一种提取物体线形骨架的新方法

提出了一种提取物体线形骨架的新方法. 该方法首先计算物体距离变换的梯度, 从而得到一个矢量场. 距离变换的梯度对提取物体线形骨架具有重要意义, 可据此获得物体内部的关键点, 其中每一个关键点代表了物体的一个凸部分. 之后, 用搜索梯度最短路径的方法连接关键点, 得到物体的线形骨架. 本文方法得到的线形骨架能很好地反映物体拓扑和形状特征, 并不易受边界噪声干扰. 此外, 本文方法克服了基于距离变换的骨架提取算法的固有缺点, 获得了具有良好连通性的骨架. 因此, 基于本文方法得到的骨架能用于物体识别和匹配等领域. 对大量二维、三维物体的实验取得了令人满意的效果.     

结构化骨架求取和内窥可见性计算

提出了包含距离和拓扑信息的结构化骨架提取方法和骨架指导的内窥可见性计算方法,并将其有机地应用于虚拟漫游系统中.结构化骨架提取算法结合了并行细化算法和距离变换算法,使得骨架能够有效地控制虚拟内窥镜的视点移动和漫游位置的跟踪,有利于准确地观察病变位置.内窥可见性算法利用人体器官的封闭管状特征,将其分割成许多网格单元,并在预处理中使用深度缓存计算单元间的可见性,同时对每个单元建立可见性树.虚拟漫游时,通过当前视点信息可进一步动态地删减所在单元的可见性树,从而得到实时可见性,最终实现实时漫游并保持漫游图像的质量.     

基于欧氏骨架的手势识别系统

引进最新骨架提取算法,设计并实现了一种以手势的欧氏骨架为基准的手势识别系统,系统由通用视频采集模块和ARM开发板硬件组成.利用动态前景检测算法结合YCbCr肤色识别模型,分割出手势区域;借助欧氏距离变换和Delta—中轴骨架提取算法获得手势区域的欧氏骨架,并提取骨架的关键点和欧氏距离等几何参数,以此建立手势识别的几何模型.实验测试正确识别率高达94%,每帧图片处理时间小于25 ms,表明该系统实时、有效.     

改进A*算法的水面舰艇静态航路规划

针对复杂海洋环境下水面舰艇航路规划时出现的大地图寻路速度慢、航路安全性差、航路不平滑等难题,结合电子海图提出了一种改进A*算法的航路规划方法。提出一种自适应的改进启发函数,在搜索节点时加入目标节点的方位信息,加快了A*算法搜索路径的速度;加入迫使航路远离障碍物的安全距离,解决了传统A*算法沿障碍物边缘寻路导致航路安全性差的问题;对原始航路进行二次优化,在对原始路径提取转折点后,通过判断任意两个转折节点的直线可达性,将转折节点之间的实际距离转化为距离矩阵,使用Dijkstra算法优选出航路长度更短的关键转折点,最终使用二阶贝塞尔曲线对航路转折处进行平滑处理,以满足航路平滑且易跟随的要求。仿真实验表明,相对于传统A*算法,改进算法规划的路径具有寻路速度更快、航路距离更短、航路安全性更高的特点。     

动态骨架算法

骨架是表示物体形状的一种有效形式.基于距离变换的骨架求解算法得到的骨架尽管准确光滑,但必须仔细地检查其连续性;而当骨架的结构较为复杂时,这种连续性检查会变得非常困难.结合Thinning技术和Snake模型,提出了一个平面二值图的动态骨架算法.首先利用Thinning技术生成连续且拓扑保持的初始骨架,然后根据Snake模型的思想,将初始骨架引导到正确的位置上.动态骨架算法提取的骨架不仅保持了位置的准确和外形的光滑,同时也解决了骨架的连续性问题.     

