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SpaceMocap是一套基于多RGB-D相机的计算机视觉航天员运动捕捉系统。地面准备阶段,扫描航天员模型,并分别标定彩色相机的内参数。在轨采集阶段,3~4台相机布置在舱内角落,同步采集航天员任务视频。地面处理阶段,通过相机外参数标定和ICP方法实现点云融合,采用深度神经网络对人体关节点位置进行检测并初始化位姿参数,再用改进的ICP方法进行位姿求精,实现序列图像中关节角度跟踪。本系统搭载TG-2升空,对SZ-11航天员的任务视频进行了采集和处理,首次获取了在轨航天员的姿态(包括中性体位)、占位空间、运动参数等重要数据。结果表明,运动捕捉的模型与点云具有良好的重合度,关节点位置与关节角度具有较高的跟踪精度。SpaceMocap是我国首个在轨运动捕捉系统,它小型、轻质,具有计算机视觉特有的非接触测量、直观、高精度优势,无需在人体上粘贴任何标志,具有良好的抗遮挡能力,完全适用于微重力、狭小空间环境下的在轨应用 。 相似文献
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无人机空中加油过程中基于机器视觉的相对位姿估计(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
本文主要研究了在无人机空中自主加油过程中,利用安装在无人机上的摄像机得到的视觉图像确定无人机与加油机之间相对位置关系的算法。本文以经典的OI算法为基础展开研究,文章主要分为三个部分:首先简要介绍了OI算法的基本实现方法,指出了在OI算法中,旋转矩阵R的初值的选择对于位姿估计的精度有一定的影响。其次主要介绍了一种线性算法用于获取R初值的方法,同时针对空中加油过程中无人机与加油机之间的相对姿态角变化较小的特点,提出了可以将旋转矩阵R的初值设为单位矩阵。论文最后在仿真环境下对相关算法展开实验研究,同时研究了在高斯噪声环境下特征点在加油机表面的分布对位姿估计结果的影响,论文得到如下的结论:1、针对空中加油过程中无人机与加油机之间的相对姿态角变化较小的特点,在高斯噪声环境下,以单位矩阵作为旋转矩阵的初值得到的位姿估计的结果好于以线性算法为初值的结果。2、在相同的高斯噪声环境下,特征点之间的距离越大时得到的位姿估计结果的精度越高。3、特征点的数量对相对位姿估计的精度没有明显影响。 相似文献
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提出了一种将背景区域感知与目标特征分析相结合的自动提取图像目标的层次化数据处理流程:探讨了线性预测估计和非线性均值滤波两种常用背号估计技术和自适应空间滤波的形态学背景感知方法。实验测评表明,形态滤波算法对背景的自适应感知能力强,能真实贴切地反映图像背景的起伏变化规律。 相似文献
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运用CI(corporate identify)理论的基本观点和问卷调查的方法对中国航空公司企业形象(CI)设计与应用中存在的问题,分别从企业理念,行为体系,视觉识别等三个层次进行了详细的调查与分析,并针对中国民航企业在面对进入WTO后的天空开放政策条件下,如何树立良好的企业形象,增强市场竞争力,提相应的发展对策。 相似文献