结合轮廓及骨架序列编码的二维形状识别

二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域。其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别。不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法。该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点。最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较。实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5%。      

基于特征的产品建模技术

论述了基于特征的产品建模的两个关键技术，即基于约束的特征描述和非流形几何模型数据结构，给出了基于特征的产品建模系统的扩充框架     

小行星形貌特征的分析与描述

小行星形貌特征的分析对深空探测器的导航、着陆点的选取具有重要意义。现有的深空星体形貌特征的分析与描述主要集中在火星、月球等类地天体上,而作为宇宙中为数众多、信息量丰富的小行星却鲜有文献对其形貌特征作详细深入的介绍。文章以Vesta、Eros、Mimas等人类已探测的小行星为例,分析了几种典型的小行星表面形貌特征,完善了凹坑、岩石等形貌特征的描述参数,并用仿真实验生成了Mimas小行星表面的Herschel凹坑模型。实验结果显示,所提出的特征描述方法具有较好的仿真度和实用性。     

基于结构化特征的遥感影像道路智能提取方法

遥感影像道路提取是空基平台对地智能理解的重要内容.利用道路网络特有的结构特点,从道路网络结构相似性损失函数和结构化特征算子两个方面,提出了一种结构化特征表示的道路提取方法.首先,针对遥感图像中道路目标占比较小的特点,设计了深度较浅、分辨率较高的编解码网络结构;其次,引入道路网络的结构相似性(SSIM)损失,并提出一种道...     

改进的SURF算法及其在电视制导中的应用

针对电视制导应用,提出了一种改进的SURF特征描述子目标跟踪算法。首先对SURF特征描述子的生成过程进行了改进,利用三角特征和对角特征设计了改进的SURF特征描述子,在保证区分能力的基础上提高了运算速度;基于SURF特征点匹配,设计了电视制导的匹配跟踪策略。仿真试验证明,基于改进SURF特征描述子的跟踪算法满足电视制导需求,同时运算速度达到了26f/s,比改进前提高了一倍以上,满足实时性要求。     

三维地形不变性特征描述及其在地形匹配中的应用

 针对实时地形图与基准地形图之间存在旋转、缩放和平移等相似变换的地形匹配问题,提出一种基于地形不变性特征描述的匹配方法。分析了地形的凹凸特征,根据三维地形表面的局部极值点相对位置分布稳定的特点,采用极值点相对位置归一化表示的方法构造了地形的不变性特征向量,基于二维地形特征向量间的距离比较,实现了适应相似变换的地形匹配。该地形描述与匹配方法不依赖于地形的绝对尺度值,仿真实验表明了方法具有较好的实用性,是解决导航定位中存在缩放变换的地形匹配的有效方法。     

基于联合检测-描述的火星表面特征提取方法

针对火星着陆光学导航过程中,传统的图像特征点提取算法在相机角度变化、光照条件变化等情况下,序列图像间的特征点提取与匹配鲁棒性差的问题,提出了基于卷积神经网络的联合检测-描述特征提取方法。首先,通过Blender获取模拟火星着陆过程的视频,使用稀疏重建方法,对模拟视频的图像和火星真实图像进行三维重建,建立了神经网络可用的训练数据集。然后搭建了卷积神经网络以处理图像数据,通过改进损失函数,联合特征描述符和特征检测器双重作用,获得了更准确的匹配结果。仿真结果表明,该方法在处理多视角、光照条件多变的火星表面图像方面,具有更好的特征提取结果,并在匹配测试阶段具备优于传统算法的性能。     

一种基于雷达波束驻留模式的空间碎片轨道参数估计方法

利用窄波束的单脉冲精密跟踪雷达波束驻留模式进行碎片探测是空间碎片环境统计特征描述的一种重要途径。由于该模式观测弧段极短,且无法获取同一目标的多个弧段,因而利用常规定轨方法难以达到理想的效果。在圆轨道假设下,提出了一种利用波束驻留模式获取的单个极短弧计算碎片轨道高度和倾角的方法。首先利用碎片的距离确定其轨道高度;在此基础上,根据推导出的不同波束指向时碎片的距离变化率与轨道倾角的关系,得出其轨道倾角。该方法对于正南、正东指向的雷达波束驻留模式均适用,其中正南指向时还需利用方位角和仰角数据来区分轨道倾角与补角;但不适用于波束指向天顶的情况。仿真结果验证了方法的有效性。     

面向广域场景的可见光-SAR遥感图像匹配方法

可见光-SAR（合成孔径雷达）遥感图像的高精度匹配是视觉导航、图像融合等典型遥感应用的基础,现有匹配方法主要聚焦在非线性辐射失真（NRD）等成像差异的问题,并未充分考虑遥感图像的场景差异,导致匹配方法的场景适应性有限。为解决可见光-SAR图像匹配中成像场景广域多样、成像差异等挑战,文章提出了一种结合遥感图像场景分类的广域场景异源图像的匹配方法。该方法首先使用广域图像匹配场景分类算法按照纹理特征对遥感图像进行四个典型场景（重复纹理、非均匀纹理、弱纹理和混合类别）的分类,然后在统一的特征匹配框架中为每类场景选择合适特征描述符。将该方法在异源图像匹配数据集上与两种常用的可见光-SAR匹配方法进行比较,通过实验验证,文章的方法可以在不增加计算时间的前提下,在所有类别上取得最优的匹配结果。该方法为广域场景下的可见光-SAR遥感图像匹配提供了一种可行的解决方法。     

基于区域感知的机械零件位姿计算方法

机械零件位姿识别的准确性与高效性是实现生产过程自动化与仓储物流智能化的关键性能之一.本文对一般机械零件的位姿计算方法进行了研究,针对其形状种类多、结构特征明显等特点,结合场景语义分割方法以及点对特征,提出了一种基于区域感知的机械零件位姿计算方法,计算机械零件的位姿.为验证方法的有效性,使用多组数据进行了实验,并和其他方...