基于双目立体视觉的目标测距系统

双目立体视觉能够在多种条件下感知三维场景的立体信息,基于双目立体视觉的测距以其特有的优势在测距中扮演着越来越重要的角色.研究了双目测距的原理、摄像机的标定、立体校正、立体匹配等关键技术,在此基础上提出了用MATLAB和OpenCV相结合的方法实现双目立体视觉的测距.使用MATLAB进行相机的标定,然后借助OpenCV实现立体校正和立体匹配.通过立体匹配得出的视差值,可以求解出目标和相机之间的距离实现测距.通过实验的结果表明,提出的双目测距方法在一定范围内达到了精度要求.     

基于单目摄像头的电网设备测距模型

针对电力系统巡检过程中双目测距算法的复杂性,提出了一种基于相机高度和俯仰角的单目测距模型,有效解决了电力系统中的测距问题。同时针对测距应用中相机高度和俯仰角的变化,考虑了影响因素对测距精度的影响,具有良好的可靠性。通过测量相机高度和俯仰角,识别图像中目标物体所在区域,根据相机内参对采集到的图像进行坐标变换,获得目标物体的三维坐标信息,根据测距模型计算出实际距离,通过实验验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于坐标测量机的双目视觉测距误差分析

本文针对基于坐标测量机的双目视觉方法的测距误差进行了详细的分析 ,误差来源分为 :1 摄像机坐标系与坐标测量机坐标系不正交引起的测距误差 ;2 坐标测量机的机构误差引起的测距误差 ;3 摄像机CCD像面上像元的量化误差引起的测距误差。本文对以上三种误差因素进行讨论 ,给出了相应的误差公式 ,可在实际测量中进一步提高双目视觉方法的测距精度     

基于AD-Census代价及目标检测的吊车防碰线技术

针对大型吊车在高压输电线路下施工易发生碰线事故的问题,提出一种基于目标检测和双目测距的方法来对风险进行管控。所提方法首先使用YOLOv4算法对输电线进行检测,然后考虑到双目相机处于不同拍摄角度会导致图像存在亮度差异的情况,提出了基于AD-Census代价的SGBM（Semi-Global Block Matching）双目测距算法对输电线进行测距。最后通过实验验证了所提方法的有效性。结果表明：该方法在检测输电线时平均置信度能够达到81.67%,在5~8米以内测量误差能够控制在0.4米以内,平均检测测距用时50ms。相比原始双目测距算法,改进算法的测量精度有一定提升。所提方法能够准确测量吊臂与输电线间的距离,对防止吊车碰线具有一定意义。     

精确三维数据测量的双目视觉系统优化设计

针对绝缘斗臂车空间机械臂中的双目视觉系统,文章研究了视觉系统中两个全景相机参数的最优设计和标定问题,构造了对系统中摄像机位置、方向和镜面形状等因素进行优化配置后的模型,以获得更高的三维数据测量精度。为了构造最佳视觉系统配置,根据数据计算过程中的误差传播分析、图像像素量化精度和角度分辨率变化,推导了三维测量误差模型的解析公式。然后,将该公式用于框架优化中,能够针对不同形状的系统设置环境找到最佳系统配置。对于具有长方体三维测量区域和相机放置区域的常规情况,利用所提出的解析公式推导其系统配置的次优解,并证明了该次优解的精度趋近于其最优解。最后,仿真和实际应用案例的实验结果表明了所提出方法可有效提高双目测距的准确性与鲁棒性,且运行速度较快。     

基于虚拟双目视觉的高速摄像机自动标定系统

虚拟双目视觉测试是基于一台高速摄像机和两面平面镜实现物体的三维重建,重点需解决传统双目视觉测试存在的同步性和成本高的问题。摄像机内外部参数的标定是测试精度的重要保证,为解决标定过程需要人工干预、处理过程繁琐等问题,基于虚拟双目视觉原理和张正友标定法,设计了高速摄像机参数自动标定系统,通过外部触发电路控制安装在云台支架上的标定板自动转动,实现不同角度标定板图像的自动拍摄,通过OpenCV计算机视觉库对图像进行自动处理,得到高速摄像机的内外部参数,最后验证了高速摄像机自动标定系统的准确性和实用性,为后续三维重建和动态三维测试提供了基础。     

一种简易的基于矩形靶标的相机定位方法

针对交通视频监控的双目视觉相机定位问题,使用相机成像的仿射原理和光学透镜成像原理,建立相机像点与原像之间的非线性数学模型。采用外公切线法确定圆心的像,由光学成像几何关系得到非线性等式模型,应用MATLAB求解模型。从误差分析中得出模型相对误差小于0．16％,精度较高。模型建立后,整个标定过程不需要人工干预,可以自动进行标定,实用性好。     

