飞行器交会对接相对位置和姿态的估值方法

在飞行器的交会对接过程中 ,应用计算机视觉系统作为精确传感设备 ,测量飞行器相对于固定在空间站的坐标系的三维位置和方向 ,为导航和控制回路提供需要的反馈信息。文中研究了由计算机视觉系统采集的二维图像信息估计飞船相对于空间站的位置和姿态的方法 ;提出了光点检测光线拟合算法 ,并给出数字仿真结果。     

自由虚拟实景空间的构造

使用基于图像的绘制技术构造虚拟实景空间是目前虚拟现实领域研究的热点. 如何扩大自由度是虚拟实景空间需要解决的关键问题.自由虚拟实景空间是能够自由操纵的 虚拟实景空间. 提出同心球拼图的方法构造自由虚拟实景空间,能满足用户在自由漫游时俯 视和仰视的需要.另外在自由虚拟实景空间中引入超链的思想,通过对虚拟空间中虚拟对象 进行有效的组织,为用户提供丰富的空间操纵能力.试验结果表明,用户在自由虚拟实景空 间中能够自由地操纵虚拟空间.      

月球车鱼眼相机的标定方法研究

提出了一种两步法来高精度地标定月球车中鱼眼相机的方法.第一步,采用球面投影方程来表示鱼眼相机的成像模型,并建立球面投影与透视投影间的转换关系.利用直线在球面投影中的像为椭圆弧这一性质,求得球面投影中像主点坐标和球半径.第二步,用求得的上述参数将球面投影图像转化为透视投影图像,并进行相机内参数的标定.用新标定得到的像主点坐标和球半径代替上次结果,再次进行投影转换和内参数标定,按此进行迭代计算,直至标定结果收敛于设定阈值.最后,本文还通过了一组实验验证了该方法的正确性.     

跨传感器异步迁移学习的室内单目无人机避障

针对强化学习策略由仿真环境向实际迁移困难的问题,以提高无人机采用无深度信息单目视觉时的行人规避能力为目标,提出一种基于异步深度神经网络结构的跨传感器迁移学习方法。首先,在仿真环境中仅使用虚拟单线激光雷达作为传感器,通过基于确定性策略梯度(DDPG)的深度强化学习方法,训练得到一个稳定的初级避障策略。其次,用单目摄像头和激光雷达同步采集现实环境中的视觉和深度数据集并逐帧绑定,使用上述初级避障策略对现实数据集进行自动标注,进而训练得到无需激光雷达数据的单目视觉避障策略,实现从虚拟激光雷达到现实单目视觉的跨传感器迁移学习。最后,引入YOLO v3-tiny网络与Resnet18网络组成异步深度神经网络结构,有效提高了存在行人场景下的避障性能。     

以顾客价值为导向的成本管理研究

成本管理是企业管理的重要组成部分，各个企业都在不断地探索改进企业成本管理的手段和模式。但是，大部分企业主要还是从产品的生产成本角度出发，解决企业现有资源的合理配置或者如何降低供应商的原料成本，而很少从顾客的角度出发来考虑如何优化企业的成本管理。文章试图从顾客价值角度来研究成本管理，这并非是对以前成本管理理论的否定，而是在其基础上的继承和发展，以使其更加适应经济发展对成本管理的要求。     

基于微分图象噪声估计的主动型边界检测方法

提出一种简单的主动型边界检测方法。它首先通过噪声估计捕捉图象中可能存在边界的邻域，然后获取邻域中有关边界的空间参数，由此选择最佳微分滤波算子对相应邻域进行滤波，以获取边界点。该方法具有很强的处理针对性，因此它运算速度快、精度高、一次即可获取单象素宽的边界。     

图象匹配中的仿射透视近似

提出了在图象匹配中使用的一些新的仿射透视近似投影不变量。文中引进了点的仿射透视近似的概念，分析了线段的透视投影与其仿射透视近似间的最大相对误差，获得了一个有实用价值的距离三角形误差判决准则。基于此准则，研究了物体上同一空间平面中，平行线段长度比，同底面积比等仿射不变量，近似用作透视不变量的可能性。实验结果证实了分析的可靠性。     

生物工程微操作机器人视觉系统的研究

针对生物工程领域显微操作的要求和特点,设计并实现了一个显微视觉系统.该系统采用基于相关系数的模板匹配算法和基于形态学运算的识别算法,能同时获得至少3个目标的二维位置信息.这两种算法均可由能够用硬件并行实现的离散卷积运算来实现,从而能够快速地计算目标的位置信息,实现了实时视觉伺服控制.实验结果表明视觉伺服控制能有效地提高系统的性能;视觉系统能够满足实时控制的要求.     

在模拟飞机降落过程中的眼动分析

通过分析眼睛运动规律,研究被试者的注意力分配特点.通过模拟飞机全部降落过程,用眼动测量设备采集了眼睛的注视点和速度数据.运用眼动数据对被试者如何在目标兴趣区域进行视觉转换和信息的初步认知加工过程进行了分析.结论认为,被试者主要利用由上到下(Top-down)的信息处理机制驱动眼动,良好的情景意识对飞行驾驶有重要意义.     

运用计算机视觉对空间飞行器交会对接中的位置和姿态的测量

本文叙述了一种测量空间飞行器交会对接过程中位置和姿态角的方法。这种方法简单所需的运算量也较少，通过测量能给出追踪飞行器相对于目标飞行器的位置和姿态角。