基于双目视觉的运动目标跟踪与测量

在研究融合运动目标位置预测的Mean Shift跟踪算法和双目立体视觉中的空间点定位算法的基础上,基于双目视觉设计了双目立体视觉运动目标跟踪和测量系统,并在所进行的跟踪与测量实验中,提取了运动目标质心的三维坐标序列,实现了对目标深度和速度的测量。     

基于图像配准的无人飞行器视觉定位

提出了一种基于图像配准的无人飞行器定位方法,借助卫星地图来估计无人飞行器的位置和姿态,在出现噪声或不可靠的卫星导航系统信号时,帮助无人飞行器进行定位导航。基于空中无人飞行器拍摄的连续图像和一张基准卫星图像,输入无人飞行器相机拍摄的实时图像和卫星图像,由卷积神经网络来提取相关特征并进行位姿推断,输出无人飞行器的位姿估计。使用多条模拟无人飞行器飞行轨迹视角图像和卫星基准图像的数据集,来训练和测试网络。结果显示,该方法能够稳定实现无人飞行器的视觉定位,仅需要一张容易获取和存储的地理参考卫星地图。     

基于双目视觉与目标识别拟合的三维屏幕定位方法

为解决针对三维立体屏幕的定位问题,提出了基于双目视觉与目标识别、拟合的屏幕定位算法。首先利用边缘检测算法提取屏幕轮廓,获取屏幕在二维图像中的位置;其次利用双目视觉算法对识别出的屏幕进行深度数据采集,利用最小二乘法对采集的屏幕空间数据进行空间拟合得到屏幕的空间方程;最后计算屏幕顶点在三维空间中的位置从而确定屏幕范围,至此完成在三维空间中对屏幕的定位。实验结果表明,该方法计算得到的屏幕位置具有较高准确度。     

双目视觉模型移动目标跟踪系统

为了使机器人能够对目标进行自主智能的跟踪,基于仿生学原理建立双目视觉模型,设计出四自由度的仿人眼颈跟踪系统,通过上位机与下位机的配合以及2台摄像机与4台直流电机,实现双目视觉移动目标跟踪系统.该系统通过双目摄像机对目标进行图像采集,由PC机对目标进行特征提取以及一系列处理后计算出目标的移动范围,将目标移动数据传输至下位机后通过PID控制算法平滑控制直流电机的运转方向与运转速度,从而对移动目标实现良好的跟踪性能.     

基于双目视觉的焊缝隐性损伤跟踪定位方法

针对传统方法在焊缝隐性损伤定位准确性不佳、定位效果不好等问题,提出一种双目视觉的焊缝隐性损伤跟踪定位方法.通过双目视觉中的一个摄像机坐标系,构建世界坐标系;根据双摄像机外部参数与坐标系间变换关系,标定双目视觉旋转矩阵与平移向量参数;利用识别集合信度函数的基本可信度分配,识别出焊缝隐性损伤;采用图像采集卡转换损伤图像,得...     

基于双目视觉的智能跟踪行李车的设计

利用空间同一点在双摄像机画面上的视差,设计了一种基于双目视觉的智能跟踪行李车系统.采用CMOS摄像头搭建双目视觉系统,并用张正友法对主、从摄像头进行标定.通过对主、从视场内同一运动目标进行检测与匹配,并根据主、从视场中目标上同一点的视差计算出三维空间坐标,从而实现对目标的跟踪.采用模块化设计了系统硬件部分,并详细描述了目标识别算法和行李车运动控制策略.仿真结果表明,系统在单一背景下能较好地跟踪运动目标.     

基于双目视觉的目标定位与测距系统硬件平台

自主目标识别与定位问题是智能化林业机器人工作的重要基础.以林业环境中树干识别及定位为目标,设计一种基于双目视觉的数字视频实时处理系统硬件平台.使用双目摄像头采集图像,并对采集信息进行三维信息计算,输出目标定位与测距结果.实验结果表明,该硬件平台可以完成图像采集及处理功能,达到预期的实验效果.     

