一种基于飞行时间相机的点云目标提取方法

基于飞行时间(Time of Flight,TOF)原理的深度相机成像方法不同于二维图像来计算三维信息,而是通过光在空气中的飞行时间,来计算出目标的距离,从而直接获取场景目标的三维点云信息。本文通过研究基于飞行时间红外相机的三维重建技术,设计了一种基于飞行时间红外相机的点云目标提取方法。利用飞行时间相机直接获得场景的三维点云数据,提出一种双阈值空间滤波算法,对点云数据进行空间滤波,并对滤波效果进行了对比评价。在双阈值空间滤波算法的基础上提出了一种改进的基于法向量的随机抽样一致性(RANSAC)算法,实现了对三维点云数据的目标提取,为基于飞行时间相机的场景目标三维重建奠定了基础。     

基于激光雷达的室内玻璃三维重建算法

针对激光雷达在室内地图重建过程中,扫描不到透明玻璃的问题,文章提出了一种玻璃检测三维重建算法,实现了三维地图中玻璃的重建。该方法将三维激光雷达扫描的点云经过点云滤波、分割、聚类以及运动匹配,提取出感兴趣的透明玻璃上的点云,从而识别出室内场景中的透明玻璃。实验结果显示,该算法能有效地使用激光雷达数据检测玻璃并进行三维地图重建。     

面向自动装车的来车检测和规划系统

为解决自动装车车辆检测和码垛规划问题,设计基于三维激光成像的车辆特征识别和码垛规划系统.设计实现了激光三维扫描系统,提出点云检校方法,获取高精度三维点云;设计基于点云的开放式货车车厢全特征识别算法,经点云分割、特征识别和参数化,获取车辆完整的特征参数检测;基于检测结果设计了码垛规划器,可直接用于装车机使用;基于Linu...     

机载LiDAR点云分块插值滤波

现有机载激光雷达（LiDAR）点云滤波算法在简单地形下取得了较好的滤波效果,但普遍对陡坡地形适应性较差。为提高在不同地形下的滤波性能,提出了基于分块的多尺度表面插值滤波算法。该算法首先通过改进的区域增长分块算法将原始点云分为点云块集和散点集,然后通过构建的多尺度表面插值算法同时对点云块和散点进行分类。利用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的基准数据验证表明,该方法在15个样本中有11个样本滤波效果优于现有滤波方法,对各类地形均有较强适应性,且该方法平均总误差最小。对三种不同地形特征的高密度数据滤波实验,也验证了该方法的良好性能。     

逆向工程中对离散点云的特征识别算法探究

基于逆向设计中点云处理的表面识别问题,本文提出了一种基于小波变换的离散点云数据的特征识别算法。首先将离散点云表示成小波变换可以处理计算的形式,然后在此基础上提出了具体的二维和三维离散点云的小波分解算法,最后引入实例,对二维离散点云的小波分解算法进行验证分析。实验结果表明本文提出的算法达到了对点云数据的特征分解的目的。将离散点云数据按特征分解从而提取出不同的特征成分,可以根据后期点云预处理的不同要求,将小波变换后的数据进行进一步的处理。     

基于改进PMVS算法的多视遥感地形影像密集匹配

基于面元的多视立体(PMVS)算法应用于遥感多视地形影像三维场景重建时,影像中的弱纹理、灰度值变化不明显区域使得重建出的三维地形点云存在整体分布密度低和局部孔洞现象.结合遥感地形影像的特点,提出了基于影像块的并发SIFT算子和地面高程范围约束的改进PMVS算法,首先在特征提取阶段得到分布密集、均匀的特征点,进而通过地面高程范围约束的匹配传播过程高效地得到种子面元,再通过迭代种子面元扩充、面元过滤过程得到地形影像的三维点云数据.实验结果表明,相比原PMVS算法,改进的PMVS算法可在幅宽大、存在弱纹理区域的多视遥感地形影像上重建出稠密点云,有效修复了地形点云场景中的孔洞,并提高了重建时间效率.     

逆向工程中对离散点云的特征识别算法探究

基于逆向设计中点云处理的表面识别问题,本文提出了一种基于小波变换的离散点云数据的特征识别算法。首先将离散点云表示成小波变换可以处理计算的形式,然后在此基础上提出了具体的二维和三维离散点云的小波分解算法,最后引入实例,对二维离散点云的小波分解算法进行验证分析。实验结果表明本文提出的算法达到了对点云数据的特征分解的目的。将离散点云数据按特征分解从而提取出不同的特征成分,可以根据后期点云预处理的不同要求,将小波变换后的数据进行进一步的处理。     

利用车载激光点云的分车带识别及单木分割方法

提出了一种基于车载激光点云数据的城区分车带识别及单木点云分割方法,首先通过布料模拟算法进行点云滤波去除地面点,然后利用基于八叉树连通性分析对非地面点进行聚类并构建聚类单元的最小包围矩形,基于先验知识和高差约束进行分车带识别,最后根据单木的空间几何特征,引入基于局部最高点的区域生长算法实现分车带内点云单木分割。选取北京市某道路的车载激光点云数据进行实验,结果表明:该方法能够从车载激光点云中快速识别出分车带点云并完成单木分割,能达到较好的识别和分割效果,具有抗噪性强和提取精度高的特点。     

