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结合轨道交通客流特点和应用需求,在详细描述人像识别中的图像预处理、人像空间的建立及特征脸识别方法的基础上,研究了全局特征提取、Upper特征提取和Tzone特征提取方法.基于全局特征的识别方法通过提取人像的整体形状特征进行识别,易受表情、姿势、遮挡等的影响.基于Upper特征和Tzone特征在处理表情和遮挡等问题时,与基于全局特征的方法相比具有一定的优势,因此,本文对全局特征、Upper特征和Tzone特征进行了加权融合,提出一种基于多特征融合的人像识别方法.经京沪高速铁路部分车站试点验证,该方法能有效提高人像识别的准确率.     

路基表面沉降视觉检测系统光斑中心定位方法研究

激光光斑中心精确定位是铁路路基表面沉降视觉测量系统的关键技术,关系沉降测量的精度.分析了铁路路基表面沉降视觉测量的基本原理,结合激光光斑图像的特点,在以光斑轮廓邻域的灰度分布进行曲面建模的基础上提出基于曲面拟合的光斑亚像素中心定位方法,并通过实验验证了该方法光斑中心定位精度优于常用的基于重心灰度分布曲线拟合法,定位精度高且鲁棒性好,达到了铁路路基沉降观测精度的要求.     

基于会聚双目成像系统对圆锥类零件锥度测量的研究

针对锥类零件锥度的测量，提出了基于计算机视觉技术的新的测量方法，阐述了视觉测量系统设计技术与实现方法，并就图像采集、摄像机标定、特征提取、问题求解以及会聚双目成像系统测量结果精度等问题进行了分析．     

基于像素-亚像素级形态分析的路面三维图像裂缝自动识别算法

为了准确有效地检测路面裂缝,为路面性能评估、路面养护管理、路面结构和材料设计提供数据支撑,针对1 mm/像素路面三维图像提出了基于像素-亚像素级形态分析的裂缝自动识别算法。首先,应用Canny算法和区域生长算法检测候选裂缝目标并进行融合处理,得到融合分割图像;然后,提取并重构像素级与亚像素级图像骨架;最后,融合像素-亚像素级骨架图像,综合利用形态学算子和轮廓长度、圆度、扁平率等连通域形态特征提取裂缝目标。基于150张路面三维图像(992像素×992像素)对笔者算法和另外5种既有算法进行测试,结果显示,笔者算法获得了较高的准确率(均值90.45%)和召回率(均值96.49%),F均值由高至低分别为:笔者算法(90.72%)、种子并行生长算法(39.65%)、GAVILáN算法(33.46%)、各向异性测度算法(30.32%)、Canny检测(25.85%)和OTSU分割法(5.85%)。算法适用性分析表明,笔者算法较适用于细小裂缝图像识别,种子并行生长算法、GAVILáN算法和各向异性测度算法有利于宽而明显的裂缝识别,而Canny和OTSU通常可作为裂缝识别算法中的一个图像处理环节。     

交通事件视频图像自动识别系统的研究

如何有效利用高速公路视频图像信息,实时全天候自动智能检测交通事件,提升交通管理部门应急处置能效,是当前公路视频监控亟需解决的问题．本文基于视频图像处理技术,开展交通事件自动识别算法和系统的研究：采用中值滤波、亮度缩放等图像预处理方法,提取交通视频图像的前景目标边界并抑制噪声;基于灰度阈值化方法,对车辆前景进行二值化分割处理;提出一种二值化场景图像连通区域标定算法,对交通事件前景目标进行特征提取与检测识别,并基于上述算法和识别流程开发了交通事件视频自动识别系统．试验表明,该系统对噪声干扰抑制能力较强,识别准确率较高．     

视觉伺服机器人视界内的直接路径规划

建立了GRB-400单目视觉伺服机器人的图像雅可比矩阵，针对此动态双环系统设计了控制算法使视觉伺服闭环运动控制系统稳定．根据视觉伺服闭环运动控制系统的需要，提出了最速下降法与惩罚函数法相结合的平面规划方法,在机器人的视界内解决一定时间内最小能量的路径规划问题．仿真与实验结果表明。机器人根据在其视觉范围内的目标物体的位置即可采用上述方法确定优化的路径。     

未标定图像序列的隐式曲面重建方法

为了提高未标定图像序列三维重建得到的几何模型的质量,提出特征点检测算法,以得到更多的匹配点.其主要思想是在首帧图像指定密集的网格,在网格点附近确定最容易跟踪的特征点,利用迭代方法得到子像素精度的特征点坐标,然后用稀疏特征集的金字塔Lucas-Kanade光流跟踪算法跟踪这些特征点,再用自标定算法,重建出相对均匀和稠密的三维点云,最后利用基于径向基函数(RBF)的隐式曲面重建算法,生成目标的表面模型. 多个图像序列的重建结果表明,本方法对纹理丰富的场景能够获得较好的重建结果.     

