基于极线约束的图像目标识别可信度评价方法

在图像辅助的惯性末制导系统中,提出了一种基于极线约束的图像目标识别可信度评价方法.当惯导系统给出的摄像机姿态或图像中目标的像素点位置存在误差时,为了平衡极线约束方程需要引入一个冗余量(residual),该冗余量可由惯导系统给出的摄像机两位置的相对运动及相应图像中目标点的像素位置计算得到.当惯导系统的姿态误差小于0.3°时,冗余量可以用来评价图像目标识别的可信度.理论推导及仿真实验证明,冗余量作为图像目标识别可信度的评价指标,具有良好的特性.     

基于仿射投影的弹载图像几何失真校正方法

针对图像末制导系统中,由弹体姿态变化引起的图像几何失真,提出了一种新的弹载图像几何失真的校正方法,并首先根据仿射投影不改变目标平行结构的特性,提出了以仿射投影图像为目标进行校正的思想;然后根据弹载摄像机成像特点,推导出了目标透视投影和仿射投影与弹体俯仰角之间的函数关系;最后利用该函数关系,通过合理的坐标系设置,结合惯导和图像信息来求得目标的校正图像。仿真实验结果表明,该方法能有效地校正由弹体姿态引起的图像几何失真,不仅有利于目标的精确定位,而且对惯导误差不敏感,计算量也较小。     

基于特征加权聚合的图像检索目标对抗攻击方法

基于深度学习的图像检索技术使得图像隐私泄露成为一个亟待解决的问题.利用对抗攻击生成的对抗样本,可在一定程度上实现隐私保护.但现有针对图像检索系统的目标对抗攻击方法易受选取目标样本质量和数量的影响,导致其攻击效果不佳.针对该问题,提出了一种基于特征加权聚合的图像检索目标对抗攻击方法,该方法将目标图像的检索准确率作为衡量样本质量的权重,利用目标类中少量样本的特征进行加权聚合获取类特征作为最终攻击目标.在RParis和ROxford两个数据集上的实验结果表明,该方法生成的对抗样本相比TMA方法,检索精度平均提升38％,相比DHTA方法,检索精度平均提升7.5％.     

Study on Time Synchronization in the Guided Rocket's Transfer Alignment

为解决制导火箭弹传递对准中主子惯导信息时间不同步问题,分析了主惯导参考信息时间延迟对传递对准的影响,给出了时间延迟的补偿方法.该方法先将时间基准统一到主惯导参考信息到来时刻进行卡尔曼滤波,再通过时间更新得到当前时刻子惯导的误差估计值.仿真结果表明该方法能够有效地解决时间延迟问题,且易于工程实现.     

反辐射子弹抗雷达关机方法研究

如何有效地对抗雷达关机是反辐射子弹必须解决的一项关键技术,性能的优劣直接决定了反辐射子弹的打击精度.在分析了国内外抗关机方法的基础上,给出了一种基于被动雷达导引头与捷联惯导相结合的抗关机方法:在雷达关机前应用向量几何方法外推目标位置,并给出了预估算法解决由于导引头测角噪声引起的误差,以提高外推精度;雷达关机后则利用捷联惯导输出和关机前保存的目标位置重构目标视线角,继续引导子弹攻击目标.结合子弹的制导控制模型进行了全弹道仿真,仿真结果验证了该方法的有效性.     

具有抗几何攻击能力的盲数字图像水印算法

几何攻击作用在隐秘图像上,这导致检测水印失败,除非在检测水印之前能使受到几何攻击的隐秘图像恢复到与原始图像具有同样大小和位置,也就是恢复已失去的同步信息.为了做到这一点,解码器需要知道隐秘图像受到了怎样的几何攻击.文章提出了一种新的估计几何变换的方法,它利用图像的形殊点来实现这个目的.分别计算出原始图像和测试图像的形殊点集,通过模拟退火算法对两个形殊点集进行匹配,从而估计出几何变换的参数.所提出的方法在检测水印时不需要原始图像做参考,这是因为原始图像的形殊点信息已包含在密钥中.实验结果表明该方法对几何攻击和其它常用图像处理攻击具有鲁棒性.     

