车辆压线检测方法

针对车辆压线的违章行为,提出一种基于计算机视觉的车辆压线检测方法。首先利用Hough变换对交通视频图像中的黄线实现自动提取;然后用背景差法从图像中提取前景车辆,并用大津法将车辆分割出来,从而获得车辆位置;最后根据黄线区域和车辆区域是否有重叠来判断车辆是否压线。实验结果表明,该方法能满足准确高效的要求。     

基于数字图像的测量实验平台的研究

数字图像处理技术在自动化领域的应用越来越广泛,根据教学的需要,我们研究了基于数字图像的测量实验平台,本文论述了该平台测量几何尺寸、复杂形状物体的表面积和检测零件表面质量的原理,尤其提出了利用参考物法测量复杂形状物体表面积的新方法。从教学角度,介绍了平台的硬件组成和测量软件的图像处理流程,最后以测量手掌面积为例说明了测试平台的使用方法以及要求学生实践的内容。     

垂直起降无人机自主视觉着舰方法

考虑垂直起降无人机着舰问题的特殊性,提出了一种基于机载视觉的自主着舰方案。突破了传统2D光流测速的弊端,利用图像球面光流估计出目标舰船的三维速度矢量。为解决传统位置控制方案对着落轨迹精度控制不足的问题,利用Tau理论实时规划出一条满足着舰软着落约束条件的期望轨迹,最终以无人机三维飞行速度矢量作为控制量设计了轨迹跟踪控制器。基于Unity3D软件开发视景仿真环境,模拟不同海况条件,对所设计系统进行了半实物闭环仿真验证。与传统轨迹规划方案相比,所提方法无需复杂优化迭代计算,能同时满足着舰的实时性和精确性需求。     

基于随机Hough变换的人头检测

传统的人头检测方法多为基于人脸和头发的检测,误差较大。为此,提出一种基于随机Hough变换(RHT)的人头检测方法。根据人头部轮廓近圆的特征,采用Canny算子提取图像边缘,得到目标轮廓。利用RHT算法对独立的曲线进行圆检测,并对人头进行标识。实验结果表明,与现有方法相比,该方法的识别率较高、速度较快、适用范围较广。     

基于方向微分的运动模糊方向鉴别的改进算法

对运动模糊方向鉴别受图像中目标形状影响的情况，基于目标不可能同时出现在图像四角的考虑，提出鉴别图像四角替代整幅图像的思想，完善了现有的基于方向微分的加权平均法，扩大了其应用范围。同时，分两次设定方向角的搜索步长，减小了计算量。试验表明，改进后的基于方向微分的加权平均法运行时间为现有方法的29．27％，鉴别结果的均方误差为现有方法的65．98％。     

基于色彩分割和自适应窗口的快速立体匹配

针对现有立体匹配算法难以兼顾匹配精度和速度的不足,提出了一种基于联合匹配代价的局部方法.首先,根据视差在同一色彩分割区域内平滑变化的假设,提出了一种利用参考图像和目标图像的色彩分割信息获得的基于任意形状和大小支持区域的匹配代价;然后在RGB色彩空间中,通过由窗口内的平均匹配误差、误差方差及较大窗口的偏向误差构成的窗口选择评价函数,获得基于自适应矩形窗口的匹配代价;最后,将这两种匹配代价进行有机的结合构成联合匹配代价,并通过局部优化方法获得稠密视差图.采用Middlebury dataset进行的实验结果表明,本文算法不仅可以提高视差不连续区域和低纹理区域的匹配精度,而且获得的视差与当前主流算法具有可比性.此外,所提算法的处理时间较之当前优秀的局部方法提高了约19～35倍.     

煤胶质层自动测量系统研究

为了解决当前煤胶质层手工测量误差大、劳动强度高的问题,提出了一种实现自动测量的新方法.通过热电偶检测到煤样被加热到250℃以后,利用体积传感器和差分算法自动判断出煤样体积曲线为波峰或者波谷,然后启动机械手进行测量,同时利用机械手中的压力传感器检测行进在煤样中的探针所受阻力变化,再结合直线步进电机移动距离得到煤胶质层上下表层位置,最后利用最小二乘法拟合出上下表层的曲线,计算得到煤胶质层的最大厚度值.实验表明该自动测量系统的误差低于0.5 mm,完全满足国标要求.     

