一种高效准确的视觉SLAM闭环检测算法

同步定位与地图构建（SLAM）是视觉导航领域的关键技术之一,闭环检测是SLAM的基础问题。针对视觉SLAM闭环检测准确率不高的问题,提出一种高效准确的闭环检测算法。该算法由词袋模型、图像结构校验、跟踪预测模型3个模块构成。首先,将局部特征与全局特征相结合,设计了词袋模型与图像结构校验模块。词袋模型通过视觉单词比较图像之间的相似性,得到闭环候选帧。然后,图像结构校验模块灰度化、归一化当前图像与闭环候选图像。归一化之后的图像被直接作为局部特征的邻域,计算得到全局描述符,通过全局描述符判断闭环候选帧是否为有效的闭环。最后,针对传统闭环检测算法耗时随图像数量增加而显著增加的问题,设计了跟踪预测模块,以提高计算效率。实验中,与主流的DBoW算法相比,提出的闭环检测算法的准确率提升了20%以上,实时性也有更好的表现。      

基于高效注意力和上下文感知的目标跟踪算法

基于匹配思想的孪生网络算法缺乏对目标的整体性感知,容易出现对目标状态估计不够精准和在复杂环境中跟丢的现象。为此,在孪生网络的基础上设计了2个轻量级的模块来实现更精准、更鲁棒的目标跟踪。在提取特征的主干网络之后,嵌入一个高效通道注意力模块,实现高效提取目标特征并增强差异化表示,使网络更注重于目标信息;模板匹配之后的特征通过一个局部上下文感知模块,增强网络对目标的整体感知,以应对跟踪过程中复杂多变的环境;采用Anchor-free的状态估计策略实现对目标的精准估计。实验结果表明:所提算法SiamCC在数据集OTB100、VOT2016和VOT2018上的测试结果均好于DaSiamRPN、ATOM等算法,并且跟踪速度达到了85帧/s。      

无人直升机自主着舰的计算机视觉技术

采用自主设计特征图案的方法,研究了一种基于视觉导引实现无人直升机自主着舰的快速算法.分析了制约位姿参数估计实时性的瓶颈,提出了一种基于信息分块的图像处理方法.引入选择性坐标变换的方法,获取图像处理的理想区域;采用直线方向粗识别的途径,确定参数区间,缩小了直线hough变换遍历空间,减小了底层图像处理的运算量.对真实图像的测试结果表明:对于768像素×576像素大小的图像帧,完成目标检测和位姿参数识别任务耗时小于30 ms,实现了视频流的实时处理;等效直升机与舰船相距10 m时,位置参数的均方根(RMS, Root Mean Square)误差在 2 cm内,姿态参数的RMS误差小于1.5°.算法能够满足自主着舰控制的实时性和实用性要求.      

视觉检测中椭圆中心成像畸变误差模型研究

针对在三维视觉检测应用中,空间椭圆的中心经摄像机针孔成像后存在畸变误差的问题进行了研究.基于透视投影变换和空间解析几何理论,建立了在摄像机的像平面上该畸变误差的数学模型,从而为圆孔(椭圆孔)或圆柱(椭圆柱)类工件中心位置的视觉检测、结构光三维视觉检测应用以及视觉检测中的CCD摄像机内部参数标定等问题的解决提供了一个有效的理论依据,具有一定的理论意义和工程应用价值.      

增强现实技术在远程塔台管制中的应用

近年来,通航机场建设得到迅速发展,远程塔台由于低成本建设周期快等特点在国外机场已经得到验证使用,也必将在未来我国的民航业推广。本文分析了国外远程塔台的技术组成和功能特点,探讨了基于增强现实(AR)技术下塔台交通管理中的应用,为将来提供更优质的管制服务打下技术基础。     

监控视频中异常事件检测技术研究进展

异常事件检测技术是当前智能监控技术研究领域关注的一个热点,作为计算机视觉的重要研究内容,其主要目标是利用计算机自动检测出可被视为异常的事件。传统方法存在低层视频特征描述能力弱,异常检测方法计算代价大,对复杂场景建模时鲁棒性差等方面的限制。本文结合国内外的研究现状和目前的主流方法,介绍了监控视频中异常事件检测涉及的基本技术,分析了各类监控视频特征提取方法、特征学习模型和异常检测方法的优缺点,整理归纳了可用于监控视频中异常事件检测的常用实验数据集,最后讨论了监控视频中异常事件检测技术的难点、挑战及未来发展趋势。     

基于结构光的空间大目标特征重构与位姿测量

针对因缺少空间非合作大目标的全局特征而难以实现相对位姿测量的问题,提出利用点状光源与单目光学相机组成点结构光视觉测量系统进行特征重构与位姿测量的方法。以非合作大目标上尺寸未知的局部矩形特征为测量对象,首先建立点结构光视觉测量系统相对位姿测量模型;接着利用相对约束关系给出特征重构方法并获得隐性特征点;然后利用特征点计算测量系统与非合作大目标之间的相对转移矩阵得到相对位置和姿态。通过数字仿真校验该方法的有效性并对测量误差因素进行分析,仿真结果表明该测量方法是有效的。     

基于视觉原理的运动物体空间姿态测量技术研究

针对物体运动姿态的测量问题,以提高姿态求解方法的便捷性和准确性为目的,研究了一种基于双目视觉相机高速摄影测量物体姿态的测试技术。为实现该测量,使用高速相机获取同步影像,利用特征点间的几何约束关系,通过姿态优化算法确定被测物体空间姿态。试验结果表明：该方法正确、可靠,测量频率达到100帧/s,姿态角测量误差小于0.04°。     

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．