一种基手双目线结构光视觉系统的简单标定方法

提出了一种基于双目线结构光主动三角法的视觉系统的简单标定方法．该视觉系统采用线结构光原理,使用双目摄像机避免了常用的单摄像机系统中容易出现的遮挡等问题．该系统的标定综合了线结构光传感器模型以及双目立体视觉模型,推导了各个标定坐标系之间的联系,依据蔡氏两步法,使用方格靶标和最小二乘法求得各种标定参数．实验结果表明,该标定方法操作简单、实用可行．     

基于双目视觉的AUV避障模拟研究

提出了一种基于双目视觉的自治水下机器人（AUV）避障模拟方法.为了模拟AUV在复杂海洋环境中对未知环境的感知以及避障过程,设计了AUV避障模拟实验系统.介绍了AUV避障模拟平台的总体结构和参数设计.应用双目立体视觉系统模拟水下声呐,并建立了模拟前视声呐的模型.通过对双目视觉系统进行标定,确定校正系统的内参数和外参数,使校正后的视觉系统建立了图像输入和输出的映射关系,并采用视差法获取被测目标的深度信息.对于目标的避障问题,提出了一种基于速度势场的避障方法,利用相对速度的极坐标,建立由水平面速度势场和垂直面速度势场组成的三维速度势场.当机器人利用视觉传感器获取到障碍物信息时,通过调整速度矢量实现动态避障.模拟实验证明了AUV的避障模拟方法是可行和有效的.     

信号过完备稀疏表示的唯一解及其边界条件

在探讨应用冗余字典寻找信号稀疏表示算法的基础上,简介信号过完备表示产生的背景和发展过程,认为信号表示的稀疏性与冗余字典的非相干性存在某种必然联系;结合正在进行的信号过完备稀疏表示理论与应用研究的专项课题,理论上讨论了满足基追踪算法和匹配追踪算法精确重构条件以及多个正变基级联字典的非相干系数与精确重构条件的某些研究进展,并提出对于非正交基联合而成的级联字典有待进一步研究的相关问题．     

双机RTWT模式的视觉机器人实时仿真系统设计

在全面讨论了以Matlab为软件平台实时仿真方法的基础上,提出了双机RTwT（Real—TimeWindowsTarget）模式的实时仿真系统构架,设计了双目视觉两轮机器人实时目标跟踪系统．相比于传统RTwT模式,该构架大幅度地提高了实时仿真系统的数据处理能力,拓宽了硬件的适用范围．在实时系统测试前,对所使用的位置角度同步、异步控制器及同步补偿算法对目标捕捉性能的影响进行了全仿真研究,仿真结果表明：采用同步控制策略捕捉时间较短,而采用异步控制策略运行轨迹较短,两者各具优势;当扰动不是很大时,同步补偿算法对同步控制的影响较大,能有效缩短捕捉时间和运行轨迹,而对异步控制的影响较小．     

基于单双目视觉融合的车辆检测和跟踪算法

提出了一种基于单双目视觉融合的车辆检测与基于Kalman滤波的车辆跟踪算法, 设计了一种基于二维深度置信网络的车辆检测器。在道路图像中利用单目视觉生成车辆可能存在的区域, 构成双目视觉处理的车辆候选集合。在车辆可能存在的区域内利用双目视觉进行误检去除, 并获得车辆的位置信息。在二维图像坐标系和三维世界坐标系内, 利用Kalman滤波器对检测到的车辆进行跟踪。试验结果表明: 算法的检测率为99.0%, 误检率为1.3×10^-4%, 检测时间为57ms, 检测率高, 误检率低, 检测时间短; 与单双目视觉弱融合算法、单目视觉算法和双目视觉算法相比, 本文车辆检测与跟踪算法兼具双目视觉算法检测率高和单目视觉算法检测时间短的优点。     

基于双目视觉的原木材积自动检测系统

根据原木材积检测的特点,针对传统人工检尺存在的主要问题,基于双目视觉理论,设计了一种由CCD摄像机、单片机和上位机图像处理软件组成的自动化测量系统.选用HYC-600摄像机组建双目视觉前端,并给出了单片机信号采集处理板、光电编码器和光电开关等关键技术的设计方法,完成了双目标定、Bouquet校正、三维重构和各功能模块的软件开发.实验结果表明：该检测系统能有效克服人工检尺的缺点,成本低、精度高、可靠性强、安装使用方便.     

