地铁隧道表面裂缝智能视觉采集系统

基于我国隧道裂缝检测主要依靠人工检测来实现,检测方式工作效率低、占用线路时间长,无法满足现代城市轨道交通检测的需求。提出一种基于车载式多目高速线阵相机的地铁隧道表面图像采集系统,阐述其系统工作原理,并对系统内部各项硬件设备进行选型,在实验室内完成组装和调试,基本实现线阵相机图像采集的功能,并为后续的隧道表面图像处理提供支持。     

基于机器视觉的钢轨表面检测光学模型的研究

在机器视觉的检测中,图像是整个系统中最重要的原始数据,其质量决定了后期图像处理的效果和速度。为探讨高质量图像的采集,提出一种基于线阵CCD相机和线阵光源的钢轨表面缺陷检测的光学理论模型,分析线阵CCD采集系统中振动模糊的原因,推导出图像灰度值与系统振动幅度和缺陷深度的关系,研究光源照射角度和相机拍摄角度对图像灰度和缺陷区域对比度的影响,并通过实验验证模型的合理性。结果表明:缺陷区域图像灰度值随着钢轨表面缺陷深度增大而降低,采用较低的光源照射角度可增大缺陷与背景的对比度,突出缺陷特征便于后期图像处理的缺陷识别。     

基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法

为了有效检测与跟踪城市交通环境中的行人,提出了一种在摄像机静止情况下基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法。检测阶段通过自适应背景模型快速提取背景图像,用动态多阈值方法二值化差分图分割运动行人;跟踪阶段引入灰色模型作为行人运动模型,预测行人运动,融合行人多种特征建立目标匹配模板,对行人连续跟踪。通过单个行人通行和多个行人同时出现这两种交通环境下的视频图像对本方法进行了验证,单个行人通行时,跟踪的正确率为95%;多个行人同时通行时,识别每个行人并分别跟踪的正确率为87%。     

基于波束形成和双目视觉的行驶汽车噪声源识别

提出一种基于波束形成原理,声阵列与双目视觉相结合的行驶汽车噪声源识别方法。通过对两台摄像机所拍摄图像的分析,计算出车辆的实时位置;将运动过程划分为若干时段进行声场重建,得出汽车行驶过程中的动态声场视频。试验结果表明,应用该方法能够准确识别运动中汽车的主要噪声源,且可更加直观地看到汽车噪声的动态变化。     

消除“红灯等待”焦急心理的安全措施及可行性分析

针对许多十字路口红灯设置时间过长、超出人们能够耐心等待的限度这一实际问题,研究一种能够有效消除人们等待焦急感的信息系统,对解决行人闯红灯的难题具有较强的实际意义。     

具有无序排列管片环结构的地铁盾构隧道数字模型智能重建北大核心CSCD

运营地铁隧道的管理、健康监测及维护正逐渐趋向于数字化、智能化;但常因地铁盾构隧道管理和检测单位缺少隧道数字模型,限制了地铁隧道智能维护和管理系统的应用和发展。文章针对地铁盾构隧道中无序排列的管片环结构,提出了一种基于深度学习和机器视觉的地铁盾构隧道数字模型智能重建方法,利用检测车获取的隧道衬砌内表面高清图片,对管片特征物(螺栓孔)进行智能识别与自动分类,再根据螺栓孔群的分布特点自动推断隧道管片环的排版规律,从而结合隧道实际线路实现隧道数字模型快速重建。某地铁隧道的实例应用结果表明,该方法适用于管片无规律性错缝拼装的情况,能以100%的准确率实现地铁盾构隧道数字模型的智能重建。     

高速公路相机自动标定及道路坐标系构建

为解决高速公路场景下利用视频监控系统正确描述车辆相对于道路的空间位置问题，通过引入Frenet坐标系概念，提出一种基于相机自动标定的道路坐标系模型。在相机自动标定阶段，利用线分段拟合方法从曲线车辆轨迹中提取平行于直线路段的轨迹点，并通过级联霍夫变换精确估计道路方向的消失点。然后,根据多车辆三维模型约束，对相机参数进行迭代优化。基于标定结果，将车辆轨迹映射到世界坐标系平面上，并用3次样条插值进行拟合。根据大量运动车辆在道路平面内形成的轨迹域分布特征，综合边界约束估计道路中心点。最后，结合道路中心线在各点处的法线向量与车道宽度信息确定平移量，并利用点平移运动拟合车道线，实现道路坐标系的自动建立。使用真实高速公路视频数据，在多种道路条件下进行试验。研究结果表明:在标定阶段，构建方法对不同高速公路场景的最大标定误差不超过11.55%;与最新的方法相比，直线道路平均标定误差分别降低6.68%和3.58%，弯曲道路平均标定误差分别降低7.43%和2.61%;在道路坐标系构建阶段，构建方法的平均投影距离为0.077 m，接近最新方法的0.069 5 m；而其平均精度为0.916，显著优于最新方法的0.663；所提道路坐标系能够自适应道路形态的变化，有效解决了从监控视频中描述车辆与道路之间相对位置关系的问题。     

全景采集技术在外业调查中的应用探讨

基于贵州特有的气候条件,分析开展地理国情普查项目外业调绘工作中存在的难点问题,提出采用全景采集技术提高作业效率的方法。利用高清鱼眼运动相机GoPro,在天气好的情况下拍摄所有公路两旁的影像,采用自编分组软件及EPS调用程序,实现场景重现,经实践检验该技术能够提高外业调绘进度,并能够保证调绘质量。     

汽车自动变速器阀体阀芯孔内壁面质量检测系统的研发

针对汽车自动变速器阀体的自动化加工质量检测,本文中提出了一套基于工业内窥镜拍摄的自动化检测系统设计方案。该方案融合机械、电控、视觉、软件等多个模块,以实现自动化视觉检测;并进行系统关键部分的原型研发及拍摄测试。结果表明,系统能够有效完成阀孔内壁面的完整图像拍摄和缺陷特征提取,有助于提高检测精度,且数据整理方便,有助于提升工厂的自动化水平。     

基于Top-Hat-Canny的汽车前视摄像头图像边缘检测方法研究

针对汽车前视摄像头(Forward View Camera)拍摄存在噪声及光照不均匀的问题,提出一种基于顶帽算法TopHat Canny的多重边缘检测图像预处理方法。通过对前视摄像头拍摄的道路行人、车辆及障碍物的图片进行分析,采用小波阈值算法分别对彩色图像(Red-Green-Blue,RGB)3个空间分量进行滤波去噪,并经加权平均法对重组的3个分量灰度化处理后,采用Top-Hat-Canny多重边缘检测方法对图像进行处理。实验仿真结果表明:该方法可以有效地解决噪声及光照不均对图像边缘检测带来的影响,为后续目标识别工作提供基础。