改进的双目视觉三维尺寸测量系统

根据双目视觉原理,开发了基于双目视觉的三维尺寸测量系统.利用图像帧差法实现目标物体自动检测;并在此基础上利用立体匹配算法计算出目标物体区域的视差,对生成的初步视差采用基于最小二乘法的视差优化算法,获取目标物体区域的完整视差图;再将三维点云重投影到二维平面,利用最小外接矩形完成目标物体尺寸的自动测量.实验表明,在合适的测量距离下,系统测量精度达到了较好的效果,验证了该系统的可行性.     

针对目标跟踪过程的双目视觉测距方法研究

无人机进行目标跟踪时,获取与跟踪目标之间距离信息的过程,对于算法的实时性有着很高的需求。针对这一需求,提出了基于Matlab工具箱与OpenCV视觉库相结合的双目立体视觉测距方法。该方法包括采用Matlab工具箱对摄像头进行双目标定,以及将标定结果导入到基于OpenCV的立体匹配BM算法并进行后续的测距处理两部分。通过试验验证了该方法具有较好的准确性和优越的实时性,可以满足无人机动态跟踪时的测距需求。     

基于Harris-SIFT算法的双目立体视觉定位

针对基于尺度空间对图象保持不变性的SIFT算法在双目立体视觉应用时实时性差、误匹配等问题,提出一种运用Harris-SIFT算法进行双目立体视觉定位方法.通过介绍双目立体视觉的模型原理,利用Harris-SIFT算法从左右摄像机分别获取的图像中检测目标,并获取匹配目标的特征点,对两幅图像中目标物体的坐标标定,通过计算可得到目标物体的深度距离,还原其三维信息.实验证明,运用Harris-SIFT算法使该系统的实时性能和距离精度得到提高.     

鱼眼相机导引下的双目跟踪系统

在智能监控领域,鱼眼相机比传统摄像机拥有更大视野,然而由于其分辨率的限制及鱼眼图像畸变的影响,使得目标物的细节信息难以观察,为克服这个难题,搭建了鱼眼相机导引下的双目跟踪系统。该系统利用鱼眼相机进行全景观察,检测出目标物,采用角度拟合法求出目标物的方位角,通过云台控制双目相机精确定位到目标物,然后对目标物进行距离测量,并使目标在不同的位置进行实验。实验结果表明,系统能准确检测出鱼眼图像中的运动目标,角度标定精度达到系统要求,双目相机能准确测出目标物距离。该智能监控系统能够减小鱼眼相机畸变对检测结果的影响,具有检测视场广和检测精度高的特点,为智能监控技术提供了检测方法。     

基于距离像长度特征辅助的雷达目标跟踪

传统雷达目标跟踪仅利用角度和距离数据,由于获取的测量信息较少,跟踪精度受限。本文利用现代雷达所具有的距离高分辨能力,提出了一种基于距离像长度特征辅助的跟踪模型,并结合先进的非线性滤波算法得到了一种高性能目标跟踪算法—FAT UKF。该算法将目标的运动状态与距离像长度信息联系起来,通过增加观测量的维数来提高雷达的跟踪能力。对典型实例的计算机仿真结果表明,基于特征辅助的跟踪算法不仅收敛速度快,且能有效突破传统跟踪算法的理论误差下限,大大提高了雷达跟踪系统的整体性能。      

基于容积卡尔曼滤波的视频目标跟踪算法

视频目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点,具有很强的应用前景。为了提高复杂动态场景下跟踪算法的准确性、实时性和鲁棒性,分析了容积卡尔曼滤波和均值漂移算法的优缺点,本文提出了基于容积卡尔曼滤波结合均值漂移的全自动融合跟踪算法。本算法首先利用基于ORB特征点匹配的改进帧差法对视频目标自动标注,获取目标的初始位置,然后采用融合跟踪算法估计目标的位置和更新搜索窗口,从而实现全自动目标跟踪。本文采用标准视觉目标跟踪数据集VTB进行实验,实验结果表明全自动跟踪算法可以提高跟踪精度,且满足实时性和鲁棒性。     

跟踪信息辅助的扩展目标检测

雷达带宽增加带来的回波信息增量,能够更准确地辅助环境感知并获取目标信息。但是,雷达带宽的提高通常会造成目标回波在距离维的扩展,进而造成目标回波能量的分散,使单个距离单元的回波信噪比下降,不利于目标的远距离探测。此时,通过融合连续多个距离单元的回波进行检测能够提升目标探测性能。为了更充分地利用目标回波信息设计融合检测器,文中结合认知探测的思想,利用跟踪状态下的目标先验信息设计了跟踪信息辅助的扩展目标检测算法。本算法首先基于扩展目标的跟踪信息预测目标位置及其回波在各距离单元的分布,再基于预测信息设计融合检测器,以此实现从跟踪到检测的闭环,更充分地挖掘和利用了历史目标回波信息。实验表明：所设计的跟踪信息辅助的扩展目标检测算法相较于传统扩展目标检测算法,能够提升目标检测性能,推远雷达对目标的有效跟踪距离。     