基于主动编码光源的单摄像机立体测量方法

基于一台摄像机、一台投影仪构成光学测量系统,提出一种非特定位姿下的主动编码光源非接触立体测量方法。利用一张混合标定板分别标定测量系统中的摄像机与投影仪,建立二维图像坐标与三维空间坐标之间的映射关系,再主动投影横、纵两组格雷码及其多分频测量条纹形成投影特征点,进而通过反演映射出目标特征的三维空间坐标。本方法避免了单目立体视觉测量中对于测量系统位姿的制约,去除了外部传感测量设备的使用;同时,主动光投影技术也解决了双目立体视觉测量中特征点匹配困难的问题。实验表明,在测量距离1.2~1.6 m范围,测量精度可以达到1.5 mm,能够实现单目摄像机主动编码光的立体测量。     

高压输电线路巡检机器人障碍物识别与定位

根据高压输电线路地线上障碍物的几何形状和结构特点,提出了一种基于单目视觉识别的多传感器高压线路地线障碍物识别和测距定位的方法。该方法利用机器人本体上的摄像机获得图像,然后再根据障碍物的几何形状特征,判断出障碍物的类型。根据识别出来的障碍物特征点与摄像机的位置关系建立测距几何模型,从而计算出机器人到障碍物的距离。当机器人非常靠近障碍物或者正在通过障碍物时,摄像机测距定位方法不再适用,此时可以采用安装在机器人上的光电传感器和动态倾角仪,结合机器人的运行速度和传感器采集信号的变化,识别出障碍物的关键点,从而计算出机器人与障碍物的位置关系。     

基于数字图像的空间测距的研究

针对"定标物定标法"中需要已知定标物空间位置,对此问题提出了一种基于数字图像的测距原理。该方法通过设置具有简单几何属性的定标物和定标标尺,分步标定相机的内部参数矩阵K,旋转矩阵R、位移向量T及导轨方向向量E,建立相机与被测物体的空间关系。在相机导轨的两个位置分别采集被测对象的清晰图像,利用基于数字图像的空间测距数学模型,即可求解空间两点的空间距离。实验结果表明具有数学模型收敛性好、定标精度高、试验模型简单的特点。     

基于双目视觉的支柱绝缘子目标识别与定位研究

变电站绝缘子因其表面极易受潮湿天气的影响出现污秽导致变电设施发生闪络事故,这直接关系到变电站供电的稳定性。因此,有必要研发带电作业机器人实现对支柱绝缘子的清洗,保障电力系统稳定运行。设计了基于双目视觉的绝缘子清洗机器人,完成了双目视觉系统对目标绝缘子的识别与定位。使用YOLOv4-tiny深度学习网络算法对支柱绝缘子与法兰目标进行识别检测,检测准确率达92.29%。基于立体匹配对摄像机采集图像中的目标物体上的点对进行搜索,获取目标绝缘子深度信息并对绝缘子目标点进行三维重建。实验结果显示,目标点的平均深度误差为0.73 cm,精度满足机械臂抓取需要。针对后续机械臂的夹持清洗任务,建立绝缘子视觉观测模型,获取相机观测角,通过ROI区域对绝缘子盘轮廓进行提取,利用最小二乘法对绝缘子伞裙边进行椭圆拟合,对绝缘子伞裙边缘信息检测,可实现对机械臂末端干冰喷头倾角调整,进而完成对绝缘子盘凹壑进行精准清洗。     

基于YOLOv5与Deep-SORT的机场跑道侵入告警技术研究

针对传统的跑道侵入告警设备自动化水平低、安装维护成本较高的问题，通过机场视频系统获取机场场面图像信息，采用YOLOv5对机场场面航空器进行检测；使用轻量化网络ShuffleNetv2对Deep SORT算法进行优化，实现对机场场面航空器的跟踪；根据单目视频采集系统建立坐标转换和测距模型，对机场场面航空器与跑道中线的距离进行准确测量，根据地面保护区设置合适的阈值实现跑道侵入告警。实验结果表明，优化后的模型平均处理时间降低了2564%，模拟环境下航空器距跑道中心线11、18和43 cm的测距平均误差分别为002、001和001 cm，跑道侵入告警准确率为9586%，该模型实时性好、准确率高，能够有效预防跑道侵入事件的发生。     

双波段、双通道对接系统测距误差补偿方法研究

为了完成空间航天对接任务,针对复杂光照条件下的对接孔位置测量问题,设计了一种双波段、双通道测距系统,并对其测距误差补偿方法进行了研究.在介绍了系统测距及误差补偿原理后,根据可见、近红外和双目的测距特点及误差分析结果,利用神经网络对双波段数据进行融合补偿处理,实现弱光照、强光照及无光照条件下的对接孔位置测量.通过实验测试...     

