CCD图像监测系统应用于桥梁结构检测

开发了一个基于图像处理的工程结构动态位移实时监测系统.通过CCD摄像机对附着在被监测结构上的人工标志进行视频图像采集,然后利用多线程编程技术对缓存中图像进行异步处理,达到目标自动跟踪识别,最后输出结果,保证系统的实时性.系统已经成功地在桥梁结构工程检测中应用.     

基于CCD图像的智能寻迹小车系统设计

本文设计了一种基于CCD图像的具有道路检测和自动跟踪功能的智能寻迹小车。该系统采用MC9S12XS128作为核心控制器,通过CCD摄像头检测模型车的运动位置和运动方向,然后对采集图像进行二值化处理、去噪等处理后提取出路径中心信息;利用光电编码器检测模型车的速度;根据路径中心信息的参数计算舵机控制量,采用模糊PID控制算法对小车实行转角和速度的实时控制。实验证明,该智能车系统能够沿着黑色赛道快速稳定地自动行驶,实现了路径识别与跟踪。     

基于埋弧焊V型坡口的三维视觉信息的提取及处理研究

介绍了埋弧焊V型坡口三维视觉信息的传感原理 半导体激光器的出射光片与母材成一定角度投向焊缝 ,光片与V型坡口相交成一单光纹 ,位于母材垂直方向的CCD摄像机摄取折线光纹图样 ,送计算机处理 研究了中值滤波、二值化、低通滤波、高通滤波、图像分割、中心取样等措施对图像的处     

增强现实中基于三角标识的三维注册方法

在增强现实系统中实时跟踪三维物体,为了准确地将虚拟物体注册在复杂的真实环境中,提出了一种基于三角形图案标识的视觉三维注册方法.通过边缘检测方法在捕获的视频图像中提取标识的三角形轮廓,获得三角形顶点的数据,并根据这些数据计算出单应性矩阵,推导出摄像机参数,从而实现摄像机标定.利用Camshift算法对检测到的目标进行实时跟踪.实验结果表明,物体能被准确地注册到真实视频图像中的跟踪目标上,通过与ARToolKit软件相比较,该方法在注册效率方面优于ARToolKit软件.     

基于电荷耦合器件的图象处理在窄间隙弧焊跟踪检测中的应用

介绍基于电荷耦合器件的图象处理在窄间隙弧焊电弧位置跟踪检测中的应用．利用焊接坡口图象的双极性特征,应用二值化处理方法,实时判断极小坡口面角、对接接头条件下焊炬相对坡口侧壁的精确位置是十分有效的     

基于电荷耦合器件的图象处理在窄间隙弧焊跟踪检测中的应用

介绍基于电荷耦合器件的图象处理在窄间隙弧焊电弧位置跟踪检测中的应用，利用焊接坡口图象的双极性特征，应用二值化处理方法，实时判断极小坡口面角、对接接头条件下焊炬相对坡口侧壁的精确位置是十分有效的。     

基于几何中心与卡尔曼滤波的路径跟踪算法

针对割草机器人对于路径跟踪的实时性要求,提出了基于几何中心与卡尔曼滤波的路径跟踪算法。首先在二值化图像中将草地边缘路径拟合成直线,得到该直线的几何中心;然后通过与前一帧图像中直线的几何中心进行对比,获得此时的偏移角度以及偏移距离,据此控制机器人移动,使得图像中心始终处于路径之上;最后利用卡尔曼滤波提高跟踪精度。实验表明,该算法能够达到实时跟踪的目的。     

激光主动成像目标实时检测系统研究

激光主动成像技术是一种将激光技术、成像传感器技术以及图像处理技术结合在一起而发展起来的新技术。介绍了激光主动成像系统的组成,分析了激光图像的特点。为了抑制图像中存在的散斑噪声,采用加权均值多方向形态滤波算法进行图像预处理;利用基于高阶统计量的算法把目标从高斯噪声中检测出来。研究了目标检测与处理的数字信号处理（digital signal processing,DSP）实时实现技术。实验结果表明：对于视频图像序列,系统能够实现运动目标的实时检测与跟踪。     

非约束环境下人脸识别技术的研究

设计了一种基于全方位视觉传感器(ODVS)和多个高速快球摄像机(PTZ)相融合的装置.利用ODVS在动态图像序列中进行大范围多人体对象目标的检测跟踪,得到大范围内各跟踪人体对象目标的位置、大小等信息;然后根据检测到的这些信息来控制不同方位上的多个高速快球摄像机对人体对象目标的头部进行抓拍;最后根据人脸和人眼检测算法检测出来的人体对象目标的脸部特征对所拍摄到的图像进行筛选,淘汰一些不能用于识别的图像,并统计可以用于人脸识别的图像数量,如果没有达到一定的数量,则控制高速快球继续对该人体对象目标的头部进行抓拍,直至抓拍到足够的可用于人脸识别的图像为止.实验结果表明,通过ODVS和多个高速快球摄像机的视频图像信息融合,即使在人体非约束的情况下也能很好的获取到可用于人脸识别的图像,同时能满足多目标实时跟踪与识别的要求.该装置在安全监控、门禁检查、身份认证等领域都具有很好的实际应用价值.     

