仿射重投影混合虚实注册方法

针对特征图形结合自然纹理特征的虚实注册误差较大、运行速度慢的问题,提出仿射重投影混合虚实注册方法.通过建立摄像机、真实场景以及特征坐标系之间对应关系的仿射坐标系,且采用ORB算法进行特征检测及后续特征模板的构造,并利用仿射重投影矩阵来恢复特征模板在当前图像上的投影位置信息以计算虚实注册矩阵.采用OpenGL生成的立方体模型与真实场景之间进行虚实注册仿真实验.仿真结果表明:在特征图形被遮挡或不可见时,本文方法在精度、健壮性以及速率方面表现优异,提高了增强现实(AR)系统的实时性和鲁棒性.     

风速传感器实测风速不确定度评定对比研究

在风速传感器实测风速不确定度的评定中，传统方法是将实测风速测量模型简化后采用GUM(guide to the expression uncertainty in measurement)进行评定。但GUM并不适用于复杂模型，为了研究实测风速不确定度评定的可靠方法，对风速传感器分别采用GUM和MCM(Monte Carlo method)进行不确定度评定，对比分析评定结果，并利用MCM评定结果验证GUM的适用性。结果表明，简化模型下GUM和MCM评定结果差异较小，但只有标准不确定度取一位有效数字时，GUM评定方法通过验证，评定结果一致性好；实测模型下MCM和简化模型下GUM评定结果对比得到，两者包络形状相似，但实测风速最佳估计值明显偏大，GUM评定方法不能通过验证；改变部分输入量分布时，两种方法得到实测风速最佳估计值非常接近，但GUM评定得到包含区间比MCM明显增宽，概率分布相差较大，GUM评定方法不能通过验证。因此，应当根据模型的复杂程度、输入量分布情况以及测量结果准确度的要求选择合适的评定方法，如果输入量分布均服从正态分布且对测量准确度要求不高，可使用GUM进行评定，反之建议使用MCM评定以提高观测结果的准确性和可靠性。     

改进TLD与ORB的AR系统长时跟踪注册方法

针对增强现实系统长时跟踪注册需求以及三维跟踪注册时待注册区域尺度变化、光照变化、内外旋转等复杂环境易导致注册失败问题,提出改进TLD跟踪及ORB特征检测的增强现实长时三维注册方法。通过采用TLD长时鲁棒跟踪算法对待注册区域跟踪,并利用待注册位置自适应动态检测策略对TLD算法跟踪-学习-检测的结构机制的实时性和精确度进行优化;利用ORB算法对待注册位置进行特征检测及三维注册矩阵计算;将虚拟信息叠加至待注册位置。选取长时视频序列进行跟踪、检测及注册仿真实验。实验结果表明,改进TLD长时跟踪算法相比TLD算法在OPE精确度方面提升约5%,对待注册位置的跟踪速率提升约2倍,使得AR系统在复杂环境下的长时跟踪注册具有更好的稳定性和鲁棒性。     

自动土壤水分传感器实验室校准方法探讨

文章依据JJF 1071-2010《国家计量校准规范编写规则》对自动土壤水分传感器的实验室校准方法进行了研究,并通过对528个传感器的实验数据进行统计分析,对标准器的性能要求、自动土壤水分传感器的技术要求及复校准时间间隔等进行了充分说明。为校准规范的起草提供了科学依据。     

基于GUM的叶轮数字风速仪不确定度分析与评定

叶轮数字风速仪目前没有检定规程,需要采用高一级标准进行校准,才能确保使用中测量数据的准确、可靠,为了表征校准结果的可信赖程度,基于GUM法分析并评定叶轮数字风速仪的测量不确定。首先依据测量数学模型制定测量方案,选取2、5、10、15、20m/s校准点对AM-4202型叶轮风速仪进行10次重复性校准,然后采用GUM法分析校准过程中不确定度的来源,选取合理的概率分布计算不确定度分量,最后计算得到扩展不确定。结果表明,除了重复性引入的不确定度,测量环境、标准皮托管的等级、安装时与气流方向的夹角、数字压力计的等级、风洞本身的性能以及数据修约都会影响测量结果的不确定度,在计算合成标准不确定时应全部考虑,以确保测量结果更加准确、可靠。     

基于改进KCF的跟踪注册方法

针对三维注册易受环境以及目标跟踪检测算法耗时严重、精度低的影响,提出改进KCF(I KCF)的跟踪注册方法。该方法分为4步：（1)利用正则最小二乘分类器的样本训练来获取尺度核相关滤波器和位置信息;（2)搜索尺度核相关滤波器和位置输出响应最大值,完成尺度和目标位置的检测;（3)借鉴MOSSE跟踪器更新方法对模型更新;（4)采用ORB算法对目标位置特征检测并计算出注册矩阵。选取视觉跟踪基准数据集中的6组数据以及拍摄的视频序列仿真实验。仿真结果表明,当目标位置发生旋转、缩放、部分遮挡、光照和运动模糊时,I KCF在精确度、成功率以及效率上总体优于KCF、TLD、Struck和CT算法;且目标位置与OpenGL立方体注册融合度较高;基于I KCF的AR系统具有较好的实时性、稳定性和鲁棒性。     

MEEM跟踪和改进ORB特征检测的三维注册方法

针对增强现实系统三维注册在线跟踪模型漂移问题,以及特征检测算法耗时问题导致的注册失败。提出一种基于MEEM跟踪和改进ORB特征检测的三维注册方法。通过MEEM算法对移动对象区域跟踪。对跟踪的目标位置采用ORB算法检测特征点时,采用多尺度空间理论提取稳定特征点,并且采用改进决策树的递归调整方式,同时对特征检测参数设置。利用相邻帧之间特征点的匹配关系求得三维注册矩阵;将跟踪数据集与OpenGL生成的立方体模型进行跟踪注册仿真实验。仿真结果表明,改进ORB特征检测算法对待注册区域的检测具有尺度不变性、更高稳定性以及特征分布均匀,误差相比ORB算法降低约42%,该注册方法在运行过程中基本能够保证误差在7 mm以内;使得AR系统具有较好的实时性、精确性和鲁棒性。     

移动校准系统雨量量值结果比对分析

为验证地市级移动校准系统中雨量项目测量量值的一致程度和计量标准的可靠程度，甘肃省气象计量检定站组织甘肃省地市级移动校准系统开展了雨量要素的量值比对工作。首先确定雨量对比方式、比对样品，选择雨量和降水强度作为校准点，分析此次比对中雨量传感器的稳定性、判别比对结果异常数据、评定测量不确定度，最后计算归一化偏差进行评定，得出评定结果。比对工作较为客观地反映了各市州移动校准系统的校准能力、校准人员水平以及标准设备的现状，有效地识别了各参比单位存在的问题，为进一步提升现场校准能力提供可靠依据。