基于立体视觉的监控视频人体目标跟踪

针对普通单目监控视频无法得到视频中目标深度信息的问题,以及人体目标在视频画面中因大小变化而不能被准确检测的问题,提出了一种综合双目视觉测距进行视频中人体目标的检测和跟踪的算法。算法可以根据人体目标在视频画面中的大小,按全部人体、人体的肩部以上区域、人脸的顺序进行检测,并显示被检测出的区域相对于摄像机的距离。完成在视频画面中标记检测区域,并显示检测区域和摄像机之间距离的任务。     

基于目标纹理的机器视觉转角检测方法

目标姿态角度检测系统是确保智能制造设备自动化、智能化的核心部件之一,在智能制造设备中得到了广泛的应用。提出了一种基于目标纹理的机器视觉转角检测算法,该算法通过椭圆聚类提取图像中的感兴趣区域,采用Hough梯度变换寻找感兴趣区域中包含特定纹理特征的区域,结合先验信息对特征区域进行标记、匹配,进而计算出待测物体的滚转角度,算法的运行耗时小于0.5s。采用该算法实现了浮子组件在浮液中的径向滚转角检测,并模拟实际检测环境测试了该算法的精度。测试结果表明,绝对精度小于0.3°,重复性精度小于0.08°,满足实际生产现场对检测精度的要求,解决了人工检测精度低、耗费人力的问题,提升了浮子转角检测的精度和智能程度。     

Deep learning enabled localization for UAV autolanding

This article concentrates on ground vision guided autonomous landing of a fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) within Global Navigation Satellite System (GNSS) denied environments. Cascaded deep learning models are developed and employed into image detection and its accuracy promoting for UAV autolanding, respectively. Firstly, we design a target bounding box detection network BboxLocate-Net to extract its image coordinate of the flying object. Secondly, the detected coordinate is fused into spatial localization with an extended Kalman filter estimator. Thirdly, a point regression network PointRefine-Net is developed for promoting detection accuracy once the flying vehicle’s motion continuity is checked unacceptable. The proposed approach definitely accomplishes the closed-loop mutual inspection of spatial positioning and image detection, and automatically improves the inaccurate coordinates within a certain range. Experimental results demonstrate and verify that our method outperforms the previous works in terms of accuracy, robustness and real-time criterions. Specifically, the newly developed BboxLocate-Net attaches over 500 fps, almost five times the published state-of-the-art in this field, with comparable localization accuracy.     

风洞试验中模型迎角视觉测量技术研究

 发展了一种基于双相机的风洞试验模型迎角视觉测量技术。即在风洞模型表面绘制或喷涂一些高对比度的标记点,采用两台400万像素的工业相机采集模型的运动图像,然后求解图像的共线方程获得模型表面标记点的三维空间坐标,利用表面标记点坐标最小二乘拟合出一条空间直线,通过不同时刻空间直线单位方向矢量的变化计算出模型的迎角变化。利用精密电子倾斜仪对迎角视觉测量系统进行静态标定,结果表明:迎角视觉测量系统的准确度在0.01°以内。迎角视觉测量系统在2 m超声速风洞中对一尾支撑无主测力天平铰链力矩测量模型的实时迎角进行了测量,结果表明:系统具有很好的响应特性,可以作为风洞试验中迎角测量的一种有效方法,尤其是用于无主测力天平时模型真实迎角和支杆弹性角的测量。     

基于机器视觉的高精度螺孔定位方法研究

针对手工安装工件、劳动强度大以及效率低等问题,提出了一种基于机器视觉的螺孔定位检测方法.利用CCD摄像机实时采集局部待定位物图像,并对图像进行处理,提取螺孔坐标,然后通过物理坐标关系得到拍摄范围外的螺孔的坐标,最后经过eye-hand手眼标定转换到机器人坐标系下的坐标.该方法解决了受外界条件限制,对目标测量的过程不能一步完成的问题-实现了较大物件的自动、快速、准确定位功能.     

用于飞行器视觉导航的地平线检测算法

结合航拍视频序列的特点与视觉导航系统的需求,提出了一种基于图像区域相似性和禁忌搜索算法的地平线拟合视觉导航算法.从航拍视频序列中提取单帧图像,并做下采样去噪等相应预处理;初始化禁忌搜索算法的初始解等参数,结合适配值函数,拟合图像中的地平线;用禁忌搜索算法的特赦准则和收敛准则评判拟合的准确性,直到适配值函数值满足收敛准则为止,得出最优解;分解出飞行器的横滚角和俯仰角,并由横滚角和俯仰角的大小决定下次参数校正的间隔,输出结果给控制系统.实验结果表明,与传统视觉导航方法和基于Hough变换的方法相比,此算法具有无参考、实时性好和抗噪性强等特点.     

基于视觉引导的工业机器人示教编程系统

针对目前工业机器人所采用的编程方式的局限性,提出了基于视觉引导的工业机器人示教编程方式。首先采用奇异值分解(SVD)法建立双目视觉系统与机器人的坐标映射关系,通过双目视觉系统识别和提取特定的示教工具末端位姿,以得到规划机器人运动所需的位姿数据。然后解析机器人控制器可执行文件的格式,将位姿数据转化为机器人可以执行的文件。最后通过试验验证了视觉引导示教方式的可行性,并对示教跟踪精度进行了分析,结果表明,跟踪误差最大为-1.18 mm,均方根误差为0.47 mm。      

基于MDP的战机对抗导弹措施优化方法

对战机对抗导弹的措施优化问题进行了研究,将该问题归结为不确定条件下的序贯决策问题,提出了一种基于Markov决策过程(MDP)的导弹对抗措施优化方法。首先,该方法根据作战过程将作战阶段分为不同的状态,将电子对抗措施(ECM)和战术机动作为可供战机选择的行动;然后,通过不同战术行动下状态之间的转移概率来反映行动的不确定性,以雷达搜索状态和导弹命中状态的期望值来表征不同策略下的飞机生存力;最后,通过建立Markov决策模型得到飞机生存力最大时各个状态对应的最佳行动。仿真结果表明:飞机生存力随着时间推移而逐渐降低;不同策略下飞机的生存力不同,基于MDP的策略可以有效提高飞机的生存力;单步优化措施不能提高战机的生存力,必须考虑长期状态转移的影响。     

一种改进的投影装置标定方法

摘要： 提出双目结构光三维测量系统中投影装置参数标定的一种改进方法.利用投影装置将格雷码图案投向若干待测场景,两个相机拍摄和解码同样数量的待测场景照片,采用三角形准则恢复标定角点在空间中的位置,仿照相机标定解算的方法获得投影装置标定参数.该方法优势在于不需要特定的标定平面或者标定靶标,可在测量过程中直接对投影装置标定,也可在预标定之后在测量过程中对投影装置参数进行更新.试验验证方法的正确性和有效性.     

石英振梁加速度计研究现状及发展趋势

石英振梁加速度计是一种基于振梁谐振和力频特性原理的新型全固态惯性传感器,具有高精度、大量程、低功耗、直接频率脉冲输出等突出特点,已被广泛应用于战术武器系统。简要介绍了石英振梁加速度计的工作原理、技术特点,梳理了分体式和一体式两种仪表结构的研究现状和关键技术。结合国外研究发展趋势,指出石英振梁加速度计将成为后续达到摆式积分陀螺加速度计精度和抗辐照指标、满足战略级需求最有可能的加速度计方案。