基于单目视觉的智能车障碍物检测及测距算法研究

在自动驾驶场景下,为了实现对智能车辆前方障碍物进行目标检测及测距,提出了一种基于单目视觉的前方车辆及行人检测与测距方法.利用数据集对YOLOv3神经网络模型进行优化训练,利用训练完成的神经网络对实时采集的视频信号中的车辆及行人进行目标检测,输出车辆及行人目标的检测框.以目标检测框底部中心点为参考点,根据相似三角形测距算...     

基于单目视觉的桥梁挠度检测系统的研究

文章主要设计并实现了一种基于长焦镜头相机,测量标志件和HALCON图像处理算法的桥梁挠度实时检测系统,系统利用单目测量的原理,通过长焦镜头捕获标志件的图像,通过HALCON图像处理算法,得出标志件的四个坐标点的横纵坐标值,从而求得平均值最终得出实时的挠度值,测量之前需要预先进行标定,在模拟的挠度试验中五次测量的结果表明在50m的距离上挠度的测量精度可以达到1mm,符合桥梁安全监测标准的要求。     

基于单目视觉的工件定位技术研究

针对普通工件的位姿定位问题,文中提出了一种使用单目视觉平台和CAD模型的工件定位方案。为了阐明该方案的具体设计,基于单目相机的标定方法引入工件图像识别的相关技术,设计了工件的图像预处理过程,并提出基于CAD模型的单目视觉定位算法。实验测试结果表明,与基于先验性关系的定位方案相比,该定位方案具有更高的精度和较好的灵活性,可以满足普通工件的定位需要。     

单目视觉引导机器人在视觉检测中的应用

提出一种基于单目视觉引导的机器人工件表面缺陷检测系统。结合标定后的相机参数与物体成像以及物体虚拟投影建立的形状模板初步估计物体的位置姿态,物体的三维点云模型以一定位置姿态参数在虚拟空间的投影匹配零件真实位置姿态提升定位精度。定位完成后获取待检测位置的点云坐标及其法线方向经过坐标转换后提供给六轴机器人进行路径规划及机器人姿态控制,从而实现机器人辅助检测。     

基于单目视觉的无人机障碍探测算法研究

针对低空飞行无人机的避障问题,研究了一种基于单目视觉的障碍物深度提取算法。在无人机前视摄像机获取的图像中,通过Harris角点检测算法提取角点作为特征点,使用归一化互相关算法进行角点的匹配,根据图像序列中特征点间距离的变化和无人机的运动计算障碍物的深度。对用于单个障碍物深度计算方法进行了改进,使用RANSAC算法区分不同深度的障碍物。仿真表明,该算法可以有效发现并区分不同深度的障碍物。     

UUV回收中的单目视觉定位系统研究

近年来,无人水下航行器（UUV）在军用和民用领域的价值越来越突出。在近距离阶段内,如何准确、高效地回收UUV是当前的研究热点。文章针对UUV的水下驮载回收方式,采用特殊的引导光源阵列作为UUV回收的导引目标,提出基于单目视觉的定位方法,得到目标的世界坐标,进一步得出UUV相对四自由度的位姿信息,为进一步UUV的精准回收对接提供前期保障。     

基于单目视觉的车辆测距系统研究

本文,针对智能汽车单目视觉提出了通过镜头跟随汽车移动导致图像放大倍数的改变,然后根据图像大小的变化和移动距离来计算车辆与前方障碍物之间距离的方法,有效提高了车距测量的精确度。     

基于单目视觉的焊接螺柱位姿参数测量技术研究

焊接螺柱在汽车制造领域有着广泛的应用,其焊 接 后的位姿(位置和姿态)是否符合设计要求决定着 后续部件的装配效率及整车质量。为了实现在线测量焊接螺柱的位姿参数,研究了一种 基于单目视觉 的焊接螺柱位姿测量方法,首先通过摄像机获取焊接螺柱图像,然后通过边缘检测、特征提 取等技术提取 焊接螺柱特征信息,最后通过计算模型实现焊接螺柱的位置偏移量及倾斜角度偏移量的测量 。通过实验对 测量模型与方法进行了验证,结果验证了方法的准确性和有效性,位置精度和角度精 度分别为± 0.15mm和±15′,可以很好地满足汽车等制造工业领域在线、柔性、快速和高精度的焊接螺柱位姿参数的测量需要。     