基于改进DPC和特征分区的点云去噪算法

针对三维激光扫描仪获取到的点云数据存在的多尺度混合噪声将严重影响后续的三维模型重建的问题,提出了一种基于改进的密度峰值聚类算法(DPC)和特征分区的点云去噪算法。首先通过改进的DPC算法去除远离点云主体的大尺度噪声;然后利用主成元分析法(PCA)和曲面变分获取点云法矢及曲率信息,同时采用邻域传播法调整法矢方向并根据曲率对点云进行划分,对特征区域点云与平坦区域点云分别采取自适应双边滤波和正交整体最小二乘平面拟合的方法进行光顺去噪。实验结果表明:在包含混合噪声的bunny与block模型下,利用该算法去噪后点云数据最大误差分别为0235mm和0157mm,平均误差分别为0029mm和0009mm,均能取得较好的去噪效果,且降低了去噪参数设置的复杂性。     

耳纹图像特征的三维识别技术研究

为了提高对耳纹图像的三维识别能力,提出一种基于脊波变换的耳纹图像分块特征提取和三维识别技术。采用二维傅里叶变换方法进行耳纹图像的亚像素级特征分解,结合区域网格径向划分方法进行图像分割,对耳纹图像的子块像素点进行自适应融合滤波,实现图像降噪,使用脊波变换进行耳纹图像三维特征重构,使用多尺度Retinex信息增强方法输出图像的辨识特征点,实现耳纹图像三维识别。仿真结果表明,采用该算法进行耳纹图像特征识别的精度较高,图像输出质量较好。     

无人机视觉导航算法

为保证无人机着陆精度和安全性,提出了一种无人机自主着陆视觉导航位姿解算方法。首先对机载相机进行标定,获取相机参数;然后综合考虑地标形状和尺寸、地标角点几何分布和角点数量对位姿估计精度的影响,设计了T型着陆地标形状和尺寸参数,将地标轮廓提取和角点检测算法相结合,得到几何分布好、数量适中的8个角点用于位姿解算,保证了位姿解算精度;为减少LK （Lucas-Kanade）光流法稳定跟踪地标的处理时间,直接将提取的这8个角点作为LK光流法检测和跟踪的输入,保证了算法实时性;最后利用三维空间到二维像平面投影关系对飞行位姿参数进行实时解算。实验结果表明:算法具有较高估计精度,算法平均周期为76.756 ms （约13帧/s）,在速度较低的着陆阶段基本满足自主着陆视觉导航的实时性要求。     

一种新的无人机航拍序列图像快速拼接方法

 无人驾驶飞机航拍序列图像的邻近帧间含有大量的相交区域,这些相交区域是进行基于特征的图像拼接的基础,但是也成为了降低拼接效率的冗余信息.因此,本文提出一种既稳定又具有较小时间开销的无人机航拍序列图像的自动拼接方法.利用图像拼接过程中查找到的匹配特征点,自适应提取出适于航拍序列图像快速拼接的关键帧;在分析了序列图像的拼接时的相交区域的运动模型的基础上,建立了无人机航拍序列图像配准过程中的特征搜索区域预测的卡尔曼滤波器,减少了特征搜索和配准的时间;然后给出了详细无人机航拍序列图像的快速拼接方法,实验结果显示,本文的方法具有较好的拼接效果和拼接效率.     

基于无人机机载LiDAR的电力线点云提取与重建

为了提高基于无人机机载激光雷达点云电力线提取与重建的精度和效率,采用了一种综合电力线点云分步提取、分段k均值聚类采样及结合直线和抛物线拟合的电力线点云提取与重建方法。在对电力线走廊点云进行预处理和改进滤波的基础上,先对其进行分段并根据电力线点云在高程方向的分布特征进行粗提取,再将粗提取得的电力线点投影到水平面上用Hough变换对其进行精提取,然后通过对精提取的电力线点进行分段k均值聚类采样, 从而完成电力线的单根分离,最后使用直线和抛物线结合的模型对电力线进行拟合重建。选取实测数据进行试验,通过电力线提取的完整率以及重建的精度和效率对本文中算法进行了评价。结果表明,利用该算法提取电力线点的综合完整率达到96%以上。这一结果对高效地提取和重建单档单根电力线具有一定帮助。     

无人机自主降落过程视觉定位方法研究

为了充分利用连续视觉图像中3维空间信息, 解决无人机自主降落过程中的定位问题, 在稠密3维点云法和光流法定位原理的基础上, 提出了基于同物不同时图像像空间的定位方法。以理论推算、图形注释等方式, 通过求解单个像素点和整个图像移动变化情况, 将连续帧图像的形变、量变信息分解为无人机和参照物的空间相对运动信息, 并结合已知的参照物运动参量, 推算了无人机飞行位姿信息, 完成了无人机基于光学视觉图像的空间定位方法研究。结果表明, 该研究为视觉系统在无人机降落回收过程中独立实现空间定位提供了一定的借鉴和参考。     

