机器视觉在军事领域的应用,仍然存在视觉传感器硬件系统难以适应极端环境、复杂的军事目标适应性不足、目标识别的实时性难以保证、多传感器融合获取军事目标信息能力缺乏等问题。同时,对机器视觉技术在军事领域应用的未来发展趋势进行了展望,研究分析结果可为机器视觉在军事领域的进一步实用化提供参考。     

增强现实中的直线边缘对象位姿跟踪

改进了增强现实中跟踪直线边缘对象位姿的方法.首先用扩展卡尔曼滤波器预测对象位姿并限制隐式边缘搜索的区域;然后利用M估计子与权重直线拟合得到图像中直线边缘的方程系数;最后利用平面的标准正交基构建关于对象位姿的目标函数,并用奇异值分解法加以求解.实验表明本文位姿跟踪方法的旋转角最大的平均偏差为0.29°,绝对偏差为1.90°,跟踪速度大约为10帧/s,综合性能明显优于基于LM的跟踪算法.     

视觉辅助惯性定位定姿技术研究

在利用视觉系统辅助捷联惯性导航系统( SINS)进行定位定姿时,由于两者输出的位置表示方法不同,在信息融合时会存在匹配问题。以相对地理坐标系作为定位定姿系统的导航坐标系,重新对SINS进行了力学编排,分析了其误差传递特性,建立了相对地理坐标系下的状态方程模型,并利用Kalman滤波器实现了视觉辅助惯性定位定姿算法。仿真结果表明,方法避免了信息融合时位置匹配问题,同时降低了系统的计算量,满足了定位定姿系统的精度要求。     

微文字识别系统关键技术研究

分析研究了微型汉字识别系统设计中的关键技术。主要包括：汉字识别、语音合成、系统设计；该系统通过前端的单片微型摄像头对文字进行图像采集，然后由DSP处理器进行图像分析和汉字识别，最后通过语音合成芯片进行朗读。     

基于视觉引导的无人直升机着舰技术研究

以无人直升机为被控对象,根据实际着舰流程研究了视觉引导系统的软硬件架构。在硬件上通过在摄像头加装云台,避免了无人机因姿态改变造成视野中目标图像的丢失,提高了位姿解算的精度。提出一种以红外灯设计的合作目标图案为着舰目标的视觉引导着舰系统,能够在不同光线强度、复杂周边环境下成功识别合作目标,具有良好的抗噪能力。研究设计了一套图像处理与位姿解算的引导系统,通过实验验证姿态参数的误差在2°以内,位置参数的误差小于2cm,能够满足着舰的精度要求;每帧图像的处理速度在30ms左右,具有良好的实时性。     

无监督深度学习单目视觉里程计研究

针对传统单目视觉里程计存在的尺度漂移和尺度不一致问题,提出了一种基于无监督深度学习的单目视觉里程计。首先,联合使用空间几何约束和图像相似性约束,得到长序列尺度一致的深度估计网络和鲁棒的光流估计网络;然后,对密集光流进行采样,得到精确的稀疏对应关系,减少尺度漂移;最后,根据改进的ORB-SLAM初始化方法,选择最优跟踪方式,结合深度信息进行尺度对齐,从而得到全局尺度一致的视觉里程计。在KITTI数据集上进行大量实验,结果表明,相较于ORB-SLAM2和基于深度学习的端到端的视觉里程计系统,该算法在通用评估指标方面性能有明显提升,验证了该算法的有效性。     

基于单数码相机自由拍摄的空间点定位

 提出并实现了一种空间点定位方法。该方法仅用一台数码相机围绕目标进行多角度自由拍摄获得多帧图像,采用一套具有身份唯一性的标记点实现多图像间点的稳定匹配;在此基础上根据多视图几何约束,精确计算各次拍摄时的相机姿态和位置;进而求解目标点的三维位置信息,并对结果进行优化。实验表明空间点定位的相对误差优于0.03%。该方法所用设备十分简单,操作方式非常灵活,适用于大型物体多视角测量的拼合、某些情况下的装配检查等,也可直接用于较规则构型物体的三维数据获取与CAD模型重建。     

基于双目视觉的相对状态自主确定

基于双目视觉系统提出了一种适于交会对接最后阶段的近距离绕飞的相对状态自主确定方法。用修正罗德里格参数(MRP)描述姿态,给出了追踪器与目标器间的相对姿态运动学与动力学方程,以及相对运动方程,根据双目视觉系统的小孔成像原理建立了双目系统的测量数学模型,由扩展卡尔曼滤波(EKF)获得两航天器的相对位姿及其变化率。仿真结果表明该法可行。     

基于卫星编队的空间碎片视觉高精度导航方法

视觉方法被广泛应用于空间碎片这类和卫星之间没有任何通信的非合作目标导航。针对观测过程中视觉传感器的像差偏差引起位置不确定的问题,提出了利用卫星编队的立体视觉导航方法。首先,利用卫星编队构造了长基线的视觉传感器,通过Fisher矩阵对系统的可观测性进行了分析,验证了系统是可观的;其次,对视觉传感器进行了误差分析,通过安排最优视差角,使多颗卫星的观测信息融合达到最优;最后,应用卫星编队的视觉导航方法对空间碎片进行了导航仿真验证。结果表明,基于卫星编队的视觉导航方法可以显著减小观测误差,精度能达到01m量级,而且编队构形简单,易于工程实现。     

火星车自主导航与路径规划技术研究

针对火星车工作任务环境,借鉴国外成功研究经验,给出了火星车自主导航敏感器配置,研究可在实际工程中应用的火星车自主导航与路径规划技术,包括DEM图构建与障碍物检测、全局路径规划、基于立体视觉相机的视觉里程计、多传感器融合位姿确定以及局部路径规划技术,并搭建了实验系统,在实验室内进行了仿真验证。相关研究结果可为我国后续开展火星车自主导航系统研究提供一定的基础。