基于双目立体视觉的车载发射系统瞄准设计

本文提出一种将双目立体视觉技术应用于车载催泪弹发射系统智能化瞄准的方法。该方法采用了时空结合的处理方式来提取运动目标：在时域内对图像帧进行二次帧差取交集分割出运动区域;在空域上进行直方图分割以缩小运动区域和去除噪声,时空结合并填充运动目标区域,达到了目标与背景较好的分离效果。通过摄像机标定、测距试验、深度计算和误差矫正所得实验数据满足设计要求。     

改进卷积空间传播网络的单目图像深度估计

单目图像深度估计是计算机视觉领域中的一个基本问题,卷积空间传播网络（CSPN）是现阶段最先进的单目图像深度估计方法之一。针对CSPN在预测密集深度图时存在部分物体结构变形和物体间边缘模糊不清的边界混合问题,分别从网络结构与损失函数两部分进行了改进。对输入稀疏深度图进行了三次不同尺寸下采样,并将其加入到U-Net模块相应的编码过程和跳跃连接部分,以使其能够更精确地捕捉不同尺度的物体结构。并使用深度误差对数、深度信息梯度及表面法线这三种损失函数加权组合形成的改进损失函数来替换原始损失函数。在NYU-Depth-v2数据集上的实验结果表明,本文的改进卷积空间传播网络（ICSPN）与CSPN相比,其均方根误差RMSE降低了17.23%,平均相对误差REL降低了28.07%。本文的ICSPN充分利用了输入稀疏深度图,减小了预测密集深度图中物体结构的变形,同时采用带有梯度损失的损失函数对训练过程进行监督,降低了物体边缘位置误差,减少了边界混合问题的产生。     

函数链神经网络在移动人体身高测量中的应用

利用视频测量移动人体的身高时,人体图像上单位像素所代表的实际高度与很多因素有关,如摄像机的内部、外部参数以及人体到摄像机的距离等,是1个非常复杂的非线性关系.为了避免标定摄像机参数,提出利用函数链神经网络来逼近这种关系.让已知身高的人在视场中走过,通过视频图像处理得到1组训练样本.利用训练样本对函数链神经网络进行训练,...     

红外电视监测在脱模水压机上的应用

针对红外测温枪在水压机脱模检测过程的一些不足,利用红外电视成像原理以及信号处理技术能够有效地对轮毂所在位置的温度检测来判断轮毂是否在位.利用CCD摄像机获取视频信息,经过图像信号处理后,可在监视器得到准确的图像对比.     

复杂背景下相对运动恢复结构算法设计

针对运动恢复结构算法在摄像机拍摄过程中需要改变摄像机位置的问题，利用物体与摄像机的相对运动关系，获取包含物体多角度视图的图像序列。在图像序列中定位物体所在区域，约束特征点提取的适用范围，设计并实现一种相对运动恢复结构算法。实验结果表明，SFRM算法适用于摄像机固定位置的拍摄方式，能将位于物体区域的匹配对占总匹配对的比例从32%提高到84%,相较于传统的SFM算法在时间效率上得到38.29%的提升，成功扩展SFM算法的适用场景。     

基于两灭点法的摄像机标定方法研究

在计算机视觉当中,要对物体进行三维重建,需要实现对相机进行标定,即获得相机的的焦距(内参数)、旋转矩阵以及偏移向量(外参数)。为提高场景摄像机的标定精度和标定效率,研究了一种基于2个灭点的快速摄像机标定方法。该方法利用灭点理论,只要求被标定相机拍摄的图像中有2组相互正交的平行线,且这2组平行线与成像平面不平行,由此可以获得2个灭点;为计算平移向量,图像中某个平行线方向上的一段直线的实际长度需已知。根据灭点的几何投影特性计算相机内外参数。利用监控摄像机进行试验验证,验证结果表明,该方法相对于传统的标定方法操作简单并且精度较高,具有一定的理论意义和实用价值。     

多摄像机标定技术研究

摄像机标定是获得世界坐标系中三维点坐标与其摄像机坐标下二维点坐标对应关系的过程,是三维视频监控重建系统的重要环节。传统标定方法,针对一台摄像机,没有考虑多摄像机的应用情况。本文利用传统单摄像机标定方法以及多摄像机具有公共可视平面进行多摄像机标定,使多摄像机标定不再是独立的完成,提高了标定的稳定性和准确性。实验中,利用摄像机公共可视平面的标定板进行标定,通过像素误差来验证实验结果。