集成射频和图像信息的无线传输系统

为克服射频信息空间耦合传输的隐蔽性问题,实现RFID技术的可视化,设计了一种集成RFID信息的无线图像传输系统;以S3C2440A处理器为核心,搭载USB摄像头和WIFI模块,在嵌入式Linux系统下编写和加载nRF2401模块设备驱动程序,以射频信息触发USB摄像头抓拍,融合RFID和图像信息,通过WIFI模块无线上传至远端主机;实验中将RFID标签置于移动小车上来模拟运动目标,结果表明系统对于移动中的物体有很好的识别和拍摄效果,图像传输速度快,在现代物流和道路交通监测等行业有很好的应用前景。     

双目立体视觉的目标识别与定位

双目立体视觉系统可以实现对目标的识别与定位.此系统包含摄像机标定、图像分割、立体匹配和三维测距4个模块.在摄像机标定部分,提出了基于云台转角的外参数估计方法.该方法可以精确完成摄像头旋转情况下外参的估计,增强了机器人的视觉功能.并利用广茂达机器人系统,基于改进的双目视觉系统进行目标识别与定位,以此结果作为依据控制机器人的手臂进行相应运动,最终实现了对目标物体的抓取,验证了提出方法的可行性.     

基于SIFT和Hu特征融合的单目视觉识别算法研究

研究了机器视觉技术在三维物体识别定位问题中的应用。利用Visual C＋＋编程软件建立了摄像机标定界面,实现对摄像机进行快速标定的功能。提出了一种SIFT特征和Hu不变矩融合算法,该算法是一种融合了局部特征和全局特征的算法。其中全局特征反映了对三维物体图像的整体信息进行粗略匹配和定位,局部特征可以在全局特征中进行更准确特征匹配,该算法对伸缩、旋转和平移等有很好的抵抗能力。实验结果表明,该视觉算法可以有效解决三维物体匹配问题,并且有效提高了系统的识别速率和效率,满足物体识别的目的。     

OpenMV视觉模块的滚球目标识别与追踪系统研究

基于OpenMV微型机器视觉模块,以云台为载体,使用Micro Python语言对滚球目标识别与追踪算法进行研究。通过摄像头获取实时图像,在对图形进行预处理后利用形状识别和边缘检测算法完成目标识别与追踪,并通过串口将滚球中心位置坐标输出。     

机载雷达图像目标识别模型仿真研究

机载视觉雷达对目标准确标识别,关系到航空领域的安全.机载视觉雷达的目标识别多是高空作业,识别的目标图像信息易受到飞机倾斜角度、高空外部噪声干扰、机身异常抖动、被测物体的抖动和采样速度过低等因素的干扰,使得识别目标区域模糊,可识别特征发生严重衰减.传统机载视觉雷达的目标识别方法中,在运动状态下对高空目标的图像衰减特征分割一直很困难,分割过程会出现过分割和欠分割的问题,导致目标识别结果不理想.提出采用机载视觉雷达倾斜状态下的目标识别方法,得到图像中对地目标的运行速度,通过雷达视场距离的标定成像几何原理,将地面目标三维场景投射到二维象平面中,并采用数据链驱动无缝集成模式来运算识别地面目标的实际数量,获取准确的塔机目标识别检测结果.实验结果说明,所提机载视觉雷达倾斜状态下的目标识别模型获取的地面目标识别更加准确,并且具有较高的检测效率和精度.     

基于主动形状模型的双目识别系统的设计与实现

给出了一种基于统计形状模型的双目识别系统实现方法.该系统根据识别目标在场景中的姿态有一定规律性的特点,用先验的样本信息指导识别的过程,并采用径向对齐约束的方法对摄像头内外参数进行标定,利用图像识别结果中特征点的顺序性完成特征匹配,进而获得目标的三维信息.     

基于ARM处理器的单目视觉测距定位系统

针对在多机器人协作和服务机器人目标追踪的过程中,需要对目标物体或者同伴进行准确的目标定位这个问题,设计了一个以ARM9微处理器为处理模块、CMOS摄像头为采集模块的一个嵌入式视觉系统,实现了单目视觉测距定位.该系统设计大体分为目标识别和定位两部分,目标标识使用一个纯色的色标块,通过对摄像头采集的图像中检测色标块区域来实现目标物体定位;对色标块的图像分割采用基于RGB三个颜色分量的阈值分割算法,单目测距采用P4P方法,其中,摄像机的内参数标定则借助于Matlab工具箱来完成.同时,采用RANSAC方法确定色标块的四条边界直线,以四条直线交点作为色标块的4个角点,从而提高角点检测的精度.实验结果表明,该测距定位系统定位精度较高,系统鲁棒性好,具有良好的应用前景.     

基于红外小目标识别的空中鼠标解决方案

该文提出一种基于运动物体DBT(detect before track)背景消除法识别红外小目标,并将其应用于空中鼠标中。实验主要经过色彩空间转换、阈值分割、图像开运算、连通分析后进行目标识别,并通过摄像头标定获取识别目标在视野中的相对位置。通过单片机以及2.4G通信模块,将除位置信息以外的控制信息传递到电脑。以电脑进行位置运算,单片机进行控制。实验结果表明,该方案识别的目标精度较高,价格低廉,具有一定应用前景。     

机器视觉感知三维图像中的人体行为识别算法

研究机器视觉感知中的人体行为准确识别问题.机器视觉感知中,采集的信息多为二维平面信息,在合成三维图像感知信息过程中,传统的因式分解合成法运用形状基数量固定,很难表达复杂行为特征,造成行为特征会出现一定的偏差,人体行为识别准确性不高.为了避免上述缺陷,提出了一种新的机器视觉感知中的人体三维行为识别算法.采集人体行为图像,并检测图像的轮廓区域,对检测区间间隙初始划分,通过把三维不定特征在三维空间进行空间映射,完成模糊性的消除,为人体三维行为识别提供数据基础.根据提取的消除模糊性后的人体三维行作为特征分量,对人体三维行为进行识别.实验结果表明,利用这种算法进行人体三维行为识别,能够准确的识别人体的行为,极大地提高了人体行为识别的准确率.     

基于平面模板的机器人双目标定与目标定位

视觉是机器人获取外界信息最主要的途径,通过视觉系统准确地定位目标物体是机器人控制中的关键技术。为了使机器人准确地获取目标物体的位置,文中采用平面模板法对双目摄像头进行标定,构建机器人坐标系,完成对目标物体的定位。经过标定,双目摄像头可以获取目标物体在空间坐标系中的位置,经过坐标系转换,可以获得目标物体在机器人世界坐标系中的坐标值,该值是机器人实现对目标物体伺服跟踪和抓取的重要数据。最后,本方法在家庭机器人上得到了验证,机器人能够准确地定位目标物体。