用于目标检测和精确定位的水下机器人视觉系统

基于目标检测和精确定位的ＡＵＶ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ Ｖｅｈｉｃｌｅ）视觉系统是水下智能机器人感知水下环境信息、进行自主作业的关键技术。本文着重介绍了视觉系统的工作原理、模块结构、特征提取和目标检测与定位算法。最后给出了仿真试验结果,以说明系统工作的有效性和实用性。     

计算机视觉技术在工程领域的应用

介绍了计算机视觉技术的发展情况以及它在汽车设计领域内的应用,着重介绍了在汽车车身造型领域内应用的一些计算机视觉方法和它们的应用领域。     

基于视觉识别的自动扶梯多维感知系统设计

在自动扶梯安全事故中,乘客的不规范乘搭是造成客伤的主要原因.为了对乘客的不规范乘搭行为进行预警,提出了基于视觉识别的自动扶梯多维感知系统.该系统包括视觉识别子系统和自动扶梯智能联动运行子系统两部分.阐述了视觉识别系统的软件架构,以及人群密度提取、人体动作异常检测、行人检测与跟踪的视觉识别算法.根据视频控制装置得到的监测...     

基于单目直接法的水下视觉惯性里程计方法

为将视觉惯性里程计(VIO)有效地应用到水下场景中,提出一种适用于自主水下机器人(AUV)执行近距离作业任务时的水下VIO.针对水下环境中缺乏角点以及存在大量重复特征的特点,该系统在视觉部分使用了基于直接法的数据关联方式,在特征点提取过程中将像素点的梯度模作为特征提取的标准;为保证提取出足够多且有效的特征点,采用动态调...     

基于图像处理技术检测弓网接触力的新方法

接触网和受电弓是电气化铁路供电系统中的重要组成部分,其中弓网之间的动态接触又是保证电力机车良好受流的关键条件,所以寻求良好的弓网关系是铁路供电系统设计的一个重点.考虑到目前弓网接触力大多采用接触式检测手段,对于非接触检测的研究方法较少,故提出了一种基于图像处理算法检测弓网接触力的新方法.简化受电弓弓头结构,分析了弓网接触力与弓头位移之间的关系,建立弓网接触力计算模型;并在弓网混合模拟试验台进行地面验证实验：首先,利用图像处理模块对采集到的图像进行标记点的目标跟踪与特征提取;然后,通过数据处理模块对得到的位移信息进一步分析得到弓头加速度等信息,修正得到加速度信号;最后,对经过惯性力和阻尼力修正后的接触力结果进行分析.结果表明：通过图像处理检测得到的弓头位移最大测量误差仅为1.3 mm,精度较高;同时检测得到的弓网动态接触力的最大值、平均值和标准差的最大相对误差仅为5.46%、5.15%和4.58%,测量误差较小.结果证实此方法检测弓网接触力是可行的,且检测精度满足要求.     

雨雪天气对自动驾驶视觉图像质量的影响

为对自动驾驶汽车在雨雪天气下的测试提供可靠依据,保证汽车在雨雪恶劣环境下的系统可靠性,针对自动驾驶视觉图像质量影响的量化评估进行研究.通过封闭试验场模拟环境构建、测试工况和量化评估指标设计进行深入分析,研究雨雪天气对视觉图像的影响.首先,针对不同天气条件建立环境模拟方案,设计多种测试工况,采集不同降雨/降雪等级条件下不...     

船体小组立自适应路径规划系统

通过对船舶小组立产线中机器人焊接系统的技术水平分析,研究小组立产线的科学排产、节拍控制和工艺匹配等技术,论证机器人船体小组立自适应控制方法对比和结构件特征参数化定义技术,分析视觉识别和路径规划作业后处理技术方法,并进行实验论证,为船体小组立生产线智能化升级提供可以借鉴的方向与思路,为船舶建造智能化转型建设积累实践和技术经验。     

低等级公路隧道光环境优化方法研究

为提高二级及以下低等级公路隧道行车安全,总结低等级公路隧道中照明设施和视线诱导设施存在的问题,并从用路人需求、交通安全管理需求、主体结构建设与养护需求及照明与诱导设施更新需求的层面确定低等级公路隧道光环境优化思路,提出低等级公路隧道视线诱导系统。结果表明,隧道线性视线诱导系统具有优化视距、发光柔和、明确限界等优点,可缓和隧道洞口视觉过渡,提升隧道中部距离感、速度感和方向感,提高应急诱导连续性与可视性。     

一种车载智能A柱盲区显示系统

我国交通事故整体数量逐年上升,A柱盲区是造成交通事故的主要原因之一。国内A柱盲区测量系统存在造价高、对车体结构影响大等问题,针对这些问题,文章提出一种新型车载智能A柱盲区显示系统。该系统通过视觉传感器和视线追踪设备等一系列检测装置获取驾驶员头部位置和注视点等信息,结合A柱位置和结构,智能地调整覆盖在A柱上显示屏的显示画面,近似地达到使A柱相对于驾驶员透明化的效果,从而有效地减少A柱盲区造成的交通事故的发生概率。