基于单目视觉的旋翼无人机定位系统设计

随着航空科技的不断进步,为了完成载人飞机无法完成的高危险任务,无人机的发展受到了广泛关注。传统的位置信息获取依赖GPS和IMU传感器,但在城市楼宇、室内区域,GPS难以准确获取位置信息从而失去效能,而机载IMU传感器又常常会出现较大的姿态角积累误差给无人机的导航带来一定的难度。针对室内或复杂未知环境下无GPS等外部定位辅助系统的无人机的自主定位和导航问题,文章提出一种轻量级、低成本、实时性强、稳定性高的基于单目相机的视觉定位系统方案,搭建了定位系统的硬件和软件架构,研究了单目视觉定位算法,该系统能准确获取无人机的自身位置信息,辅助无人机自主导航、姿态控制等任务顺利执行。     

基于视觉检测与定位的智能车导航系统

本设计是一套依靠视觉检测与定位的智能车导航系统,通过悬挂在上方的摄像头探测小车周围的环境信息,对图像进行处理并提取信标与车体相对的坐标,将坐标信息传递到智能车,再与智能车数据进行融合从而确定自身的环境与运行状态,实现了智能车运行速度与运行方向的闭环控制.     

一种改进的医学图像深度信息恢复算法

针对医学图像深度信息恢复的实时性问题,提出了一种Harris角点检测与SIFT特征点检测相结合的算法,提取医学图像的特征点,采用欧式距离作为相似性判定准则将特征点进行匹配,克服了传统SIFT算法提取特征点过多、耗时长的问题。并对获得较致密的视差图,运用三角测量的方法恢复医学图像的深度信息。实验结果表明,文中所提算法在缩短了医学图像深度信息恢复的时间的同时提高了精度,验证了该算法的有效性。     

基于视觉传感器的自主车辆地面自动辨识技术研究

该自主车辆地面自动辨识技术是以Leobot—Edu自主车辆作为试验载体,并应用DH—HV2003UC-T视觉传感器对常见的5种行车路面（石子路面、水泥路面、土壤路面、草地路面、砖地路面）进行图像信息的采集,应用Matlab图像处理模块对其依次进行压缩编码、复原重建、平滑、锐化、增强、特征提取等相关处理后,再应用MatlabBP神经网络模块进行模式识别。通过对模式识别结果分析可知,网络训练目标的函数误差为20％,该系统路面识别率达到预定要求,可以在智能车辆或移动机器人等相关领域普及使用。     

基于PLC电子技术的智能车库管理系统设计

本文即综合分析了国内智能车库管理系统理论研究成果,尝试基于PLC电子技术设计智能车库管理系统,按照总体设计思路、硬件配置、软件设计、仿真检测的研究步骤详细论述了基于PLC自动化电子技术的智能车库管理系统设计思路及功能实现过程.     

封闭料场斗轮机智能控制系统关键技术的研究

针对目前封闭式料场堆取料机工作环境恶劣、作业效率低、误差大、成本高等问题,设计了一套堆取料机智能控制系统,该系统基于LiDAR技术,通过扫描仪采集料堆表面点云数据,利用定位系统与扫描仪的联合标定,完成定位传感器反馈的姿态数据与扫描数据实时匹配,实现点云数据的处理和料三维重建,同时通过图像处理技术,提前预测作业路径来指导封闭料场中堆取料机完成自动作业。实验表明该控制系统控制提高了工作的效率,降低了作业成本。     

