Switched visual servo control of nonholonomic mobile robots with field-of-view constraints based on homography

This paper presents a novel scheme for visual servoing of a nonholonomic mobile robot equipped with a monocular camera in consideration of field-of-view (FOV) constraints. In order to loosen the FOV constraints, the system states are expressed by the homography between the current frame and the key frame so that the target is not necessarily to be always visible in the control process. A switched visual controller is designed to deal with the nonholonomic constraints. Moreover, an iteration strategy is used to eliminate errors caused by the parameter uncertainty. The stablity and robustness of the proposed scheme are guaranteed by theoretical analysis. Compared to conventional schemes, the proposed approach has the following advantages: 1) a better path in Cartesian space can be achieved owing to the loosening of FOV constraints; 2) the iteration strategy ensures the robustness to parameter uncertainty; 3) when used in landmark-based navigation, it needs much sparser and simpler landmarks than those localization-based approaches need. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于内容的视频拷贝检测研究

提出一种新的基于内容的视频拷贝检测方法,根据视频连续帧之间信息的冗余,提出关键帧提取算法,对提取的关键帧做DCT变换,并将AC系数的有序测度作为关键帧的特征,计算视频关键帧之间的L1距离作为视频之间的相似度度量。实验表明该方法对抗几种不同的几何攻击有较好的效果。     

一种基于类haar小波的MCTF视频编码方案

在传统的基于运动补偿的时间滤波小波视频编码方案中,帧组尺寸和低通帧位置都是固定的,没有考虑到视频序列中运动的性质.本文提出了一种类似haar小波的基于运动补偿的时间滤波编码方案,利用互信息技术,根据视频的运动特征自适应的选择帧组尺寸和低通帧位置.同时,根据选定的帧组尺寸和低通帧位置决定时间上的编码层次.大量的实验比较了提出的方法和传统方法的压缩性能.当视频序列运动较为剧烈时,本文提出的自适应选择低通帧方法较固定低通帧方法的PSNR提高约0.3~0.5dB;当视频序列中运动缓急不一,如频繁的画面切换,本文提出的自适应的选择帧组尺寸的方法能取得更好的效果.     

基于关键帧的人体行为识别方法

提出了一种基于关键帧的人体行为识别方法。利用关于弧长的方向函数对人体形状进行描述以及通过形状空间中两点间的测地线距离对形状间的相似性进行度量,提取视频序列中的关键帧,通过模板匹配的方法实现对行为的识别。对CASIA单人行为数据库和Weismann数据库进行测试,实验结果表明该方法具有较高的识别率。     

基于Kinect的改进移动机器人视觉SLAM

针对传统ICP（iterative closest points,迭代最近点算法）存在易陷入局部最优、匹配误差大等问题,提出了一种新的欧氏距离和角度阈值双重限制方法,并在此基础上构建了基于Kinect的室内移动机器人RGB-D SLAM（simultaneous localization and mapping）系统。首先,使用Kinect获取室内环境的彩色信息和深度信息,通过图像特征提取与匹配,结合相机内参与像素点深度值,建立三维点云对应关系;然后,利用RANSAC（random sample consensus）算法剔除外点,完成点云的初匹配;采用改进的点云配准算法完成点云的精匹配;最后,在关键帧选取中引入权重,结合g2o（general graph optimization）算法对机器人位姿进行优化。实验证明该方法的有效性与可行性,提高了三维点云地图的精度,并估计出了机器人运行轨迹。     

基于改进关键帧选择的ORB-SLAM3算法

针对视觉同时定位与地图构建（VSLAM）领域关键帧选择方法多为启发式阈值的方式,容易存在定位精度不高等问题,提出了基于改进关键帧选择的ORB-SLAM3算法。该算法从考虑关键帧质量出发,采用如下三个标准代替ORB-SLAM3中启发式阈值方式,首先是基于几何约束的自适应关键帧阈值,确保特征点数量充足;其次是基于图像质心原理的分布标准,确保特征点分布均匀;最后是惯性测量单元（IMU）加速度状态观测。在EuRoC数据集下的实验结果表明,所改进的算法在不使用启发式阈值的情况下,单目惯性模式下将ORB-SLAM3定位精度提高了9%,双目惯性模式下定位精度提高了6%,表现出更好的鲁棒性和构图能力。     

结合互信息量与模糊聚类的关键帧提取方法

关键帧是描述一个镜头的关键图像帧,它通常反映一个镜头的主要内容,因此,关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。提出了一种结合互信息量与模糊聚类的关键帧提取方法,一方面通过互信息量算法对视频片段进行镜头检测可以保持视频的时间序列和动态信息,另一方面通过模糊聚类使镜头中的关键帧能很好的反映视频镜头的主要内容。最后构建了一套针对MPEG-4视频的关键帧提取系统,通过实验证明该系统提取的关键帧,可以较好地代表视频内容,并且有利于实现视频分析和检索。     

结合主成分分析和聚类的关键帧提取

关键帧提取技术,对基于内容的视频检索有着重要的作用。为了能从不同类型的视频里有效的提取关键帧,提出了一种新的关键帧提取算法。首先通过主成分分析法提取视频特征信息,然后根据视频内容的复杂度自适应获得聚类数以及聚类中心,通过k均值聚类得到视频关键帧。实验表明该算法能消除闪光灯的干扰,有效地找出代表视频主要内容,尤其是目标运动信息的关键帧。     

基于视觉注意模型的自适应视频关键帧提取

关键帧提取是基于内容视频检索领域中一个重要的研究课题。提出了一种基于视觉注意模型的自适应视频关键帧提取方法。该方法分别提取视频中的运动和空间显著度,并用一种运动优先非线性混合模式将显著度合成为视觉注意度。在此基础上提出一种基于视觉注意度的局部和整体两级关键帧提取策略,先采用局部策略,选择镜头内注意度最大的帧作为关键帧候选;再根据视觉注意度的变化,为各个镜头自适应分配关键帧数目作为整体关键帧分配策略。实验证明,该方法提取的关键帧较为符合人类的视觉系统特性,而且该方法具有根据内容变化自适应提取关键帧等特点。     

一种基于压缩域下关键帧提取算法的研究

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频摘要和检索提供了一个组织框架。论文首先简单介绍了关键帧的特点、选取原则以及目前关键帧的提取技术,然后提出了一种基于帧自适应的关键帧提取算法,该算法无需全部解压,计算复杂度低,大大提高了提取速度。