基于深度学习的四旋翼无人机单目视觉避障方法

针对无人机避障问题，提出一种基于深度学习的四旋翼无人机单目视觉避障方法。首先通过目标检测框选出目标在图像中的位置，并通过计算目标选框上下边距的长度，以此来估量出障碍物到无人机之间的距离；然后通过协同计算机判断是否执行避障动作；最后使用基于Pixhawk搭建的飞行实验平台进行实验。实验结果表明，该方法可用于无人机低速飞行条件下避障。该方法所用到的传感器只有一块单目摄像头，而且相对于传统的主动式传感器避障方法，所占用无人机的体积大幅减小。该方法鲁棒性较好，能够准确识别不同姿态的人，实现对人避障。     

高中美术教学中提升学生审美能力的策略研究

近年来,随着我国社会经济发展速度的不断加快,教学改革工作逐渐受到了社会各界的广泛重视。高中作为当前我国课程教学体系中的重要阶段,对于提升学生的审美能力与趣味、发展学生综合素质等方面具有极为重要的作用。本文即立足于高中美术教学发展现状,对提升学生审美能力中存在的问题及有效策略作出了简单的分析和探讨。     

残差增强的图像描述符

针对增大视觉码书在提高图像全局描述符——局部特征聚合描述符(VLAD)精度的同时会增加VLAD存储开销的问题,提出一种基于2层结构层次视觉码书生成残差增强的图像全局描述符EVLAD.离线码书生成阶段,首先通过K-means算法生成第1层视觉码书,然后基于量化残差最小化原则非均匀地生成第2层各视觉子码书.在线EVLAD生成阶段,图像局部特征首先面向细粒度的第2层视觉子码书生成量化残差;然后面向第1层视觉码书进行聚集生成各子向量,EVLAD即为各子向量的串联结果,为了抑制特征空间爆发现象,各子向量和串联结果分别进行了L_2归一化.实验结果表明, EVLAD精度优于VLAD和其他各种改进方法.     

基于多视图立体视觉的沙堆三维尺寸测量研究

利用从运动中恢复结构方法(SFM),提出了一种基于多视图立体视觉的沙堆三维重建及三维尺寸测量方法。首先根据SFM方法的求解不稳定特点,结合光束平差法对SFM求解过程进行分析及优化;其次针对SFM重建结果为稀疏点云的问题,利用基于面片的稠密重建算法重新生成稠密的三维点云,再利用泊松算法对密集点云进行三维曲面重建;最后获得模型的三维尺寸信息。对某建筑工地的沙堆进行了三维尺寸的测量实验,实验结果验证了该方法的有效及可行性,提高了重建能力及精度,同时考虑了目标实际测量误差与重建误差,能够满足实际智能测量的应用需求。     

图像分类中基于分类矢量量化的视觉词袋模型

特征表示是图像识别和分类的基础，视觉词袋是一种图像的特征表示方法。分析现有视觉词典构建方法的不足，提出一种新的视觉词典构建方法。首先利用梯度方差把特征矢量分为光滑类和边缘类，然后分别针对不同类别的特征矢量进行视觉词典的构建，最后根据两类视觉词典生成视觉词袋。图像分类实验表明，提出的新方法能提高分类准确率。     

基于视觉伺服的细胞载玻片精确点胶方法研究

目前在机械臂与点胶机协同完成细胞载玻片点胶的过程中,由于点胶路径的固定造成系统的稳定性较差,主要表现为细胞在载玻片上的粘附位置一旦出现偏移则会导致点胶失败。为了解决这一问题,我们把视觉技术引入到点胶机的点胶位置测量过程中,根据细胞载玻片样本的图像特征,运用图像处理技术实现点胶位置的识别,与原点胶路径比对得到偏差,并根据此偏差大小判断是否需要改变点胶路径,从而实现对点胶位置实时监测与校正,提高工作效率,使系统的稳定性增强。实验结果表明,点胶准确率可以提高30%左右,满足样本制作的要求。