基于相邻帧差法的输电线路异物目标检测研究

针对输电线路异物目标检测时存在因目标区域阈值设定不准确导致准确率低的问题，提出一种基于相邻帧差法的输电线路异物目标检测方法。首先，针对输电线路异物提取问题进行分析。然后，以相邻帧差法为基础，采用仿射聚类算法进行优化聚类，从而实现实际目标像素的精确提取。最后，利用试验证明所提方法的先进性。试验结果表明，所提检测方法可使像素提取的准确率提升30%左右、异物识别的准确率提升23.48%。所提检测方法将相邻帧差法与仿射聚类法相结合，对输电线路电线周围异物目标特征提取过程进行创新，完成了异物目标的识别及检测。该研究提升了输电线路在线监测的有效性，为后续输电线路异物检测、异物预警提供了参考。     

直升机光电吊舱自动跟踪技术在输电线路巡检中的应用

传统的有人直升机对架空输电线路进行巡检时,对搭载检测设备的吊舱或者云台必须手动进行控制以使待检测目标一直处于视角范围内,这需要巡视人员对视频进行高度集中的观察。为了减轻巡线员的负担,提出了一种光电吊舱自动跟踪方法。该方法选取Struck算法并利用Haar特征描述运动目标,跟踪过程中,搜索上一帧目标区域的邻近位置,利用Structured Output SVM对待选区域进行二元分类,取得分最高的候选区域作为当前运动目标跟踪的结果。实验结果表明,算法的平均偏移率（视场角）为1.6%,目标丢失率为14%,能够对杆塔、绝缘子、均压环等输电线路关键部位进行实时跟踪。     

一种新的输电线路异物检测网络结构——TLFOD Net

高压输电线路上悬挂的漂浮异物可能会对输电产生巨大危害，而现有的物体识别方法无法对不规则物体进行有效识别。为此，本文提出一种异物检测的新型网络结构：TLFOD Net（Transmission Line Foreign Object Detection Net）。针对异物特点设计的TLFOD Net网络结构，主要包括特征提取网络、区域生成网络和分类回归网络3个部分；优化了合适的候选框；并提出端到端的TLFOD Net联合训练方式以提高网络训练的性能。采用图像预处理技术，增加训练集的数量。通过实验结果分析表明，TLFOD Net比现有的网络在识别速度以及识别精度上均有显著提高。     

基于全光捕获法的机载激光通信跟踪控制系统设计

为了保证机载激光通信的质量和稳定性,基于全光捕获方法优化设计机载激光通信跟踪控制系统。加设激光器、激光告警器和运动转台设备,为全光捕获方法的运行提供硬件支持。改装目标跟踪探测器、跟踪控制器、AD数据转换器和电机驱动器,通过系统供电电路的连接实现硬件系统的优化。根据机载激光通信原理,从发送模块、激光通信接收模块等方面,构建机载激光通信模型。利用全光捕获法生成机载激光通信链路,根据机载激光通信跟踪目标相对信息的计算结果,确定通信光斑中心的位置,实现系统机载激光通信的跟踪和控制功能。通过系统测试实验得出结论：综合室内和外场两个应用环境,机载激光通信跟踪控制系统的平均跟踪偏移量为0.875m,通信误码率和丢包率分别为0.275%和0.384%,均高于预设值。     

高铁接触网异物侵入的机器视觉检测方法

接触网是沿铁路线上空架设的为电力机车供电的输电线路,接触网上附着的鸟巢等异物将对列车运行造成安全隐患。目前主要是通过人工检查的方式对接触网异物进行检测并清除,这种方式不仅成本高,效率低,往往不能及时排除安全隐患。为了对接触网异物进行及时有效的检测,同时降低人力成本,针对高铁运行环境的固定结构化特征,综合运用计算机视觉、深度学习等技术对铁路入侵异物进行实时检测。首先基于LSD直线段检测算法获取鸟巢可能出现的感兴趣区域;其次利用YOLOv3网络在ImageNet上进行训练得到一个预训练权重,并使用人工标注的数据集继续训练网络直到网络收敛;最后使用训练好的网络对感兴趣区域存在的鸟巢进行检测。实验结果表明,最终得到的平均检测精度为0.89,平均检测速度为38?f/s,可以实现对异物目标的准确实时检测。     