隧道视觉检测机器人成套系统研制

目前国内隧道视觉检测系统存在检测精度较低、病害识别速度较慢等问题,对此研制了隧道视觉检测机器人成套系统。为提高隧道衬砌图像采集精度,设计研发了视觉采集角度调节装置和车载测速装置,实现了对车载工业相机拍摄角度的精确调节以及病害坐标的高精度获取;为提高病害识别速度,组建了数据中心,实现了海量隧道图像数据的存储、处理和管理。工程实践证明隧道视觉检测机器人成套系统解决了图像采集精度低、病害识别速度慢的问题,具有良好的应用前景。     

融合PHOG和MSLBP特征的铁路扣件检测算法

为了提高铁路扣件检测的识别率和鲁棒性,以及扣件图像PHOG特征的有效性,提出了简单有效的枕肩定位算法,该算法首先在提取PHOG特征前,根据枕肩、扣件和背景间的位置关系去除冗余背景信息;然后,模拟人眼视觉注意机制,设计MSLBP特征采样方式,提取扣件图像的宏观纹理特征;最后,采用分层次加权融合的方法联立两类特征,并采用SVM分类器进行扣件分类识别,提出一种基于计算机视觉和PHOG-MSLBP融合特征的缺陷识别算法.将该算法应用于实验,结果表明:与使用PHOG、MSLBP单一特征相比,基于PHOG-MSLBP融合特征检测算法的平均识别率分别提高了6.3%、4.5%,且鲁棒性更强,可满足扣件缺陷自动化检测的需要.     

基于自适应复杂场景的背景建模方法

因复杂场景下的背景动态变化大,大多数背景建模算法易引起误匹配而导致检测精度降低.为此,提出一种基于自适应复杂场景的背景建模方法,背景模型采集视频前5帧图像初始化模型,通过后续帧获取像素的分布特征并更新背景模型.算法提出自适应离散系数结合像素值检测像素动态变化幅度,获取复杂背景中的目标.实验通过对多组数据测试,验证了算法检测精度优于其他算法,有效改善复杂场景下动态背景对前景目标提取的影响,减少了由背景像素值大幅度变化产生的假前景,在复杂场景下检测目标有较强的适应性和鲁棒性.     

多层感知器自监督在线修正的道路识别算法

为解决自主移动机器人非结构化道路识别检测准确性、鲁棒性及实时性的问题，提出一种基于感兴趣区域(Region of Interest，ROI)与多层感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)为核心的自监督在线修正算法.首先，通过ROI算法规定被处理图像的有效计算区域；其次，利用多层感知器对样本数据进行训练，将感兴趣区域按相应特征实现分类处理，并对分类区域进行形态学处理及特征提取处理，筛选出有效的行驶区域；最后，通过自监督在线修正算法替换错误处理结果，进一步保障道路分类识别的准确性.实验结果表明，改进算法能准确地识别出环境中的道路区域，具有良好的实时性与可靠性.     

多层感知器自监督在线修正的道路识别算法

为解决自主移动机器人非结构化道路识别检测准确性、鲁棒性及实时性的问题,提出一种基于感兴趣区域(Region of Interest,ROI)与多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)为核心的自监督在线修正算法.首先,通过ROI算法规定被处理图像的有效计算区域;其次,利用多层感知器对样本数据进行训练,将感兴趣区域按相应特征实现分类处理,并对分类区域进行形态学处理及特征提取处理,筛选出有效的行驶区域;最后,通过自监督在线修正算法替换错误处理结果,进一步保障道路分类识别的准确性.实验结果表明,改进算法能准确地识别出环境中的道路区域,具有良好的实时性与可靠性.     

融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究

在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征,能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后,对其进行融合,最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类,取得了极其高的识别效果.     

基于平板标定工具的机器人工具中心点标定方法

为在工业现场便捷、准确地获取工具中心点（tool center point，TCP）参数，降低机器人末端工具的定位误差，提出了一种基于平板标定工具的机器人TCP标定方法. 利用机器人TCP与平板多次触碰所形成的空间触点应共面的约束条件，建立了机器人TCP参数标定模型；针对TCP名义参数未知和已知的情况，分别提出了基于粒子群算法的TCP直接求解和线性化的偏差求解算法. 通过数值仿真和标定试验验证所提出方法的可行性和准确性，结果表明:TCP直接求解和偏差求解算法求解的结果与传统四点标定法相比，误差分别在0.5 mm和1.0 mm以内.      