基于立体视觉的杂质检测方法设计

为了实时检测瓶内杂质,设计了一套用于灌装线瓶内产品质量检测的视觉系统。基于几何成像原理建立双CCD立体视觉的数学模型,推导出从2张投影图像中得到杂质实际空间位置的公式;利用形态小波简化图像、综合自适应阈值法和边界检测算子进行图像分割,从而提取出杂质特性,最后采用特性向量进行2图的特征匹配。当检测精度为4pixel／mm时,每个瓶子的判断时间小于200ms,准确率近98％。     

基于RAW数据的图像处理及应用

在长期的计算机视觉技术发展过程中,研究者们主要处理的对象是通过图像信号处理器（Image Signal Processor,ISP）处理后的标准RGB图像。这类图像体积小,方便使用和网络传播,因而在许多传统应用场景中得到广泛应用。然而,在低光照或极端成像条件下,这类经过压缩和处理的图像往往因模糊、量化等不可逆操作,导致细节丢失,限制了其性能表现。为应对这些挑战,越来越多的研究开始关注直接处理相机传感器输出的RAW图像。RAW图像未经过复杂的ISP处理,具有线性响应、高比特深度和无损压缩的特点,能够保留更多的原始感光信息。这些特性使其在低光、高动态范围以及复杂视觉场景中表现出优异的灵活性和潜力。在近年来的研究中,RAW图像处理技术取得了显著进展,其应用已从高质量图像与视频的获取、去噪与增强,扩展到目标识别、场景理解等计算机视觉任务。相比传统RGB图像,RAW图像处理能够更好地保留细节信息,并在特定条件下显著提升视觉任务的精度和鲁棒性。此外,随着深度学习技术的发展,基于RAW数据的端到端模型设计成为了新的研究方向,能够充分利用图像中的原始信号信息来提升视觉处理效果。本文系统性地综述了RAW图像处理技术的最新进展,并探讨了这些技术在计算机视觉各领域中的应用。同时,本文还展望了未来的发展趋势,特别是RAW图像数据在更复杂场景下的应用潜力,为相关研究者和从业者提供了有价值的参考和启示。     

大、中型地下车库智能寻车系统

为了提高停车场的服务水平,停车场智能管理系统是必不可少的.它已经在大部分停车场发挥着重要作用,在为人们停车带来方便的同时也具有良好的社会效益和经济效益.在大、中型地下车库中,车主返回停车场时,由于停车场太大或者地形不熟,车主容易找不到车,故提出了智能反向寻车系统.该系统可以帮助车主尽快找到车辆停放的区域,提高车主的满意...     

视频图像处理技术在智能交通系统中的运用

交通对城市的发展有着重要影响,随着经济的快速发展,我国的城市交通的智能化得到了进一步提高,许多城市的交通都由传统的交通转变成了智能交通。近几年,智能交通系统中的视频图像处理成了人们探讨的热点话题。为了使智能交通更好的为城市服务。本文首先,对视频图像处理技术进行了介绍;其次,通过图形处理技术在电子警察系统中的应用进行了阐述;最后,对图像处理技术在智能交通系统的应用进行了详细分析,希望文章内容对相关工作人员能够有所帮助。     

基于BLOB的图像查询系统应用研究

随着图像信息处理方面应用领域的不断扩大,对如何有效地组织图像数据库地研究也越来越深入。本文介绍了一个集图像处理、热点查询和数据库于一体的面向图像的信息管理系统,该系统以BLOB为基础,采用扩充的关系数据库模式并引入图像数据库技术,使用多个小的图像数据表和图像数据索引表,解决了系统中图像数据的录入检索以及图像热点操作问题。结果表明,基于BLOB的图像查询系统既保证系统的安全性和数据的完整性,也满足了系统要求的速度和效率,是进行图像数据在数据库系统中处理与使用的有效方法。     

基于模糊信息处理的变换域增强及其改进方法的研究

由于目前的医学图像受成像设备和获取条件等因素的制约,得到的图像很难直接应用,因此首要的任务就是对获取的医学图像进行增强,即滤除图像的噪声和干扰,突出感兴趣区域或边缘从而为进一步分析和计算奠定基础。基于此介绍基于模糊理论的图像增强方法以及与其它方法结合的改进,并且得出了各种方法对比的结论。