基于凸松弛全局优化算法的视觉测量位姿估计

针对参考点存在较大噪声时基于光束法平差的视觉测量位姿估计无法确保目标函数在全局极小处收敛,本文提出利用凸松弛（LMI）全局优化算法进行视觉测量全局最优位姿估计。利用归一化图像点和摄像机光心组成的正交投影矩阵,构造以旋转矩阵四元数为参数的物空间误差目标非凸多项式函数。对非凸多项式进行LMI,可以逼近其全局极小值,进而求解...     

基于编码方法实现立体视觉中图像的点匹配

实现自动化的图像匹配一直是立体视觉测量中关键的一步。基于编码方法，对2幅图像中的测量进行匹配，匹配问题实质是求解空间点在2个（或多个）像平面的对应关系。如果对测量点进行编码，对编码进行身份识别后，即可实现匹配。该编码需在复杂的背景中被有效地识别，并且具有旋转、缩放、变形的无关性，实验表明，该方法匹配正确率高，匹配速度快，是一种解决匹配问题的实用方法。     

大视场多像机视频测量系统的全局标定

针对大视场多像机视频测量系统的全局标定,提出并实现了一种基于近景摄影测量技术的高精度像机标定方法.首先,设计一种带有标志点的十字架形标定参考物,十字架正反两个表面粘贴有环形的编码标志点和圆形的非编码标志点.然后,在现场用工业摄影测量系统XJTUDP重建出双面标定十字架的精确结构尺寸数据;将标定十字架在公共视场范围内依次摆出多个姿态,并控制多像机同步拍摄各姿态的图像.最后,为大视场像机选择10参数非线性成像模型,对采集的图像组依次进行标定运算,标定出各像机的内参数和畸变参数,并全局定向出各个像机在统一坐标系下的外方位参数.实验结果表明,该标定方法的重投影误差小于0.05 pixel;利用标定结果测量高精度标准尺长度,相对误差小于1/4 000,可满足大视场多像机视频测量对精度和效率的要求.     

Status quo and open challenges in vision-based sensing and tracking of temporary resources on infrastructure construction sites

Modern construction projects require sufficient planning and management of resources to become successful. Core issues are tasks that deal with maintaining the schedule, such as procuring materials, guaranteeing the supply chain, controlling the work status, and monitoring safety and quality. Timely feedback of project status aids project management by providing accurate percentages of task completions and appropriately allocating resources (workforce, equipment, material) to coordinate the next work packages. However, current methods for measuring project status or progress, especially on large infrastructure projects, are mostly based on manual assessments. Recent academic research and commercial development has focused on semi- or fully-automated approaches to collect and process images of evolving worksites. Preliminary results are promising and show capturing, analyzing, and documenting construction progress and linking to information models is possible. This article presents first an overview to vision-based sensing technology available for temporary resource tracking at infrastructure construction sites. Second, it provides the status quo of research applications by highlighting exemplary case. Third, a discussion follows on existing advantages and current limitations of vision based sensing and tracking. Open challenges that need to be addressed in future research efforts conclude this paper.     

基于全局位姿评估的条纹反向视觉测量

提出基于全局位姿评估的条纹反向视觉测量。利用带测头的摄像机拍摄二维正弦条纹,根据傅里叶分析提取的平面特征点全局评估摄像机位姿,进而测量测头的球心坐标。摄像机的位姿评估是条纹反向视觉测量的关键技术,在测头标定和坐标测量中均需要进行位姿评估。位姿评估的误差函数包括重投影误差和物空间误差两类,两者在基于平面的位姿评估中均存在两个局部极小值,采用全局位姿评估算法可以避免误差函数陷入局部极小以高精度获取摄像机位姿,完成测头标定和坐标测量。实验结果表明,该方法可以高精度测量物体的三维坐标。     

距离约束算法在微波天线面形测量中的应用

微波天线的工作面的加工精度直接影响其工作性能,因此,对加工后的工作面进行高精度的面形测量是必要的.一种新的基于距离相对约束的视觉测量方法被用于微波天线面形的高精度测量,测量程序可分为两步:直接线性变换求初值和基于距离约束的最优化解算,解算过程中完成了透镜畸变的校正,其相对精度可达1/2,000,并用最小二乘法拟合了微波天线的面形.     

多约束条件在薄膜充气天线面形测量中的应用

薄膜充气可展开天线的性能受其面形加工的几何精度影响很大,由于天线本身材质的特点,在其面形测量的方法中,非接触式的视觉测量技术具有很大的优势。在对大尺寸薄膜充气可展开天线的面形进行视觉测量过程中,综合考虑几何约束、极线约束、站位约束、距离约束等多种约束条件,可以使系统匹配自动化的准确率提高到100%,测量相对精度达到5×10-4以上,满足天线测量要求,并且对于测量过程中的网络规划、提高解析计算可靠性等方面起到了关键作用。     

航天器薄膜充气天线面形的视觉测量方法

利用视觉测量的方法,对直径3.5 m的薄膜充气天线进行了高精度测量,测量过程分为空间点坐标计算、薄膜充气天线面形的拟合及精度分析.测量结果表明,该方法的相对精度达到1/2,000.