基于激光SLAM的综采工作面实时三维建图方法

移动式建图方法依赖高精度的光纤惯导和里程计进行位姿计算,而在实际工程实践中里程计精度难以满足应用需求,导致获取的工作面三维激光点云不完整。针对该问题,提出了一种基于激光SLAM的综采工作面实时三维建图方法。该方法主要包括激光点云去畸变、特征提取、位姿估计、优化建图等步骤。通过惯导数据消除激光点云的畸变,根据点云中每个点的时间戳检索惯导数据,获得对应每个点的姿态角,如果没有检索到对应姿态角,则采用四元数法进行插补。采用主成分分析法提取点云的几何张量特征,先求解点集的协方差矩阵,再进行特征值分解,得到几何张量特征。计算相邻2帧中特征点之间的距离,构建目标函数,采用LevenbergMarquardt算法求解目标函数,获取变换矩阵,从而实现位姿估计。采用增量式优化算法,使用GTSAM优化库对历史关键帧与当前关键帧进行联合优化,将获得的所有关键帧点云叠加到一起,即为全局实时三维地图。井下工业性试验结果表明,该方法能实时、完整、高精度地构建全工作面范围的三维地图,最大绝对误差均值为0.19 m,满足综采工作面监控及刮板输送机找直精度需求。     

基于特征提取的分离循迹智能车系统

目前循迹智能车的跑道识别都依赖于跑道上的特殊标志,一旦识别失败,小车将脱离原有道路.针对该现状,提出一种基于图像特征提取的循迹方案.该方案将循迹信息与跑道分离,循迹系统由信息采集和动作执行两部分组成.将目标路线图画在透明压克力板上,通过CCD摄像头采集图像,利用MC9S12XS128单片机对图像数组进行边缘提取和角点检测得到路径信息,然后将路径信息经无线模块NRF24L01发送给智能车,通过精确的缩放比例将绘图区域映射到实际路径,完成分离循迹.行驶过程中无需判别跑道特征.     

融合双目视觉与惯导信息的高效视觉里程计算法

为提高视觉里程计(VO)在大尺度环境下运行的实时性,提出一种融合双目视觉与惯导信息的视觉里程计算法,主要由前端位姿跟踪和后端局部地图优化两个线程组成.位姿跟踪线程首先使用惯导信息辅助光流法进行帧间特征点跟踪并估计相机初始位姿;接着通过最小化图像光度误差获取当前帧像素点与局部地图点的对应关系;而后最小化当前帧上局部地图点的重投影误差和惯性测量单元(IMU)预积分误差,得到当前帧准确的位姿估计.后端局部地图优化线程对滑动窗口内的关键帧提取特征点并三角化新地图点,使用光束平差法(BA)对逆深度参数化表示的地图点位置、关键帧位姿、速度以及陀螺仪和加速度计零偏进行滑窗优化,为前端提供更加精确的局部地图相机位姿和环境信息.在EuRoC数据集上的实验表明,相比于ORB-SLAM2、ORB-SLAM3算法,该融合双目视觉与惯导信息的视觉里程计算法的定位精度略有下降,但可以较大程度地提高位姿跟踪的实时性.     

制导火箭弹传递对准时间同步研究

为解决制导火箭弹传递对准中主子惯导信息时间不同步问题,分析了主惯导参考信息时间延迟对传递对准的影响,给出了时间延迟的补偿方法。该方法先将时间基准统一到主惯导参考信息到来时刻进行卡尔曼滤波,再通过时间更新得到当前时刻子惯导的误差估计值。仿真结果表明该方法能够有效地解决时间延迟问题,且易于工程实现。     

基于目标识别的机场跑道打击效果评估研究

针对传统的基于变化检测的机场跑道打击效果评估方法的不足,提出了基于目标识别的机场跑道打击效果评估方法。该方法直接在打击后图像上识别出机场跑道目标,然后在打击后图像上提取出跑道局部图像并进行弹坑检测,根据弹坑检测结果对机场跑道毁伤效果进行评估。试验证明该方法有效可行。     

基于视觉的夜间无人机导航特征的提取

在不借助外在设备和在普遍性假设的情况下，对基于视觉的无人机夜间自主着陆所需的跑道位置和方向特征提取进行了研究，降低了对外界信息和其他测量仪器的依赖性，增强了独立自主性，进一步降低了成本。对夜间机场跑道，其上的指示灯是反映其位置和方向的重要特征，这些指示灯具有明显的线性特征。通过对视频图像采用灰度形态学和邻域处理的方法进行处理，得到足够的特征点，将这些特征点所反映的跑道的边缘及中线，用Hough变换进行提取。对实际视频图像的实验证明了该方法的有效性。     