基于欧氏距离及向量内积的骨架提取算法

对骨架算法进行研究,提出一种骨架提取算法.通过对图像内部像素点进行距离变换得到其最近边界点的位置,将内部像素点到最近边界点的向量定义为边界向量,根据物体内部相邻边界向量的方向,计算每个像素点的内积值和其8邻域的最小内积值,得到的最小内积点,以确定的阈值从最小内积点中选取骨架种子点,再对骨架种子点进行处理,得到连通的骨架.试验证明这种算法能保证骨架具的完整性和连通性,正确反映物体的拓扑结构.     

人工智能中的A*算法应用及编程

搜索是人工智能中的一个基本问题.文中比较了几种典型的搜索方法,包括盲目搜索和启发式搜索,重点对A*算法进行了阐述和分析,并以求地图两点的最短路径搜索为例,给出了用A*算法编程的实现方法.结果表明,应用A*算法提高了目标搜索的效率.     

基于人体特征三维人体模型的骨架提取算法

实现骨骼动画的一个前提是获取人体模型的骨架,现有的骨架提取算法不是计算复杂度高,就是提取准确度不高,或者需要手工干预.提出一种基于人体特点和黄金比例律的人体模型骨架提取算法,首先对模型进行精简,然后根据人体的特点与黄金比例律确定模型关节点的大概位置,在此基础上对模型进行分割.由于人体存在个体差异且姿势也可能不一致,采用测地距离方法对关节点的位置进行修正,确定其位置.与现有的算法相比,本方法效率高,同时实验显示本算法具有更好的骨架提取效果.     

煤矿履带式定向钻机路径规划算法

煤矿履带式定向钻机路径规划过程中存在机身体积约束和实际场景下的行驶效率需求,而常用的A*算法搜索速度慢、冗余节点多,且规划路径贴近障碍物、平滑性较差。提出一种以改进A*算法规划全局路径、融合动态窗口法（DWA）规划局部路径的煤矿履带式定向钻机路径规划算法。考虑定向钻机尺寸影响,在传统A*算法中引入安全扩展策略,即在定向钻机和巷道壁、障碍物之间加入安全距离约束,以提高规划路径的安全性;对传统A*算法的启发函数进行自适应权重优化,同时将父节点的影响加入到启发函数中,以提高全局路径搜索效率;利用障碍物检测原理对经上述改进后的A*算法规划路径剔除冗余节点,并使用分段三次Hermite插值进行二次平滑处理,得到全局最优路径。将改进A*算法与DWA融合,进行煤矿井下定向钻机路径规划。利用Matlab对不同工况环境下定向钻机路径规划算法进行仿真对比分析,结果表明：与Dijkstra算法和传统A*算法相比,改进A*算法在保证安全距离的前提下,加快了搜索速度,搜索时间分别平均减少88.5%和63.2%,且在一定程度上缩短了规划路径的长度,路径更加平滑;改进A*算法与DWA融合算法可有效躲避改进A*算法规...     

基于BIM的地图构建与导航研究

为了提高移动机器人在作业过程中获得现场环境地图的效率,提出了利用BIM技术建立导航地图的方式,获取IFC信息映射到二维栅格,从而快速构建地图;对于室内移动机器人在移动过程中能更快更好的到达目标点的问题,首先对传统A*算法做改进,将原有的8邻域搜索扩展为48邻域搜索,增加了搜索方向,优化了搜索角度;同时考虑了机器人的安全性,对规划路径进行了改进,使得规划的路径与障碍物保持了一定距离;其次,为了避开场地出现的动态障碍物,采用将改进的A*算法与动态窗口法融合,在保证全局路径最优的基础上,实现避障效果;通过实验仿真,表明了改进的A*算法比传统A*的算法在运行时间上快了2倍以上,路径转折点的角度差比原来减少了28%以上,路径长度上更短且不再紧贴障碍物;而融合算法比改进的A*算法在路径平滑性上有所提高,能及时避开随机障碍物,更加适用于环境变化的室内场景。