激光雷达和视觉技术的机器人移动位置跟踪系统

以提升机器人位置跟踪精度为目的,设计激光雷达和视觉技术的机器人移动位置跟踪系统。该系统利用激光雷达传感器、方向传感器、里程计获取机器人位置距离信息、方向信息和移动里程信息后,利用MC9S12XS128微控芯片连接RS232通讯接口,将该信息传输到ARM嵌入式处理器内;用户通过与Ubuntu/Debian,操作系统环境人机接口相连的LCD显示屏,调用ARM嵌入式处理器内机器人位置距离、方向等信息后,通过启动位置跟踪单元内的基于类圆弧机器人识别的自适应位置跟踪算法程序,实现器人移动位置跟踪,并利用基于视觉技术的地图生成单元,生成机器人运行位置环境地图。实验结果表明：该系统跟踪机器人位置反馈时间最短仅为12 s,具备较好的实时性;在跟踪机器人简单移动位置和复杂移动位置时的跟踪线路与实现线路几乎重合,具备较强的机器人位置跟踪能力。     

一种基于双目视觉原理的距离测量系统的设计

主要研究一种基于双目立体视觉原理测量图像中物体距离的算法,要实现的目标是采用双摄像头从不同视点拍摄目标物体,投影得到两幅双目图像,用图像处理的方法先提取出需要的信息,进行特征识别,然后利用同一目标在不同投影图像上的成像差异进行立体匹配,并通过视觉算法计算被测物体的距离。由于测量的距离远大于摄像机之间的基线距离,所以传统意义上的双目测距系统近似认为两个摄像机的光轴是平行,但是实际上两光轴是必然相交的,所以文章结合实际,考虑两光轴相交,以达到提高距离测量精确度的目的,系统的主要流程包括图像获取、摄像机标定、角点检测、特征识别、立体匹配、距离计算等几个方面。     

跟踪雷达的高速实时信号处理系统研究

介绍了基于多片ADSP-TS101的高速实时跟踪雷达信号处理系统。为了实现对雷达信号的高速实时处理,系统采用并行化和模块化设计,将硬件平台与软件编程相结合,对跟踪雷达回波信号采用脉冲压缩,动目标检测以及恒虚警处理算法,获取了目标距离和角度信息。对该系统进行测试,结果表明系统的实现具有很高的可行性和效率。     

基于Mean Shift算法的网球运动视频目标跟踪研究

传统Mean Shift算法在运动目标运动速度过快以及被遮挡的情况下,算法的跟踪效果较差。因此,提出基于改进Mean Shift算法的网球运动视频目标跟踪方法,分析Mean Shift算法进行网球运动视频目标跟踪的过程以及存在的弊端。采用最小二乘法对Mean Shift算法进行改进,利用最小二乘法预测网球运动视频目标位置,在该位置上实施迭代跟踪,再用Mean Shift算法得到目标最终跟踪位置,解决目标运动速度过快以及遮挡问题的干扰,减小各帧检索时矢量同收敛点的距离,提高跟踪效率。实验结果说明,所提方法具有较高的跟踪效果和跟踪效率。     

一种海面定向天线自动跟踪系统

从海地无线通信系统完成一个空中平台与多套船载设备之间高速数传的应用出发,针对空中设备对船载设备无线通信系统目标跟踪需求,设计了一种基于GPS定位数据的船载海面定向天线自动跟踪系统,阐述了自动跟踪系统的实现方案和跟踪算法。根据本地和目标位置信息,经过实时处理计算出目标相对本地的角度,利用伺服系统驱动定向接收天线,完成对目标的实时自动跟踪。工程验证表明,系统具有良好的跟踪效果。     

采用地平面约束的双目PTZ主从跟踪方法

在视频监控领域,包含PTZ（pan-tilt-zoom）相机的双目主从系统可以同时获取跟踪目标的全景信息和高分辨率信息,因此得到了广泛研究与应用。针对智能视频监控的需求,提出了一种基于地平面约束的双目PTZ主从跟踪方法。该方法分为离线标定和在线实时跟踪两个阶段。离线阶段,利用两相机不同视角间的目标匹配关系计算地平面所诱导的单应矩阵,提出了一种从两相机同步视频流中自动估计单应矩阵的方法,该方法与传统方法相比具有不需要标定物和人工干预的优点,然后采用匹配特征点的方法估计相机的主点和等效焦距。在线实时跟踪时,通过单应变换建立主从相机之间的坐标关联,并利用离线阶段标定的主点和等效焦距估计从相机控制参数,从而实现主从跟踪。与其他算法相比,该方法可以应用于宽基线的情形,能够适应目标深度的变化,满足了实时性的要求。室内、外场景的多组实验验证了所提方法的有效性。     