LBP特征分类的极化SAR图像机场跑道检测

目的 在极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像中常用直线检测进行机场跑道的识别，但是河流、道路等与机场跑道具有相似直线的地物容易对检测结果造成干扰，出现检测目标难定位、目标模糊、多虚警等问题。为此，本文设计了一种利用目标散射特性结合局部二值模式（local binary patterns，LBP）特征分类的极化SAR图像机场跑道区域检测方法，采用LBP特征对极化SAR图像进行有监督的分类来提取真实的机场区域。方法 首先利用异化散射功率对极化SAR图像进行阈值分割，然后通过形态学处理得到疑似机场跑道区域，同时构建机场跑道和非机场跑道两类训练样本，并提取、统计样本的LBP特征，形成直方图，得到特征向量训练支持向量机（support vector machine，SVM）二分类器，其中SVM二分类器采用了径向基函数（radial basis function，RBF）核函数；接着对疑似机场跑道区域构建LBP特征，送入SVM二分类器中分类，对机场跑道进行检测识别，最终得到真实的机场跑道区域。结果 利用UAVSAR（uninhabited aerial vehicle synthetic aperture radar）系统采集的7幅极化SAR图像数据进行实验检测，并选取基于几何特征辨识跑道的两种算法进行对比，3种方法均有效检测出了7幅场景中的真实跑道，但是本文方法在7幅数据中总的虚警和漏警个数均为1，而两种对比算法中的虚警个数分别为2和11、漏警个数分别为8和1。结论 本文方法不仅能有效检测出机场跑道区域，且检测效果更好，计算量较小，虚警和漏警率低，效率更高。     

基于改进Hough变换的前视机场跑道识别方法

提出了一种基于Hough变换的前视机场跑道识别算法。该算法基于跑道灰度图的直线边缘特征，利用直线边缘特有的灰度方向和直线方向一致的特点改进了基于二值化边缘点的传统Hough法，并在此基础上实现了复杂背景下的机场跑道识别。真实跑道图像测试表明本算法具有良好的识别效果。     

摄像头路径识别和小车控制策略

本文研究分析了基于摄像头的黑线识别以及相应的控制策略。在获得赛道图像的同时,实时图像处理系统识别出黑线中心,从而判断出跑道的信息,对小车的舵机和速度施行控制,使之达到较为准确的转弯和快速行驶的性能。首先,在摄像头所获取的图像信息基础上,采用黑线中心提取算法实时处理图像,以预判前方的路况信息;然后,根据前面所获得的信息控制舵机转向和行驶速度。     

一个机场跑道的自动识别系统

介绍一个应用于自动识别遥感图象中跑道的原型系统,包括系统结构与识别流程,以及系统中所采用的基于直线特征的建模方法和图象中跑道识别的算法。该算法能够判断机场跑道的存在性与大概位置具有较高的使用价值。最后给出了实验结果。     

一种无人机自主着陆视觉跟踪方法

视觉导航是利用图像信息进行飞机定位的,在无人机着陆过程中,为使机载传感器能始终追踪到机场跑道,提出了一种基于摄像机姿态与变焦控制的视觉跟踪方法;该方法通过调节摄像机姿态来追踪目标特征点,使目标特征点尽量位于成像平面的中心,然后根据无人机与机场跑道的距离,适时的调节焦距,以保证图像特征点完全位于图像平面内;实验结果表明,该法能很好地控制摄像机姿态角,使目标特征点位于图像中心附近,达到很好的跟踪效果;且该法操作简单,不需要增加图像处理的难度,实时响应速度快,可以满足工程需要。     

基于Mask R-CNN的机场地面保护区航空器识别研究

为解决民航中小机场缺乏低成本运行的防跑道侵入技术的问题,提出了一种通过摄像头获取地面保护区图像信息以防止跑道侵入的模型。该模型首先利用迁移学习Mask R-CNN对航空器进行识别和跟踪,通过结合摄像头在地面保护区的布局方案,提出了一种基于摄像头的检测结果判断是否发生跑道侵入的逻辑电路。该模型通过等比例缩小的机场模型进行实验验证。结果表明,该模型的跟踪准确率为95%,可以有效地跟踪机场场面目标,进而判断跑道侵入的发生。     

一种地平线与跑道边缘线检测方法

在基于计算机视觉的无人机着陆系统中,利用地平线和跑道边缘线方程解算着陆参数是一种可行的方法。利用计算机视觉和图像处理技术研究了一种地平线和跑道边缘线提取方法,利用Canny算子对原始图像进行预处理,获取图像的边缘信息。提出了一种新的直线检测方法,并利用检测出的直线和图像像素坐标系横坐标的夹角确定地平线和跑道左、右边缘线。实验研究表明:该方法可以在不同的高度、不同亮度图像中有效地检测出地平线和跑道边缘线。     

无人机基于视觉自主着陆的跑道识别跟踪

跑道检测识别与跟踪是基于视觉的无人机自主着陆的前提和难点,本文根据固定翼无人机基于视觉自主着陆的特点设计了包括跑道检测、跑道特征提取、跑道识别和跑道跟踪的方案,并在ARM Cortex-A9处理器中基于Linux系统使用OpenCV实现了该方案.最后按照逐步递进的方式分别对检测、检测识别、检测识别与跟踪结果进行了实验验证,并对实时性进行了分析.实验结果表明,通过该方案可以准确地识别图像中的跑道并具有较快的跟踪速度.