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倒车引发的交通事故是主要的城市交通安全隐患之一,本文针对倒车安全及障碍物检测中传统机器视觉倒车图像存在失真,以及距离感知精度低的问题,提出了一种基于双目立体视觉的倒车环境障碍物测量方法.首先根据双目标定理论获取摄像头内、外参数并分析摄像头畸变情况,使用标定参数对双目图像进行校正,运用极线约束使双目图像平行共面,通过双目图像视差和三角测量原理获取图像中各目标的实际坐标,利用固定单一物体计算测量距离与实际距离间的误差,进行双目立体视觉倒车障碍物检测测量有效性研究.实验结果表明:摄像机横坐标与实际测量距离基本吻合,图像校正结果比较理想,图像共面且极线对齐,能有效检测出后方障碍物,并有效提高倒车环境感知能力和倒车安全性能.     

机械手实时视觉伺服控制系统的研究

由于计算机图象处理的速度比较慢，影响了机器人视觉系统的应用。提出了机械手的实时视觉伺服控制系统。设计了一种实时图象处理器，以有效和迅速辨识出机械手的手爪和目标物体，并且使图象处理，控制和运动规划并行处理，以保证实现实视觉伺服控制。实验表明，本系统具有良好的瞬态和稳态特性。     

机动目标的多脉冲宽带相关成像方法研究

研究了图像特征点的时延-时间伸缩参数提取方法，通过建立旋回规避运动目标的成像几何模型和运动方程，得到了目标运动参数求解估计方法，最后研究了一种针对目标作非合作旋回规避运动情况的多脉冲宽带相关成像方法．通过仿真验证，表明该方法较传统的宽带相关成像方法分辨率高．     

六自由度驾驶模拟器视景仿真系统研究

随着计算机图形学技术的不断提高，基于虚拟现实的各种运动模拟器视景仿真系统的开发已成为研究热点．文中开发的六自由度驾驶模拟器，可对模拟驾驶设备进行各种运动模拟．采用视景仿真软件MultiGen Creator和OpenGVS SDK，结合面向对象技术开发了六自由度驾驶模拟器视景系统，对视景仿真系统中动力学建模、场景建模、碰撞检测等关键问题进行了阐述．经过试验测试，所开发的视景系统具有良好的视觉沉浸感．     

基于压缩感知和字典学习的背景差分法

针对当使用背景差分法时,背景存在突变和渐变、图像数据的冗余和伪前景对目标检测的干扰等问题,提出一种基于稀疏表示和字典学习的背景差分法。该方法首先训练视频流得到其数据字典,并根据数据字典学习与稀疏表示理论建立背景模型,可以有效减少数据的冗余。然后根据目标及其邻域的密集度进行目标分割,以排除前景的干扰。最后再根据数据字典的更新算法,有效解决了背景的突变和渐变问题。实验结果表明,该方法具有可行性。     

Range profile target recognition using sparse representation based on feature space

A novel method is presented to improve the recognition rate of warhead in this paper. Firstly, a tool for electromagnetic calculation, like CST Microwave Studio, is used to simulate the frequency response of the electromagnetic scattering. Secondly, the echo and further the range profile are acquired from the frequency response by further processing. Thirdly, a set of discriminative features is extracted from the range profiles of the target. Fourthly, these features are used to construct a dictionary for the sparse representation classifier. Finally, the sample of the target can be classified by solving the sparsest coefficients. Since the reconstruction result is determined by a linear combination of the training samples, this method has a good robustness for the variable features. By formulating the problem within a feature-based sparse representation framework, the presented method combines the discriminative features of each sample during the sparse recovery process rather than in a postprocessing manner. Moreover, based on the feature representation space rather than a single feature or image pixel, the constructed dictionary exhibits both strong expressive and discriminative powers that can enhance the classification performance of the test sample. A series of test results based on the simulated data demonstrates the effectiveness of our method.     