基于机载激光点云的电网绝缘子识别方法

为了解决无人机机载激光雷达采集到的点云数据存在密度高但分布不均匀的现象, 以及绝缘子表面纹理信息不全等问题, 提出了一种基于机载激光点云的电网绝缘子识别方法。首先分析杆塔中不同部位的强度值直方图, 用强度值滤波剔除大部分的杆身点云; 然后采用主成分分析法计算局部点云特征值, 根据特征值构建的局部熵函数和空间分布特性删除冗余的平坦区域点云, 并通过栅格修补的方法避免出现点云空洞; 最后针对传统采样一致性初始配准(SAC-IA)算法精度低和速度慢的问题, 通过增加采样点对的距离约束关系和自适应调整参数改进SAC-IA算法完成绝缘子的位姿估计。结果表明, 该方法能正确高效地识别杆塔中的绝缘子, 运行时间大幅减少, 提取正确率达到95.16%。该研究在无人机自主巡检航线规划中具有良好的应用价值。     

一种快速的基于SIFT算法的无人机航拍序列图像自动拼接方法

无人驾驶飞机在短时间内具有相对稳定的航向、飞行速度、飞行高度等特点,这些特点决定了相同时间间隔的航拍序列图像的重合区域相对稳定,在此基础上,本文提出了航拍序列图像拼接方法的约束性条件,及一种快速的无人机航拍序列图像的自动拼接方法。该方法运用自回归模型,将历史相交区域中心点作为模型的输入数据,对当前用于拼接的重合区域进行预测,然后在预测区域内进行SIFT特征提取和特征提纯,并根据提纯后的特征进行快速的序列图像拼接。通过在无人驾驶飞机航拍序列图像上对该方法性能进行实验,结果显示本文的方法具有较好的拼接效果,在海量无人机航拍数据的情况下,能大大减少拼接时间。      

基于迁移集成学习的无人机图像识别算法

针对当前小型无人机目标图像识别方法准确率较低的问题,提出了一种基于迁移集成学习的无人机图像识别算法。首先,基于AlexNet、VGGNet-19、Inception-V3以及ResNet-50四种结构具有差异的卷积神经网络对源数据集进行预训练,获取图像的深层次特征;然后,对目标数据集进行迁移学习,得到目标的分类特征,构建分类模型;之后,采用相对多数投票法和加权平均法的集成学习方法,对分类模型进行集成得到迁移集成模型。构建了一个包含小型无人机图像、飞鸟图像以及直升机图像的图像数据集UavNet,在对数据集进行数据增强的基础上开展了图像识别算法性能实验,结果表明,算法对多类目标的识别准确率为99.42%,无人机类目标识别的F1-score指标为99.12%,优于主流的卷积神经网络方法和传统的支持向量机方法,具有一定的理论意义和应用价值。     

基于倾斜摄影测量的实景三维建模与精度评定

本文以无人机倾斜摄影测量技术展开,以新疆某测区为例,介绍了基于无人机倾斜摄影技术的全要素实景三维建模过程,包括无人机影像获取、倾斜影像空三加密、倾斜影像的瓦片分块、三维重构、点云分类等关键技术。并对三维建模精度进行分析验证,结果表明,通过倾斜摄影测量技术构建三维建模具有生产周期短,高效率、高精度、高真实感和低成本的特点,在很大程度上降低城市三维重建的成本,同时具备测绘级精度。     

Driving altitude generation method with pseudo-3D building model for unmanned aerial vehicles

Spatial information is geometrical information combined with the properties of an object. In city areas where unmanned aerial vehicle (UAV) usage demand is high, it is necessary to determine the appropriate driving altitude considering the height of buildings for safe driving. In this study, we propose a data-provision method that generates the driving altitude of UAVs with a pseudo-3D building model. The pseudo-3D building model is developed using high-precision spatial information provided by the National Geographic Information Institute. The proposed method generates the driving altitude of the UAV in terms of tile information, including the UAV's starting and arrival points and a straight line between the two points, and provides the data to users. To evaluate the efficacy of the proposed method, UAV driving altitude information was generated using data of 763 551 pseudo-3D buildings in Seoul. Subsequently, the generated driving altitude data of the UAV was verified in AirSim. In addition, the execution time of the proposed method and the calculated driving altitude were analyzed.     

某无人机液压起落架系统建模与仿真

某无人机液压系统主要为起落架的收放提供动力源,对其进行建模仿真能够实现参数和方案的优化,以便获得最佳的设计。基于节点法的集中参数数学建模思想,针对液压系统的动态特性仿真问题,研究了在MATLAB／SIMULINK下面向液压元件的液压系统动态特性仿真模型库的建立问题,建立各液压子系统模型。进行无人机液压起落架仿真,得到起落架收放时间短,达到某无人机起落架对响应时间的要求。