简易交互式视频目标跟踪技术研究

针对视频目标跟踪中背景干扰和跟踪持续性差的问题,提出了一种简易交互式视频目标跟踪的方法。依据用户提供的初始跟踪窗口,对目标范围进行自动优化,有效地避免了背景信息对跟踪的干扰。针对跟踪偏离目标的情况,结合用户对目标区域的粗定位,利用特征匹配方法快速获取精确的目标位置及范围。实验结果表明,提出的算法有效地剔除了背景信息的干扰,提高了跟踪的准确性,结合简易人工交互信息,实现了跟踪的连贯性和时效性。     

多目标跟踪中基于特征辅助的概率数据关联算法

在传统的多目标跟踪系统中,数据关联仅利用了那些与目标状态向量直接相关的信息。在此提出了一种基于广义概率数据关联(GPDA)的新的关联算法即特征辅助跟踪(FAT)算法。该算法同时利用了目标的特征信息和状态信息进行数据关联,较好地解决了在密集杂波环境下对近目标的跟踪问题。最后以目标的一维距离像信息为例进行仿真,仿真结果表明,所提出的算法使跟踪性能优于传统的概率数据关联。     

一种新的单站红外目标纯方位参数航迹滤波方法

红外单站只能测量目标的角度信息,难以获取目标的距离信息,无法在直角坐标系下有效对3维目标进行跟踪。该文提出一种新的纯方位参数航迹滤波方法,该算法避免传统方法中需采用多站交叉定位的思路,根据红外传感器测量速率较高的特点,直接利用单传感器测量的方位角序列,对目标航迹参数进行估计,较好地解决了单站的目标跟踪问题。仿真结果表明,该方法对直线运动或机动目标具有良好的跟踪性能。     

基于卡尔曼滤波和多种信息融合的在线多目标跟踪算法

针对在线多目标跟踪中检测器造成的漏检、误检问题和目标遮挡情况,提出一种基于卡尔曼滤波和多种信息融合的在线多目标跟踪算法。通过卡尔曼滤波算法对目标进行建模并预测目标的状态;融合目标的空间位置信息和外观深度特征信息,使同一目标之间相似性距离尽量小,并利用匈牙利算法建立跟踪目标和检测目标间的数据关联;利用策略解决未关联的检测目标或跟踪目标等复杂情况。采用MOT16数据集进行实验,实验结果表明能够有效地解决目标交错和遮挡导致跟踪漂移的问题,并且主要跟踪性能参数有显著提高。     

机械臂双目视觉系统内外参高精度标定

在空间站机械臂中,双目视觉系统作为其重要组成部分,能够引导机械臂自主完成对目标的定位和捕获。内外参标定技术是双目相机高精度获取合作目标位置、方向等运动信息进而进行三维重建的首要前提和重要保障。文中提出了一种基于光束法平差算法的双目视觉系统内外参标定技术,采用三维靶标场作为标定目标,并将高精度测角设备经纬仪作为精测基准,通过坐标转换解算分步得到相机的内、外参数。实验表明,该方法标定的相机内参重投影误差小于0.5个像元,外参测试误差为±0.19 mm,有较高的测试精度和鲁棒性,为机械臂实施视觉闭环自主捕获合作目标提供可靠依据。     

基于激光视觉传感的机器运动目标跟踪研究

复杂背景影响下机器人跟踪运动目标精度提升是目前相关领域研究的重点,因此,研究基于激光视觉传感的机器运动目标跟踪方法.使用激光传感器获取激光数据,利用扫描匹配算法实现运动目标检测,同时定位机器人并构建所处环境的图像;使用单目视觉传感器,通过目标位置估计算法计算出运动目标的角度信息与距离信息,使用Rao-Blackwell...     

用于滑坡监测的自动跟踪激光表面测速系统

为实现滑坡表面速度、位移的自动实时监测,研制了一套新颖的自动跟踪激光表面测速系统(TLSV)。该测速系统基于激光多普勒效应,采用反馈控制技术,能够实现目标沿光轴方向速度、位移的精密测量,以及目标的自动跟踪。系统采用的"信号搬移消除噪声法",可以将常规去噪技术难以去除的混杂在多普勒信号中的噪声和干扰有效消除,进一步提高多普勒信号的信噪比;同时,"假随机采样一致性算法"使测速系统能够快速、准确识别目标,保证了目标跟踪的成功执行。并且,反光膜的合理应用使远距离目标的测量成为了可能。实验结果表明,该测速系统可实现目标沿光轴方向亚μm级速度、位移的准确测量,测量误差小于0.5%,测量距离大于50m。系统利用自动跟踪功能也同时实现了目标面内运动的监测,一定程度上将目标监测从二维平面扩展到三维立体空间。