运动车辆检测的APG-TR算法

为了提高智能交通系统中运动车辆检测的准确率, 提出了一种基于张量恢复的APG-TR算法。采用张量表征交通视频图像, 保持视频图像高维结构特征。通过张量恢复, 重建出张量的低秩部分与稀疏部分, 实现交通视频图像中交通背景与运动目标车辆的分离与交通视频内在特征的提取。利用交通监控系统采集到的交通视频106帧图像对本文算法进行了测试。测试结果表明: 在晴天条件下, APG-TR算法的平均正确率为91.4%, 在雨、雾天气条件下, 正确率分别为86.4%、85.2%, 相比帧差法更加稳定与准确。APG-TR算法具有良好的收敛速度与鲁棒性, 在智能交通领域中具有广泛的应用前景。     

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本文研究了基于视频序列的行人多目标跟踪方法。首先利用视频图像处理技术实现背景提取、背景更新、移动目标检测。然后利用移动行人在相邻两帧图像上位置和面积的变化特点，建立匹配矩阵，完成移动目标的匹配，实现多目标跟踪；最后利用实测的视频数据检验算法，实验结果表明，该方法能清楚地绘出行人的移动轨迹，分析了跟踪轨迹中噪声产生的原因。     

单ESM传感器对运动目标的快速定位方法

研究了机载单ESM传感器对运动目标的定位问题．建立了单ESM传感器平台作航向机动时对运动目标定位的数学模型以及相应的求解方法，克服了单ESM传感器平台做直线运动时对运动目标观测存在不可观测的局限性，对于ESM平台作航向机动和匀速直线运动情况具有普遍适用性．理论分析和仿真结果表明：文中提出的算法，能够迅速有效地对运动目标进行定位，并具有较高的定位和跟踪精度，航向机动量越大，对目标的定位精度越高．     

Block Principle Component Analysis with Lp-norm for Robust and Sparse Modelling

Block principle component analysis (BPCA) is a recently developed technique in computer vision and pattern classification. In this paper, we propose a robust and sparse BPCA with Lp-norm, referred to as BPCALp-S, which inherits the robustness of BPCA-L1 due to the employment of adjustable Lp-norm. In order to perform a sparse modelling, the elastic net is integrated into the objective function. An iterative algorithm which extracts feature vectors one by one greedily is elaborately designed. The monotonicity of the proposed iterative procedure is theoretically guaranteed. Experiments of image classification and reconstruction on several benchmark sets show the effectiveness of the proposed approach.     

基于FPGA的实时空中目标跟踪系统设计与实现

针对民航机场及周边空域安全管理的需求和雷达监视存在盲区易受干扰的缺点,设计了一种基于FPGA的实时空中目标跟踪系统. 针对空中目标的特点,采用灰度图像的帧间差分法进行目标检测,自适应双阈值进行目标分割,形心跟踪法进行目标跟踪,达到25帧/s的实时处理速度;算法通过设置跟踪区域和目标锁定点,排除了干扰的影响,提高了系统跟踪能力;采用形心坐标的脱靶量作为云台调整参数,依据分割目标像素大小在跟踪过程中进行了自动变焦控制;采用IDE接口硬盘作为存储介质,FAT32文件系统作为图像存储形式来记录实时图像. 外场实验表明,系统工作稳定,跟踪算法简单实用,可辅助雷达系统对飞机起降及机场空域移动目标进行跟踪监视.     

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针对民航机场及周边空域安全管理的需求和雷达监视存在盲区易受干扰的缺点,设计了一种基于FPGA的实时空中目标跟踪系统. 针对空中目标的特点,采用灰度图像的帧间差分法进行目标检测,自适应双阈值进行目标分割,形心跟踪法进行目标跟踪,达到25帧/s的实时处理速度;算法通过设置跟踪区域和目标锁定点,排除了干扰的影响,提高了系统跟踪能力;采用形心坐标的脱靶量作为云台调整参数,依据分割目标像素大小在跟踪过程中进行了自动变焦控制;采用IDE接口硬盘作为存储介质,FAT32文件系统作为图像存储形式来记录实时图像. 外场实验表明,系统工作稳定,跟踪算法简单实用,可辅助雷达系统对飞机起降及机场空域移动目标进行跟踪监视.     

公路施工Petri网全过程仿真及关键算法研究

目前的仿真研究不能适应公路施工周期长、影响因素多的特点．提出全过程仿真的概念，给出了全过程仿真的Petri网定义，研究了模型输出与模型参数、模型结构之间的关系以及模型自适应算法的实现方法．分析了全过程仿真系统设计的基本原则，建立了基于Petri网的分层全过程仿真系统，该系统使模型能够自动匹配工程状态，有效地解决了模型的有效性问题．最后以工程实例表明使用全过程仿真系统可以很好地为公路施工提供决策支持．