CCD摄像机标定与修正的简便方法

利用透镜成像理论建立摄像机数学模型，提出一种新的简单、快速的摄像机参数标定与修正方法，该方法在摄像机模型中全面考虑了镜头的径向畸变和切向畸变，利用图像中心附近点畸变量较小的性质，用中心附近点和全场视点对摄像机内外部参数和像差修正参数进行分离标定，实践证明，该方法能快速、方便地对摄像机系统进行标定和像差修正，具有较好的稳定性和精度。     

运动目标自动跟踪系统的控制平台设计

针对人体运动目标的自动实时跟踪,通过对现有的云台跟踪系统的比较,设计了一种新的适用于室内的运动摄像头自动跟踪运动人体目标的闭环控制系统,整个系统由图像采集摄像机、控制计算机、基于P89V51的单片机系统和步进电机4部分组成,系统小巧实用、稳定可靠、价格低廉.为实现跟踪系统的稳定性,提出了基于极坐标下的模糊控制跟踪运动目标.实验结果表明,本系统在实际应用中能实时自动跟踪室内运动人体目标,完成对运动目标的安全监控.     

基于中央凹视觉的图像信息处理方法研究

提出了一种新的、用于实时图像处理的逐级反馈式变分辨率数据流信息处理方法，并对其数据流通的实现及反馈策略进行了分析和探讨．本方法属于并行处理方式，较传统方法具有运算数据量少、系统硬件开销小、响应速度快、系统整体分辨率高等优点．在用于成像跟踪时，可以同时进行多目标的识别与跟踪     

电视制导武器系统图像跟踪方法研究

为提高电视制导导弹的突防能力和杀伤率,对电视制导图像跟踪方法进行研究。电视制导武器系统是将图像处理、图像跟踪、自动控制和信息科学有机结合,从电视图像信号中提取导弹位置信息并引导导弹击向目标。电视制导系统分为电视指令制导系统和电视寻的制导系统两大类,其图像跟踪方式按照从目标图像中提取目标位置信息的方法可以分为对比度跟踪方式和图像相关跟踪方式。针对目前电视制导图像常用的几种跟踪算法：边缘跟踪法、矩心跟踪法、峰值跟踪以及相关跟踪的绝对差法进行了研究,对提高电视制导导弹的突防能力和杀伤率,具有积极的指导作用。     

基于图像矩信息的CamShift视觉跟踪方法

为了适应视觉跟踪过程中目标形态的变化,使用核密度估计对视频序列中的运动目标进行色彩分布建模,运用CamShift算法进行跟踪,并结合图像矩信息确定目标区域.采用全局更新策略对目标色彩分布模型进行实时更新,进一步提高了跟踪的准确性.实验结果表明,该方法对目标在平移、旋转、局部遮挡等不同运动条件下均可实现稳定的跟踪,克服了尺度变化对跟踪带来的影响,是一种鲁棒性较强的跟踪算法.     

基于立体视觉平台的彩色图像视觉跟踪

在彩色图像视觉跟踪过程中,存在定位精度低、伺服周期长、可靠性差等问题.提出了一种改进的目标物体检测方法,同时运用已有的双目运动机构建立了视觉跟踪系统.在保证定位精度和可靠性不变的前提下,减小了图像处理过程中的计算量,缩短了整个系统的计算周期.同时通过大量的试验进行验证.结果表明,方法原理正确有效,对于具有不同颜色、不同形状、不同尺寸的运动目标物体都能够使双目运动机构跟随目标物体进行,实现了立体视觉平台的旋转运动.     

基于声学无线传感器网络的目标跟踪系统研究

利用无线传感器网络对具有声音特性的目标进行跟踪的特点,研究了基于时延估计的声源定位方法.选择广义互相关法作为时延估计算法,并改进球形插值法用于声源定位,从而减小了算法复杂度;再利用IRIS节点设计了一个面向目标跟踪的声学无线传感器网络原型系统,并进行相应的实验.实验结果表明,利用所设计的原型系统能实现对移动目标跟踪,而...     

自由空间光通信精跟踪模糊控制系统的设计

针对空间光通信中捕获、瞄准和跟踪(ATP)技术的精跟踪系统对信标光斑实时准确跟踪需求,设计了基于前馈补偿的比例,积分和微分(PID)模糊控制系统,采用camera-link接口的高帧频CMOS相机和大规模FP-GA芯片设计了精跟踪处理控制平台,并将图像处理、前馈补偿和PID模糊控制等功能全部集成在FPGA芯片内部。实验结果表明,前馈补偿模糊PID控制具有更强的系统适应性,精跟踪系统带宽达到300 Hz,对大于100 Hz的高频振动频谱仍然有很好的抑制补偿效果,尤其对于低于60 Hz的主要扰动频谱具有很好的跟踪补偿效果,抖动压缩比达到90%以上,抖动均方差小于1 pixel,定位精度约为1μrad。     

Time resource allocation strategy for single beam phased array radar

In practical applications, single beam phased array radar can generate multiple directional beams and illuminate multiple targets, respectively. In this paper, we put forward a time-resource and the beam-width-of-joint-management algorithm to save the time resources. This paper describes the tracking precision of the target with the probability density function, and the ranging and velocity precision of the measurement will influence the tracking error. This paper uses the method of optimization to allocate the dwell time and beam width for each target. Simulation results show that, compared with the traditional adaptive methods of resource management, the method in this paper will guarantee the tracking accuracy and save the time resources for traking targets effectively, and will increase the maximum number of the targets the radar can track with the same tracking accuracy.