自然场景三维数字化的机遇和挑战

元宇宙是“源自物理世界,高于物理世界,服务于物理世界”的智能系统工程。其中,物理场景的三维数字化是元宇宙发展和繁荣的一块重要基石,也是信息科学人机交互的一个重要长期发展方向。当前,基于深度神经网络架构的计算机视觉和计算机图形学,在自然场景三维数字化领域取得了显著的突破,但在产业快速落地的同时,也为对应智能基础设施及其生态提出了严峻的挑战。本文试图通过系统性的梳理,揭示挑战和机遇。首先,结合元宇宙的产业和技术蓝图,就物理场景三维数字化的重要性和发展诉求进行了分析。其次,结合近期基于神经渲染的相关技术突破,展现了将快速赋能产业的诸多创新应用前景。然后,就相关技术落地所基于的智能基础设施、发展现状和对应诉求面临的挑战进行了分析。最后,结合智能芯片系统发展当前“异构协同”的趋势,提出了应对挑战的“智能集成”的畅想。     

CT机检测对机器性能的评定

1 CT机的组成和工作原理 CT机的主要部件及构造:CT机主要由X线球管、探测器、DAS数据采集系统、交流稳压系统、扫描架、扫描床、直流高压柜、计算机数据处理及图像重建系统和影像输出设备等组成.     

基于加工纹理平均方向的表面缺陷检测

针对机加工零件表面划痕缺陷高精度、高效率的检测要求,提出了一种基于零件表面加工纹理平均方向的检测方案.利用零件图像与其均值模糊图像生成差分图像,采用阈值和形态学方法获得强化的纹理;采用最小外接矩形从中提取主干纹理,利用统计方法和两次平均方法计算纹理的主方向,利用纹理的方向偏差检出异常纹理.实验结果表明,该方案能实现单组...     

乒乓球机器人的视觉伺服系统

视觉伺服的乒乓球机器人系统作为典型的"手眼系统",是研究高速视觉感知和快速伺服运动的理想平台,其涉及的高速物体识别跟踪、快速精确轨迹预测及机械臂伺服准确回球等关键技术在工业、军事等领域有广泛的应用前景.本文提出了乒乓球机器人的高速视觉伺服系统实现方法,包括基于特征直方图统计和快速轮廓搜索的目标识别算法,基于模型参数学习和自适应模型调整的物体运动状态估计和轨迹预测算法,及基于轨迹预测的灵巧臂回球规划算法.通过实验验证了各算法的实时性和高效性,并在165cm高的仿人机器人"悟"和"空"上成功实现了双机器人对打和与人对打任务.     

一种基于Laplacian矩阵的图像匹配算法

文章提出了一种基于Laplacian矩阵的图像特征匹配算法。首先分别构造两幅图像特征点集的Laplacian矩阵,并对这两个矩阵进行奇异值分解(SVD),然后利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵,最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。大量实验结果表明,该文所提出的算法具有较高的匹配精度。     

一种多传感器反直升机智能雷伺服跟踪系统

讨论一种基于多传感器的反直升机智能雷AHM(Anti-Helicopter Mine)系统.为了提高智能雷的全自动智能跟踪能力和打击精度,在传统的被动声探测技术的基础上,结合图像传感器的视觉信息和激光测距仪的深度信息,提出一种基于声-光-电多传感器联合的自动目标探测、识别、跟踪算法.首先将五元十字声源定位技术用于低空目...     

复杂环境下的多工件定位研究

为了获取工业流水线上工件精确的位姿信息,提出一种在复杂环境下同时定位多个工件的方法。首先在复杂环境下采用基于边缘梯度的匹配算法及图像金字塔搜索策略快速识别多个目标,得到目标在图像坐标系中的精确位置信息。然后通过张正友棋盘标定法对单目摄像机进行标定,获得摄像机的内参数及畸变参数。最后,通过优化最小二乘法建立了一种图像坐标系到世界坐标系间的转换关系,实现目标由图像坐标系到世界坐标系中的精确位姿定位。实验表明该方法能在杂乱背景、部分遮挡及非线性光照等环境下,准确地定位工件,鲁棒性较高;识别目标的平均时间在0.5 s以内,工件在x-o-y平面的定位误差小于1 mm、姿态角度定位误差小于1°,可以满足工业应用中复杂环境下的实时性和精度要求。     

基于交比不变性的空间平面参数算法

为解决利用图像坐标计算交比可能出现计算故障或者引起计算精度下降的问题,从实际计算出发,采用N矢量表示视平面上的点和直线,建立交比的N矢量计算公式.列举一个应用实例,利用交比的不变性确定空间平面参数.该算法利用空间平面上不同的4个点的N矢量计算空间平面的3D方向和视点到平面的距离.实例表明该算法比传统算法实用、可靠.     

基于鲁棒特征挖掘的图像副本检索

为了提高视觉特征的鲁棒性,提出尺度空间下最稳定极值区域特征的挖掘算法.该算法在尺度空间下检测特征,首先通过分析特征的局部稳定性来挖掘鲁棒的特征,然后对区分力低的特征基于熵值进行过滤;在此基础上,基于尺度空间下最稳定极值区域特征的尺度一致性提出了基于最大匹配尺度的检索算法,可提高局部敏感哈希高维索引的检索性能.与多种已有方法进行比较的结果表明,文中算法的平均检索精度相对提高10％以上,查询效率也有提升.     

一种计算驾驶人面部朝向角度算法

利用机器视觉对驾驶人疲劳状态及注意力状态进行监测和分析是安全辅助驾驶领域内的研究热点之一,而对驾驶人面部朝向角度进行计算则是注意力状态分析的前提条件。首先介绍了驾驶人面部及面部器官定位的思路,然后重点讨论了驾驶人面部朝向的技术环节,在对人体头部旋转运动的分析基础上,提出了计算驾驶人面部旋转角度的计算方法。实践证明,采用的处理算法实时性好,准确率较高,效果非常理想,为下一步的驾驶人注意力状态分析及相关信息提取打下了良好的基础。