Exploiting Local and Global Characteristics for Contrast Based Visual Saliency Detection

Visual saliency is an important cue in human visual system to identify salient region in the image;it can be useful in many applications including image retrieval,object recognition,image segmentation,etc.Image contrast has been used as an effective feature to detect visual salient region.However,the conventional contrast measures either in spectral domain or in spatial domain fail to give sufficient consideration towards the local and global characteristics of the image.This paper presents a visual saliency detection algorithm based on a novel contrast measurement.This measurement extracts the spectral information of image block using the 2D discrete Fourier transform(DFT),and combines with the total variation(TV)of image block in spatial domain.The proposed algorithm is used to perform salient region detection in the image,and compared with state-of-the-art algorithms.The experimental results from the MSRA dataset validate the effectiveness of the proposed algorithm.     

二维激光雷达数据角点特征的提取

为增强无人车识别行驶环境中角点特征的鲁棒性, 并提高角点特征的识别速度, 基于观测点的二变量正态概率密度映射之间的相对差值, 提出了一种角点特征提取方法; 将观测数据组映射到二变量正态概率密度空间, 获得每个观测点的映射; 对映射结果进行归一化, 消除协方差引起的数值差异; 在映射数值曲线中寻找波峰与波谷的位置, 波峰对应的观测点最接近均值点, 波谷对应的观测点最接近拐点; 利用波峰和波谷的相对高度判定该组观测数据是否符合角点特征的边长要求; 用波谷对应的原始观测数据点坐标作为角点特征, 构建环境特征地图。试验结果表明: 提取方法能够处理观测点数大于63, 观测点角度分辨率大于1°的稀疏观测数据, 在大尺寸室外环境和室内环境中, 提取方法都能够稳定识别大型角点; 对小于180个点的观测数据, 最大处理时间小于5ms, 平均处理时间小于1.9ms, 提取方法减少了构建环境特征地图的时间; 提取方法依据观测数据的二变量正态概率密度提取角点特征, 对观测误差和角点特征的尺度与形状不敏感, 能够有效提高角点特征的识别鲁棒性。      

分层CS-LBP和HOG特征融合的人脸识别研究

针对单独的纹理特征只能提取图像的纹理信息而不能得到图像轮廓边缘信息的问题,在人脸识别的特征提取研究中提出了分层CS-LBP和分层HOG特征的融合方法.对图像分别进行多次CS-LBP和HOG特征的提取,得到分层CS-LBP特征提取图像和分层HOG特征提取图像,对分层的特征提取图像再次提取分层CS-LBP和分层HOG特征,并将两种分层特征进行融合,得到更有效的人脸的纹理及边缘轮廓特征.在ORL和GT人脸库上的实验结果验证了所提出的分层特征融合方法的有效性.     

A Stable Switch Method Based on Fusion in Uncalibrated Visual Servoing

Stable switch control between multiple cameras for uncalibrated visual servoing was studied. Switch images based on fusion were presented to get the continuous dynamic image Jacobian matrix among robots and distributed visual sensors. The designed fusion algorithm is suitable to have dynamically adjustable fusion weights, and the fusion structure was analyzed. Simulations and experiments without any knowledge of mobile robots and uncalibrated visual sensors show that the method has higher adaptability than the traditional instant switch control method. The method can enhance the system stability at the switching process.     

基于贝叶斯决策的航空影像自动配准

为消除像点投影差对航空影像目标监测中影像配准的影响,提出了一种基于贝叶斯决策理论的像点投影差消除方法.该方法通过推导分析像点投影差的分布规律及其对影像配准的影响,设置训练样本区,提取大量特征匹配对,计算得到投影差分布参数,并基于贝叶斯决策理论构建了像点投影差消除准则.为验证其有效性,选用KIT AIS影像数据进行了实验,比较分析了投影差消除前后的配准影像结果.分析结果显示,消除后差分视觉效果得到改善,信息熵减小10%,表明本文方法可有效提高航空影像配准的精度.      

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提出了一种应用于智能交通监控系统的运动目标识别和跟踪方法。针对帧间差分提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种基于冗余小波变换的运动目标识别算法,即直接在冗余小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标。对于检测出来的运动目标,本文对mean-shift算法进行了改进,采用自适应mean-shift算法,对目标进行跟踪。实验结果表明,本文提出的算法可以有效地提取运动目标,即使目标与背景具有较高的相似度,也可以较准确的提取出前景运动信息,效果要好于传统的帧差法;跟踪目标准确度高,不受目标大小变化的影响。本算法具较高的实用价值和应用前景。