基于无人机图像的输电线断股与异物缺陷检测方法

为提高无人机(UAV)巡检输电线路的效率,提出一种基于线结构感知的输电线断股与异物缺陷的检测方法。由于无人机巡检的图像受背景纹理及光线影响较大,采用能检测线宽度的水平与垂直方向的梯度算子提取巡检图像上的线对象,进而研究感知定律中的共线性、近似性、连续性的计算,将断续线段连接成长的线段,通过长线段的平行性计算,识别出输电线路结构中显著的平行导线组。为识别导线上安装的防振锤与间隔棒连接部件,提出一种基于局部轮廓特征的形状部件识别方法。在识别出这些连接部件的基础上,对导线进行分段分析,计算分段导线的宽度变化、灰度相似度来检测导线上的断股与异物缺陷。通过对无人机巡检采集的输电线路图像的测试,验证了这种方法在复杂的背景条件下能有效地检测导线上断股与附着异物缺陷。     

基于RTK定位技术的输电线路无人机自主巡检方法

为了提高无人机在输电线路巡检作业中的定位精度,保障无人机按照预设巡检线路进行自主巡检,提出基于RTK定位技术的输电线路无人机自主巡检方法。采用基于RTK定位技术获取输电线路无人机的动态位置,基于无人机动力学模型识别无人机姿态信息,结合串级模糊PID控制器控制无人机的作业姿态按照巡检路线巡检,实现输电线路无人机自主巡检。实验结果表明,所提方法能高精度定位无人机位置,定位误差控制在1 cm之内,并且俯仰角都可在1 s内抵达理想值,可有效控制无人机准确按照预设巡检线路完成自主巡检,避障效果较好。     

高压输电线路巡线机器人目标自动识别跟踪方法

在巡线机器人目标自动识别跟踪方法中，转换图像信号时易产生噪声，影响识别跟踪结果的准确率。为此，设计了一种新的高压输电线路巡线机器人目标自动识别跟踪方法。首先采用卡尔曼滤波技术对图像进行滤波处理，然后根据Haar-Like特征将图像转换为便于机器人识别的灰度图像。基于此，采取背景差分法排除灰度图像中非识别目标的背景，再根据亮度特性和色彩特性自动识别跟踪目标。以某地区的一段高压输电线路作为测试对象，实验结果显示，本文方法的识别图像受噪声影响较小，且自动识别跟踪的有效性更高。     

基于NMI特征的目标识别与跟踪

本文提出一种全新的图像分割方法——连通线多级切割方法，并在此基础上建立图像NMI特征的目标识别与跟踪算法。文章给出了运用连通线多级切割方法实现阈值求取、图像分割、目标识别与跟踪的技术技巧。通过实验验证了NMI特征的缩放不变性、旋转不变性和平移不变性以及不同物体的NMI特征差异，表明本文算法具有良好的实时性和精确的目标识别与跟踪效果。     

基于PID算法的输电线路无人机巡检路径智能自动规划技术

为降低定位误差，规避复杂环境造成的巡检风险，研究基于PID算法的输电线路无人机巡检路径智能自动规划技术。采用RTK定位技术，采集了输电线路无人机巡检标志点位置信息，利用路径生成方法，模拟无人机从起始点到目标点的最优几何路径，创建无人机高度和姿态直接受PID参数控制的动力学模型，运用基于PID算法的路径规划跟踪控制器，控制无人机按照最优路径飞行到目标点，实现了输电线路无人机巡检路径智能自动规划。实验结果表明：待巡检标志点定位误差始终低于0.25×10^-4;该技术规划的输电线路无人机巡检路径较短，能有效规避复杂环境造成的巡检风险。     

低空运动目标的多传感器自动识别和实时跟踪

讨论了一种用于低空运动目标检测和跟踪的电视跟踪系统。为了提高系统自动跟踪和抗干扰能力,基于声—光—电多种传感器和测量装置如声波传感器、图像传感器和激光测距仪等,提出一种多传感器综合的自动目标识别和实时跟踪算法。该方法将被动声定位技术用于目标初定位,结合目标图像动静态特征和目标声源特征用于目标的特征提取和自动识别,根据视频跟踪和轨迹预测算法,得出期望的目标误差信号控制伺服机构进行精确跟踪。实验结果表明该算法简捷有效、精度和可靠性达到要求,验证了多传感器应用于全自动智能跟踪系统的可行性。     

基于细胞神经网络运动目标跟踪算法研究

运动目标跟踪是模式识别、图像处理、计算机视觉等领域的重要课题,它把图像处理、自动控制、信息科学有机结合起来,针对背景是静止的运动物体图像序列,提出了基于细胞神经网络移动目标跟踪,该算法大部分采用细胞神经网络结构,能够实现高效、快速的移动目标跟踪,可以满足实时需要,在实验基础上验证了该算法的有效性。     

