基于双目定位测距的工业车辆实时避障

针对目前工业车辆测距避障技术中易受环境影响、信号干扰等问题,提出一种基于双目定位测距的工业车辆实时避障方法.首先,对双目深度相机进行标定,将采集到的车辆正后方作业环境图像进行双目立体矫正;其次,使用SGBM算法计算得到视差图,并结合相机内参通过三角变换原理进行3D点云重建;接下来,对地面进行标定并拟合地面方程,自定义有效检测范围及安全预警范围;最后,对行人进行方位检测,设计了直行及转弯测距算法对范围内检测到的行人进行距离计算,最终实现范围预警与实时规划避障. 4组实验结果表明,行人测距算法在直行及转弯状态下0–3 m和3–5 m范围内误差均分别低于0.1 m和0.2 m,行人检测算法的识别精度为97.38%,检测帧率为22.12 fps,该方法在设定范围内具有较高的灵敏性,具备较好的实时避障效果.     

基于单目视觉测距的车辆自动刹车辅助系统设计

针对红外测距与超声波测距探测距离与真实距离差异大,刹车控制智能性不强的问题,设计并实现了基于单目视觉测距的车辆自动刹车辅助系统,系统硬件主要由图像采集模块、图像处理模块、以及电子制动模块组成;通过基于单目视觉测距算法实现软件编程,并在Matlab平台上完成测试,实验中车辆以35km/h驶向障碍物,使在20~70m的实际距离进行仿真测距,单目摄像头俯仰角测定在88°~90°之间,对前方实时车距进行测量,并通过与汽车电子控制单元之间的数据交换对车辆制动进行辅助控制;实验结果表明:在实测距离和系统介入距离均在70m以内时,算法相对误差平均在2%左右,车辆停止地点距障碍物在4.5m左右,说明系统满足车辆智能化辅助制动的实时性要求。     

基于显著性检测的双目测距系统

为了提高双目视觉测距系统中图像匹配的实时性与测距的精度,提出一种将显著性检测与焦距拟合相结合的双目测距方法。首先对双目相机进行畸变矫正,并利用双目相机成像的特点拟合相机焦距与目标距离的关系,随后对所得图像进行显著性检测,并提取目标区域,最后,利用surf算子对提取出的区域进行特征匹配,将匹配点代入测距模型中得到目标物体的距离。结果表明:显著性检测方法明显提升算法执行速度,焦距拟合降低双目测距模型误差,明显提升双目测距精度。     

基于双目立体视觉的番茄识别与定位技术

根据颜色特征利用阈值自动设定的方法对图像进行分割,自动、快速识别红色番茄;采用形心匹配取代常规的特征点选择和匹配方法,对双目立体成像测距公式进行了修正,经过验证,当工作距离小于500mm时,距离误差可以控制在±10mm以内。     

车载式经纬仪CCD成像就位系统研究

针对车载经纬仪就位误差大、操作使用繁琐的实际情况,设计并实现了基于CCD成像处理的自动就位系统;系统通过经纬仪底部的CCD相机获取地基环图像,进行预处理,然后对地基环进行边缘检测、特征提取,实现图形匹配,最后采用形心算法进行位置计算,控制载车液压就位装置实现经纬仪自动就位;实验证明系统能实现车载经纬仪自动就位,提高了精度和效率。     

一种双阈值红外行人分割方法

针对红外图像中行人与环境灰度值相差小、在分割时容易产生错误分割的问题,提出一种双阈值的红外行人分割方法。通过统计方差求解整个图像的全局阈值,对图像进行预分割。设计一种十字形滑动窗口对图像进行扫描,对初始分割得到的目标区域,利用统计方差求解每个像素的局部阈值。使用分类公式将该像素分类为目标或背景区域,得到二值图像。实验结果表明,该方法能提高分割的精确性,对行人的分割效果较好。     

基于红外相机和毫米波雷达融合的夜间行人检测

为了提升夜间环境行人检测的能力,使用红外相机和毫米波雷达进行信息融合.对两传感器数据进行时间配准并分别进行处理,利用改进YOLO算法处理红外图像得到目标类别特征,处理毫米波雷达数据获得目标的距离和速度特征,再建立空间对准模型对两传感器进行目标匹配,最后利用基于特征的融合算法完成夜间行人多模态信息输出.两传感器检测目标首次匹配之后,可以将类别信息反馈给雷达数据处理单元进行记录,当红外图像检测算法漏检时,利用雷达记录的信息补充输出类别特征.通过实验证明该融合算法提升了单一传感器行人检测成功率,在夜间场景具有良好的应用效果.     

基于车内外视觉信息的行人碰撞预警方法

行人碰撞预警系统通常依据行人检测与碰撞时间判断的方式为驾驶员提供预警信息。为了提供更加可靠的危险判断依据，本文提出一种同时分析道路状况与驾驶员头部姿态的行人碰撞预警方法，用两个单目相机分别获取车辆内外环境图像。通道特征检测器用于定位行人，根据单目视觉距离测量方法估计出行人与自车间的纵向与横向距离。多任务级联卷积网络用于定位驾驶员面部特征点，通过求解多点透视问题获取头部方向角以反映驾驶员注意状态。结合行人位置信息与驾驶员状态信息，本文构建模糊推理系统判断碰撞风险等级。在实际路况下的实验结果表明，根据模糊系统输出的风险等级可以为预防碰撞提供有效的指导。     

基于多级特征的红外图像行人检测算法

由于可见光图像和红外图像的成像原理不同,可见光图像的行人检测算法难以直接应用于红外图像中.为此,提出一种基于多级梯度特征的红外图像行人检测算法.使用改进的图像显著性检测算法提取红外图像的关键区域,应用质心重定位的滑窗算法快速定位其中的高亮区,采用Zernike矩判断图像的对称性及与行人特征的相似性,通过基于边缘信息输入的卷积神经网络模型逐级缩小判定范围.在OTCBVS红外图像行人数据集上的实验结果表明,与稀疏表示算法相比,该算法的检测准确率较高.     

