双目实时目标三维测量实现方法的研究

为了解决目标匹配困难、匹配效率低等问题,提出了一种基于双目立体视觉的实时目标特征匹配算法——绝对窗口误差最小化(CAEW).首先,在研究摄像机基本原理后利用张氏标定法解决摄像机的标定,并对最终标定数据采用Bouguet算法进行双目立体校正;然后,利用Ada Boost迭代算法训练目标检测器实现目标检测.将CAEW算法与常用的尺度不变性的特征点检测和匹配(SURF)的效果评估进行比较分析,结果显示CAEW算法的效果评估能达到90%以上,这一指标有明显提高,可以很好地满足双目实时目标匹配的需求.通过CAEW与SURF算法实验对比,进一步说明了减少不必要的全局性图像像素点处理可以提高匹配速度.     

基于SIFT特征点的双目视觉定位

提出了一种结合了SIFF特征点的双目立体视觉定位方法.介绍了对尺度、旋转、视角等变化具有良好鲁棒性的SIFT特征向量,利用SIFT特征向量匹配算法在双目视觉系统采集的左、右图片中分别检测目标、获取匹配的目标SIFT特征点.经过空间匹配点选择、标定点坐标计算等步骤获取左、右图片中具有空间位置一致性的目标标定点,并在摄像机坐标系中恢复目标标定点三维信息.实验结果表明,利用该方法进行目标定位具有较强的适应性.有一定的实用价值.     

一种基于改进词袋模型的视觉SLAM算法

针对室内环境中视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)精度不高和实用性较差等问题,采用深度相机作为传感器,提出一种基于改进词袋模型的视觉SLAM算法.该算法通过增加节点距离的方式,对传统的词袋模型进行改进,采用octree方法转化点云,生成可用于导航的八...     

基于前后端图优化的RGB-D三维SLAM

针对传统滤波方法在解决移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中存在的累积误差问题,将图优化方法应用于前端和后端优化中,以提高移动机器人位姿估计和建图的准确性。运用ORB算法进行图像的特征提取与匹配,将图优化的方法应用到PnP问题的求解中,实现了机器人位姿的准确估计。基于词典(Bag of words)的闭环检测算法来进行闭环检测,得到存在的大回环,同时利用相邻几帧的匹配关系实时检测邻近几帧之间可能存在的局部回环。用图优化的方法对这些回环进行优化,得到准确的运动轨迹和点云地图。实验结果表明:基于前后端图优化的RGB-D三维SLAM算法,在室内环境下具有良好的精度和实时性。     

双目视觉中恢复模型点的方法——公垂线法

在机器人双目视觉中影像匹配有误差时，提出了用不相交“同名光线”的公垂线与两条同名光线的交点所构线段的中点来恢复模型点空间坐标，并在实例验证了公垂线法恢复模型点的效果及其在摄影测量工作上的适用性。     

面向实际场景SLAM应用的光照适应性研究

为探究环境感知设备在SLAM算法应用过程中的光照适应性问题,在不同光照强度下分别进行激光雷达和深度相机SLAM算法的验证性评估实验.基于四轮差速机器人,搭载16线激光雷达和深度相机,结合LOAM(Lidar Odometry And Mapping)和RTAB-MAP(Real-Time Appearance-Based Mapping)算法,分别在明暗环境中分析验证设备光照适应性.实验结果表明:在明亮环境下,基于视觉SLAM和激光SLAM系统偏差的中误差分别为0.203和0.644 m;在黑暗环境中两者偏差的中误差分别为0.282和0.683 m;深度相机在明、暗环境中的定位建图效果均优于激光雷达,深度相机的光照适应性更强.     

双目视觉立体标定方法的改进

为了提高双目立体视觉系统中立体标定的精度,提出了一种利用正方形标定域中相互正交方向的消失点进行立体标定的新方法.首先摄像机从不同的方向拍摄平面标定板,在图像平面上确定一个正方形投影区域,再根据射影几何模型中的交比性质,计算出正方形中相互正交方向上的两对消失点;然后利用消失点与光心连线的射影几何性质,线性求解摄像机的全部内外参数;最后利用全局优化方法进行参数的优化.这一方法继承了张正友标定方法畸变模型的使用,实验利用MATLAB通过左右摄像机拍摄的两组图像对方法进行验证,实验结果表明,该方法的立体标定精度较高,且旋转矩阵R和平移向量T均符合实际要求;由于实验中正方形投影区域的大小及具体的位置关系是随机的,使其具有较好的实用性.     