基于双目视觉的运动物体实时跟踪与测距

利用双目视觉信息系统实现三维空间中运动物体实时跟踪与测距．当运动目标超出视野范围时,可通 过控制摄像机云台转动搜索目标．此外,还研究了在摄像头运动情况下,无需重新标定,即可实现运动物体测距的 算法．这里,自适应背景建模法与CamShift 算法用于实现运动物体的辨识与跟踪．实验结果证明了所提出的算法能 够有效地追踪物体,并同时准确地测量它的三维位置．     

基于序贯检测机制的双目视觉运动目标跟踪与定位方法

为了提高复杂环境下的目标跟踪精度,提出了一种基于序贯检测机制的双目视觉运动目标跟踪方法.该方法在序贯检测机制下,将粒子滤波、稀疏场主动轮廓和CamShift等方法结合.首先用基于颜色特征的粒子滤波估计最优跟踪窗口;通过跟踪窗口和目标的相似度决定足否采用稀疏场主动轮廓方法,然后由目标轮廓和目标的相似度决定是否需要CamS...     

基于双目视觉的跟踪机器人系统的设计

文章介绍了一种以TMS320DM642为核心,结合编解码芯片SAA7115和SAA7105组成的高速图像处理系统,和典型的电机控制芯片TMS320F2812为核心的电机控制系统,组成了基于双目视觉的跟踪机器人系统.文章提出了一种新的基于YUV彩色模型的实现足球立体视觉匹配的检测方法,该方法将匹配问题映射为具有某种颜色的目标特征区域的中心,把其中心作为匹配点,通过目标的分割获得匹配点后根据双目视觉定位数学模型恢复目标位置信息,完成在动态背景下运动目标的识别与跟踪,从而高效实时地检测运动目标并实现时目标的跟踪.     

双目立体视觉的目标识别与定位

双目立体视觉系统可以实现对目标的识别与定位.此系统包含摄像机标定、图像分割、立体匹配和三维测距4个模块.在摄像机标定部分,提出了基于云台转角的外参数估计方法.该方法可以精确完成摄像头旋转情况下外参的估计,增强了机器人的视觉功能.并利用广茂达机器人系统,基于改进的双目视觉系统进行目标识别与定位,以此结果作为依据控制机器人的手臂进行相应运动,最终实现了对目标物体的抓取,验证了提出方法的可行性.     

基于孪生区域建议网络的无人机目标跟踪算法

在无人机跟踪过程中,遮挡、光照变化、背景干扰等影响会导致跟踪目标丢失。基于SiamRPN算法提出一种无人机目标跟踪算法。通过在网络中加入空间条带池和全局上下文模块建立远程上下文关系,以适应不同的跟踪场景。同时利用改进交并比的计算方法提取目标特征,并回归精准的预测框。在UAV123数据集上的实验结果表明,相比SiamRPN、SiamFC、SAMF等算法,该算法的跟踪性能较优且具有较强的鲁棒性,尤其在背景干扰环境下,其精确率和成功率较SiamRPN算法分别提升了6.54%和11.63%。     

双目视觉测量传感器研究

研究了按照激光三角测量原理由 1个线激光器及 2个CCD摄像机组成的双目视觉测量传感器。探讨了 2个CCD摄像机的摆放位置及其对测量精度的影响,确定了其几何参数。在此基础上,论述了其工作过程,包括其标定方法、标定过程、扫描图像采集、特征提取、特征匹配及三维数据生成。该双目视觉测量传感器配合扫描机构(如三坐标测量机 )即可对物体进行非接触式三维激光扫描测量,其测量速度快,精度比较高,可以应用于逆向工程领域。     

基于像素分类的多尺度无人机航拍目标旋转跟踪算法

针对无人机（UAV）跟踪过程中垂直跟踪框在处理尺度变化、相似物体和纵横比变化时限制了跟踪精度提升的问题,提出一种基于像素分类的多尺度UAV航拍目标旋转跟踪算法。首先,设计MS-ResNet以提取目标多尺度特征;然后,在具有正交特性的多通道响应图上设计像素二分类模块,从而进一步精确细化分类和回归分支的结果;同时,为了提高像素分类精度,使用并行通道空间注意力（scSE）模块在空间域和通道域上筛选目标特征;最后,在像素分类基础上生成贴合目标实际大小的旋转跟踪框,从而避免正样本受到污染。实验结果表明：所提算法在无人机跟踪数据集UAV123上的成功率和准确率分别为60.7%和79.5%、与孪生区域建议跟踪网络（SiamRPN）相比,成功率与准确率分别提升了5个百分点、2.7个百分点,同时速度为67.5 FPS,满足实时要求。所提算法具有良好的尺度适应能力、辨别能力和鲁棒性,能有效应对UAV跟踪任务。     