基于单目视觉的前方车辆检测与测距

针对智能车辆控制中的防碰撞问题,提出一种新的前方车辆检测与测距方法。采用多尺度分块二值模式与Adaboost提取车辆候选区域,根据候选区域内的水平边缘和灰度特征去除车辆误检,解决分类器检测过程中路面和绿化带的干扰问题。利用改进的车辆底部阴影定位方法获得车辆准确位置提高测距精度,建立基于位置信息成像模型的车距测量方法,测量前方车辆距离。实验结果表明,该方法在不同天气情况下车辆平均检测率为98.42%,车距测量平均误差为0.71 m。     

基于拉普拉斯金字塔变换的电力图像融合

提出了一种改进的拉普拉斯金字塔算法。为了防止目标信息丢失,该算法对顶层采用经过遗传算法优化的加权融合方法,对其它层采用加入相位信息的区域能量融合方法。实验结果表明该算法能保留较多的图像细节信息,增强图像清晰度,方便目标检测。     

基于结构信息相关的图像匹配方法研究

红外图像匹配的目的是采用某种图像相关技术,在实时图中搜索与参考模板相似的区域。提出了一种基于结构信息相关的匹配方法,该方法通过统计参考图与实时红外图结构相似性来进行匹配识别。实验表明,该方法比基于统计孤立点相关性的匹配方法具有更好匹配性能。     

基于最大累积剩余熵的红外图像分割

经典阈值化分割方法是常用的图像分割方法之一,但对于低对比度,低信噪比的红外图像分割效果不理想,将累积剩余熵运用于红外图像分割,即寻求使得累积剩余熵最大的灰度值作为分割阈值,实验结果表明:基于最大累积剩余熵的图像分割方法是一种有效的红外图像分割方法,比起经典的阈值分割方法,分割红外图像的效果要好。     

红外图像的一种Type-II模糊增强算法

提出了一种基于Type-II模糊集的红外图像增强算法,该算法首先根据像素的邻域相关性对图像进行预处理,然后以Ostu分割阈值为基础,构造了红外图像的Type-II模糊特征平面;然后,采用不同的变换规则对图像进行模糊增强,并将结果进行融合;最后,通过Type reduction和去模糊化操作得到增强后的输出图像。对几幅典型的红外图像的增强实验表明,提出的方法能够有效地提高红外图像的对比度。     

Chan-Vese可变模块法快速实现红外图像分割

Chan-Vese方法作为Mumford-Shah的简化模型,因其水平集函数在演化过程中的全区域变化,会造成计算量极大,严重影响曲线形变速度;即使采用窄带法,在像素大的图像处理中,演化速度也极大地受到限制。提出一种改进Chan-Vese可变模块法快速实现红外图像分割,提出了形变曲线的不同节点根据前一次迭代演化情况,采用不同大小的模块运算,从而极大地提高了Chan-Vese模型演化速度。通过对红外图像的实验仿真,证明了该改进C-V方法能达到理想的效果。     

基于FPGA的红外图像高速采集及预处理电路

介绍了基于FPGA的红外视频图像高速采集及预处理电路的总体结构。电路采用了模块化结构设计、流水线工作方式及乒乓存储等多项技术。该电路与TMS320C6414通过HPI口高速通信保证了数据传输的实时性。详细介绍了图像采集、HPI接口等模块的工作原理及实现方法。经实验,该电路实现了对数字PAL式16位数字图像的采集及背景抑制,分担了大量后续处理机的计算工作,极大地提高了系统的实时性。     

基于遗传算法的自适应聚类图像阈值分割方法

文中针对复杂背景条件下的红外图像分割问题,将遗传算法引入最大类间方差法中,同时结合人类视觉感知原理,探讨了一种新的多阈值图像分割方法即基于遗传算法的图像阈值分割方法,该算法引入了一个自动判别且时空可变的目标背景条件和调整最佳分割区域的步骤,提高了分割算法的质量及鲁棒性,克服了传统阈值方法在图像分割中的局限性。通过计算机仿真实验,验证了该方法的有效性。     

基于高斯金字塔的多级滤波

设计了一种用于检测红外图像小目标检测的多级滤波器。采用级联不同级数的滤波器可以将不同大小的候选目标从复杂背景中分离出来。通过图像高斯金字塔的多分辨率处理,能够改善多级滤波器的滤波效果。     

红外图像分割算法分析

根据红外图像的特点,提出了一种测量目标红外辐射面积的算法。采用二维otsu算法和变闽值统计平均算法的目标图像进行分割算法,采用均值算法和中值算法去除图像噪声,采用二维otsu算法初二值化去噪后图像,在以此阂值为基准变换闽值得到一组二值化后图像,统计平均二值化后的图像,设定阀值得到最终二值化结果,在结合原图像得到分割结果。最后通过与一维和二维otsu图像分割算法试验比较,验证了此算法的有效性。     

红外弱小目标预处理及检测方法研究

本文针对红外弱小目标检测问题，通过分析研究多种红外小目标检测的预处理方法。提出了一种能有效检测出低信噪比条件下运动小目标的算法，并给出了相应的实验结果。