双目立体视觉方法测量雷管药量高度

介绍了双目立体视觉系统的基本原理、摄像机标定技术以及对得到的点云图进行的后续处理。采用维视图像的CCAS单双目视觉标定算法软件对所用的VS078FC摄像机进行了标定,结果精确度高,用时短,实用性强。应用Geomagic studio软件进行点云处理去除噪声,误差小,数据完整。     

基于双目视觉的焊缝跟踪系统研究

在自动焊接技术中,需要焊枪对焊缝实时而准确地跟踪。单目视觉系统不能实现对曲面焊缝的焊接。引入双目视觉技术,利用视觉反馈,实时监控焊点位置,减小自动焊接工作过程中的焊接误差,提高焊缝精度;对双目视觉系统进行标定,得到相机内外参数,利用投影矩阵M得到焊点三维坐标,并以此计算焊点的理论坐标误差,通过实时补偿,满足高精度焊接要求。实验表明,在加装双目视觉传感系统后,焊缝平均精度可达0.68mm,满足自动焊接的要求。     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

基于双目视觉模型的彩色目标实时检测与定位

从立体视觉中提取位置信息是计算机视觉的热点问题.在建立双目视觉模型的基础上提出了一种新的基于YUV彩色模型的实现足球立体视觉匹配的检测方法.该方法将匹配问题映射为具有某种颜色的目标特征区域的中心,把其中心作为匹配点,通过目标的分割获得匹配点后根据双目视觉定位数学模型恢复图像位置信息,完成对目标的实时检测和定位,满足机器比赛中对足球实时检测和定位的需要.     

基于双目视觉三维测量系统平台的搭建与实现

采用线激光,搭建基于双目视觉的非接触式激光扫描测量系统的硬件平台,对实物进行扫描,给出了摄像机的标定方法和物体的三维重建过程,得到了物体的三维模型。     

输电导线脱冰振动测量双目视觉方法

导线脱冰跳跃将导致导线之间的空气间隙减小,进而导致相间闪络和结构损坏.针对输电线路导线脱冰引起的导线振动问题,以立体视觉理论为基础建立了导线成像几何关系,并应用双目视觉原理建立了导线三维坐标测量的数学模型.经标准长度的双目视觉系统标定方法求解导线测量数学模型,恢复了导线三维几何信息.在试验检测中,建立了双目视觉测量系统,完成了导线脱冰振动的位移测量.测量结果证明了采用双目视觉原理检测输电导线脱冰位移的可行性.     

基于双目视觉自动识别系统的应用研究

本文在研究双目视觉和国内外康复系统发展现状的基础上,提出将计算机双目视觉技术应用于人体康复理疗自动识别系统,研究基于计算机双目视觉技术的人体康复过程自动识别系统.计算机立体视觉是机器人研究的重要内容,被人们广泛研究.随着研究的不断深入,计算机双目视觉技术在生物医学、制造工业和信息工业等领域逐渐显示出很好的应用前景.本论文研究从两幅二维图像获得三维场景的计算机平行双目视觉技术.主要研究目的是通过利用同一康复训练肢体的两幅不同图像实现空间三维坐标的重建.     

基于数据手套和双目视觉技术的虚拟手势及其空间位置跟踪

基于数据手套技术,搭建了虚拟手势交互系统,实现人手到虚拟手的映射. 对双目视觉中空间点定位模型进行了修改,提出一种基于两垂直摄像头的空间点定位模型,实现了基于双目视觉技术的运动目标位置与姿态跟踪;通过对CamShift算法的改进,提高了运动目标跟踪系统的准确性和自动性,解决了柔性物体的空间姿态捕捉问题. 在VS2008平台上,用VC++和双摄像头搭建了一个虚拟手势交互平台,通过实验,获取了图像及相应的角度与位置信息对照,将虚拟手的位置和姿态与图片相对照,对所提出的方法进行了验证,证明了该方法的有效性.     

基于BP神经网络的桥梁施工线形相机测量标定

机器视觉位移测量技术为大跨桥梁线形控制提供新解,而确保高精度的二维到三维坐标转换至关重要。对此,提出一种基于改进遗传算法BP神经网络的提升双目相机标定精度的方法,通过改进传统神经网络中的交叉及变异概率函数,提高标定效率及准确性。经相应试验算例验证,采取传统张氏标定法测量坐标的均方差误差为4.67 mm,应用该方法标定后测量坐标的均方差误差为0.82 mm,标定精度提高,能够满足桥梁施工线形的监控要求。     

一种基于证据融合的视频语义概念检测方法

提出了一种基于证据融合的视频语义概念检测方法。提取了镜头关键帧的分块颜色矩、小波纹理特征和视觉词汇直方图,利用SVM对3种特征数据分别进行训练,建立模型;对各SVM模型泛化误差进行分析,采用折扣系数法对不同SVM模型输出的分类结果进行修正;采用基于m in-max算子的证据融合公式对修正后的输出进行融合,把融合结果作为最终的概念检测结果。实验结果表明,新方法提高了概念检测的准确率,优于传统的线性分类器融合方法。     

立体图像对亮度差异对立体视融合的影响研究

针对具有亮度差异的立体图像对如何影响立体融合,提出了对不同亮度差异的立体图像对识别融合的影响范围。通过8名被试对亮度差异分别为0,10,20,30,40,50,60,70,80,90的立体图像对融合识别的反应时和正确率进行分析,给出了亮度差异对立体视融合的定量影响范围。结果表明:反应时随着亮度差异的增大逐渐增加,但识别正确率逐渐降低。亮度差异为20以下,立体识别可达到较好的识别效果,反应时较短并且正确率很高。当亮度差异介于20~60之间,反应时急剧增加,正确率稍有降低。但当亮度差异达到60以上,不仅反应时急剧增加,而且正确率急剧降低,达到很难识别的程度。