基于小波滤波背景预测的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标检测是红外图像研究领域的热点与难点。有效地从背景中检测出弱小目标对于后续的跟踪、识别工作具有十分重要的意义。针对现有检测方法的不足,提出了一种基于小波滤波背景预测的红外弱小目标检测方法。该方法利用小波滤波去噪的优良特性将目标作为噪声滤除,然后构建近似的前景分布图与背景分布图,最后基于连通体筛选与对比度门限完成弱小目标的提取。采用实测光电图像对该方法进行了验证,结果表明,提出的方法能够有效抑制噪声,完成背景预测以及红外弱小目标的检测。     

一种多传感器反直升机智能雷伺服跟踪系统

讨论一种基于多传感器的反直升机智能雷AHM(Anti-Helicopter Mine)系统.为了提高智能雷的全自动智能跟踪能力和打击精度,在传统的被动声探测技术的基础上,结合图像传感器的视觉信息和激光测距仪的深度信息,提出一种基于声-光-电多传感器联合的自动目标探测、识别、跟踪算法.首先将五元十字声源定位技术用于低空目...     

Applications of the Responsive Workbench

Many interface devices for virtual reality provide full immersion inside the virtual environment. This is appropriate for numerous applications that emphasize navigating through a virtual space. However, a large class of problems exists for which navigation is not the critical issue. Rather, these applications demand a fine-granularity visualization and interaction with virtual objects and scenes. This applies to a host of other applications typically performed on a desktop, table or workbench. Responsive Workbench technology offers a new way to develop virtual environments for this rather sizable class of applications. The Responsive Workbench operates by projecting a computer-generated, stereoscopic image off a mirror and through a table surface. Using stereoscopic shuttered glasses, users observe a 3D image displayed above the tabletop. By tracking the group leader's head and hand movements, the Responsive Workbench permits changing the view angle and interacting with the 3D scene. Other group members observe the scene as the group leader manipulates it, facilitating communication among observers. Typical methods for interacting with virtual objects on the workbench include speech recognition, gesture recognition and a simulated laser pointer (stylus). This article features Responsive Workbench applications from four institutions that have pioneered this technology. The four applications are: visualization, situational awareness, collaborative production modeling and planning, and a virtual windtunnel     

智能车跟随系统开发

开发了一种基于STM32视觉导航的目标跟随小车智能控制系统,实现了对特定目标物体的快速识别与实时准确跟随.使用OV7670图像传感器采集目标物图像信息,对图像进行灰度化、降噪、取反等处理后,通过亚像元定位技术的质心法获取目标物坐标位置,为智能车提供方向导航,跟随过程中的画面实时发送至上位机.结果表明:小车在直行和转向跟踪实验中表现良好,跟随系统具有良好的跟踪效果,可实现对目标物的实时准确跟随.     

空地电视成像制导武器仿真系统的设计与实现

本系统以空地成像制导武器为典型的模拟对象,以“转台支撑单图像传感器（CCD）”模拟真实制导武器系统中“机载光学瞄准系统”和“弹载导引头CCD”,以双数字信号处理器（DSP）并行处理电路模拟真实导弹精确制导图像跟踪器,以伺服转台模拟制导武器弹载导引头伺服系统,以经过改进的去均值相关算法作为复杂背景下目标跟踪的手段,以综合显示控制终端（PC机）模拟机载计算机,并能通过终端PC机上的综合显示与控制软件对仿真过程的信息数据进行记录,对真实作战环境下的空地精确制导武器跟踪算法性能分析有一定的现实意义。     

虚拟环境中人体因素问题的研究进展

虚拟现实技术目前在各个领域中得到了广泛的应用。该文根据国内外相关的文献资料,将虚拟环境中人体因素问题分为两个方面：一是虚拟系统的时间延时对操作者完成目标捕获与操作、用手完成的虚拟操作以及目标搜索与识别等任务时的影响,同时分析了导致系统时间延时的因素;二是长时间处于虚拟环境中的副作用,如视觉问题、失定向与恶心等,并归纳了系统、使用者以及任务的特性对副作用的影响。在此基础上,阐述具体的解决对策。最后,提出几点看法以供讨论。     

基于智能识别技术的铁路安检辅助分析装置研究

针对铁路安检X光图像判图高度依赖人工,时有发生漏检的问题,提出一种基于智能识别技术的铁路安检辅助分析装置。通过采用视频图像接口的硬件设计,解决与安检仪的适配问题。通过采用跟踪进程、分析进程、推送进程的多进程思路设计,解决60Hz刷新率下的高精度分析显示问题。跟踪进程采用关键点差分算法实现安检X光图像跟踪,分析进程采用改进的残差网络(ResNet)实现特征提取,采用CenterNet算法实现禁限物品检测,推送进程通过检测键盘中断实现报警图像推送。经实验测试,该装置禁限物品识别准确率达92%,显示帧率达60帧/秒,可适配主流品牌安检仪,满足铁路车站安检辅助分析需求。