用于UAV视觉导航的跑道检测与跟踪

跑道检测与跟踪是UAV视觉导航研究的重点内容.针对UAV着陆过程中跑道变化情况,提出一种新的方法,利用单目视觉信息,基于距离跑道的远近不同采用不同的策略实现跑道检测与跟踪,帮助UAV自主降落在安全区域.当距离较远时,利用地平线检测和模板匹配的方法对跑道进行定位;结合模板更新策略实现跑道跟踪;当距离较近时,在融合远距离跑道方位信息的基础上利用改进型Canny算子和Hough变换对跑道边缘进行更精确的描述.实验结果表明,利用该方法可以有效地对跑道进行检测和跟踪,并且具有较快的处理速度.     

双目立体视觉中的图像匹配方法研究

对目前匹配能力很强的基于SIFT特征的图像匹配方法进行研究,并在该方法中加入极线约束,有效去除了大部分虚假匹配。提出以特征匹配与区域匹配相结合、边缘特征与角点特征相结合的立体匹配方法。实验证明该方法不仅能够有效地缩短匹配时间,还能达到较高的匹配精度。     

双目立体视觉中的摄像机标定技术研究

以张氏标定方法为基础,提出以圆心作为标定点的2D平面模板标定方法,通过与基于方格角点的标定方法以及基于方格形心的标定方法进行比较,证明了该方法的有效性。又运用BP神经网络来模拟立体视觉系统三维空间与二维图像平面之间的物、像对应关系,建立了双目立体视觉系统的摄像机隐式标定模型,避免了因数学模型的不完善而带来的系统误差。实验证明该方法能够获得较高的标定精度。     

基于专家PID的带臂四旋翼无人机控制方法

相较于未带臂的无人机,带臂无人机（UAV）的飞行轨迹会出现较大偏差,更难以稳定控制。为了解决带臂UAV的精确轨迹控制问题,提出基于专家PID的带臂四旋翼无人机控制方法。首先,将机械臂搭载于UAV上把它们作为整体,并通过拉格朗日方程建立了带臂UAV的运动学和动力学系统模型;其次,设计专家PID控制器用于对系统的稳定控制;然后利用五次多项式对带臂UAV的机械臂进行轨迹规划;最后,通过仿真验证专家PID控制方法对带臂UAV稳定控制的有效性。实验结果表明,相较于常规PID控制,所提基于专家PID的控制方法提高了系统的响应速度,且能够有效地抑制外部扰动;该方法对于动作情况下的机械臂能够稳定地跟踪其轨迹,且具有很好的抗扰性和鲁棒性。     

双目立体图像的快速匹配值计算方法

立体视觉计算过程中的匹配值计算极其耗时,整幅图的匹配值由各个参考像点的匹配值计算构成,因此,如果能够将前后两次参考像点的匹配值计算中重复的部分提取出来,那么就可以节约部分计算时间。将前后两次匹配值计算所涉及的领域像素分布情况分析清楚,结合所选取的计算步骤,将各个子步骤的中间输出结果缓存起来,以便下一次计算时直接使用而不需重新计算。如果匹配所用的邻域子图与整幅图相比非常小,则这种类似于流水作业的时间重叠计算方式可以获得很好的加速性能,同时该加速性能也会随着邻域尺寸的加大而提高,这得益于所省略的中间计算步骤较多的原因。     

一种改进的区域双目立体匹配方法

双目立体匹配是机器视觉中的热点、难点问题。分析了区域立体匹配方法的优缺点,提出了改进的区域立体匹配方法。首先,采集双目视觉图像对对图像对进行校正、去噪等处理,利用颜色特征进行图像分割,再用一种快速有效的块立体匹配算法对图像进行立体匹配。然后,在匹配过程中使用绝对误差累积(SAD)的小窗口来寻找左右两幅图像之间的匹配点。最后,通过滤波得到最终的视差图。实验表明:该方法能够有效地解决重复区域、低纹理区域、纹理相似区域、遮挡区域等带来的误匹配问题,能得到准确清晰的稠密视差图。