无人机自主着陆过程中合作目标特征点的提取方法研究

准确估计无人机着陆时的相对位置和姿态对实现无人机安全着陆具有重要的意义,正确地提取出合作目标中的特征点是一个重要环节。本文提出了一种合作目标特征点的提取方法,首先,通过Sobel算子对合作目标进行边缘检测;然后,利用轮廓跟踪获得合作目标的轮廓链码表;最后,利用合作目标的形状特征以及链码的特性,从合作目标的图像中提取出10个特征点。实验结果表明,本文的方法能很好地提取出合作目标的特征点,为后续的无人机姿态信息的精确计算提供了保障。     

结构化低秩字典学习的人脸识别

目的 现实中采集到的人脸图像通常受到光照、遮挡等环境因素的影响,使得同一类的人脸图像具有不同程度的差异性,不同类的人脸图像又具有不同程度的相似性,这极大地影响了人脸识别的准确性。为了解决上述问题对人脸识别造成的影响,在低秩矩阵恢复理论的基础上提出了具有识别力的结构化低秩字典学习的人脸识别算法。方法 该算法基于训练样本的标签信息将低秩正则化以及结构化稀疏同时引入到学习的具有识别力的字典上。在字典学习过程中,首先利用样本的重建误差约束样本与字典之间的关系;其次将Fisher准则应用到稀疏编码过程中,使其编码系数具有识别能力;由于训练样本中的噪声信息会影响字典的识别力,所以在低秩矩阵恢复理论的基础上将低秩正则化应用到字典学习过程中;接着,在字典学习过程中加入了结构化稀疏使其不丢失结构信息以保证对样本进行最优分类;最后再利用误差重构法对测试样本进行分类识别。结果 本文算法在AR以及ORL人脸数据库上分别进行了实验仿真。在AR人脸数据库中,为了分析样本不同维数对实验结果造成的影响,选取了第一时期拍摄的每人6幅图像,包括1幅围巾遮挡,2幅墨镜遮挡以及3幅脸部表情变化以及光照变化（未被遮挡）的图像作为训练样本,同时选取相同组合的样本图像作为测试样本,无论哪种方法,图像的维度越高识别率越高。对比SRC （sparse representation based on classification）算法与DKSVD （discriminative K-means singular value decomposition）算法的识别率可知,DKSVD算法通过字典学习减缓了训练样本中的不确定因素对识别结果的影响;对比DLRD_SR （discriminative low-rank dictionary learning for sparse representation）算法与FDDL （Fisher discriminative dictionary learning）算法的识别率可知,当图像有遮挡等噪声信息存在时,字典低秩化可以提高至少5.8%的识别率;对比本文算法与DLRD_SR算法可知,在字典学习的过程中加入Fisher准则后识别率显著提高,同时理想稀疏值能保证对样本进行最优的分类。当样本图像的维度达到500维时人脸图像在有围巾、墨镜遮挡的情况下识别率可达到85.2%;其中墨镜和围巾的遮挡程度分别可以看成是人脸图像的20%和40%,为了验证本文算法在不同脸部表情变化、光照改变以及遮挡情况下的有效性,根据训练样本的具体图像组合情况进行实验。无论哪种样本图像组合,本文算法在有遮挡存在的样本识别中具有显著优势。在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及墨镜遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少2.7%,在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及围巾遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少3.6%,在训练样本包含脸部表情变化、光照变化、围巾遮挡以及墨镜遮挡图像的情况下,其识别率高于其他算法至少1.9%。在ORL人脸数据库中,人脸图像在无遮挡的情况下识别率达到95.2%,稍低于FDDL算法的识别率;在随机块遮挡程度达到20%时,相比较于SRC算法、DKSVD算法、FDDL算法以及DLRD_SR算法,本文算法的识别率最高;当随机块遮挡程度达到50%时,以上算法的识别率均不高,但本文算法的其识别率仍然最高。结论 本文算法在人脸图像受到遮挡等因素的影响时具有一定的鲁棒性,实验结果表明该算法在人脸识别方面具有可行性。