基于三维点云的带式输送机跑偏及堆煤监测方法

输送带跑偏和堆煤是煤矿带式输送机常见故障。传统的接触式输送带跑偏或堆煤检测方法在耐用性、灵敏度、可靠性等方面无法满足煤矿安全生产要求,而基于图像处理方法的检测效果受图像颜色信息影响较大,易产生误识别问题。提出了一种基于三维点云的带式输送机跑偏及堆煤监测方法,采用线激光双目相机采集输送带表面的三维点云数据,通过分析处理点云数据对输送带跑偏和堆煤进行实时监测。在输送带跑偏监测方面,采用欧氏聚类和随机采样一致性算法滤除多余点云数据,提取输送带边沿数据点,并采用均中心表征值表征输送带跑偏程度,以减小输送带宽度方向形状变化对监测的影响。在堆煤监测方面,通过处理点云数据得到煤流等效高度来表征煤流高度和宽度信息,实时评估堆煤程度。搭建了带式输送机跑偏及堆煤监测系统试验台,试验结果表明：输送带速度为0.5～3.0 m/s时,输送带边沿点检测误差为-2.84～1.26 mm,最大误差仅为2.84 mm,说明该系统能可靠实现跑偏故障监测功能,并能准确预测跑偏趋势;在输送带上堆积煤炭样本（质量为14～41 kg,以1 kg为增量）,当煤炭质量在14～24 kg及28～41 kg范围内,堆煤检测结果均正确,在...     

基于双目视觉的头部姿态估计

基于双目视觉设计一种由人眼在二维及三维空间相对位置的变化估计头部姿态的方法,并将头部姿态分为15种.用光照补偿和肤色模型划分人脸区域的方法减少传统级联分类器易受光照和角度的影响而产生的人眼误检;对双目相机标定以进行立体校正和去畸变,图像经过对极约束、重投影和立体匹配过程得到视差,根据左右图像中对应的人眼位置的视差由三角...     

基于Matlab的计算机视觉测量中摄像机标定方法研究

本文以视觉测量系统中的摄像机标定为研究对象,以物体在摄像机上所成的像与物体实际的形状之间具有一定的函数关系为基础,以获得该函数参数为目的用Matlab进行摄像机标定。该方法利用了Matlab的工具箱及VC＋＋6.0编译软件,设计标定方法及软件程序,方便准确的完成了单摄像头标定和双摄像头的立体标定,得出摄像机的内部参数和外部参数,简化了标定求解过程,提高了标定速率,并具有良好的移植性,适合于其他视觉测量系统。     

基于边缘信息融合的输电线路防外破监测系统研究与应用

针对大型工程车辆施工过程中误碰高压输电线路造成电网事故和人员事故的问题,基于边缘计算对工频电场传感器、激光雷达、双目视觉测距系统进行数据融合,研制了输电线路防外破监测装置,开发了输电线路防外破监控平台和移动终端应用程序,并进行了现场应用验证。该系统为输电线路防外破提供了新的技术手段,能够有效提高输电线路安全管控的智能化水平,具有很高的应用价值和良好的社会推广价值。     

一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法

高效，快速的视差匹配是立体视频处理中的一项关键技术。本文在分析立体图像序列的视差矢量与运动矢量之间的相关性的基础上，提出一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法。实验结果表明，与全搜索法相比，在保证重建图像质量的前提下，快速算法能显著降低视差估计的计算复杂度。     

点阵合成体视动感全息图

首先获取三维物体不同视角的透视图,并对这些视图上的不同单元的光强信息用计算机分别收集、编码,得到一组编码片,依次在同一张全息片的不同点区域上记录编码片的信息.当普通灯光照明全息片时,双眼能同时分别接收到反映物体两个侧面的清晰再现像,构成体视像,而且像会随着人眼的移动而产生动感效应.本方法的优点是利用计算机对信息处理的精确性,再结合全息记录、再现的准确性,制作了一张点阵合成动感全息图样品,能看见清晰立体再现像,观察方便,人眼移动时再现像的动态效果逼真.     

基于小基高比的快速立体匹配方法

为了提高立体匹配效率和获得高精度的亚像素级视差,该文提出一种快速的小基高比立体匹配方法。该方法首先利用积分图像加速自适应窗口和规范互相关度量的计算,然后根据可靠性约束进一步拒绝错误匹配,再采用基于迭代二倍重采样的亚像素级匹配方法为可信点计算亚像素级视差,最后利用基于图分割的视差平面拟合方法获得稠密的亚像素级视差图。实验结果表明该方法不但可获得高精度的亚像素级视差而且还提高了算法的匹配效率,满足了小基高比立体重建的需求。     

双目立体视频最小可辨失真模型及其在质量评价中的应用

该文针对目前最小可辨失真(JND)模型只能应用于评价单视点视频的问题,探索一种以双眼亮度关系为基本出发点的双目立体视频的JND模型。首先根据立体视频特性引入双眼亮度关系模型,然后考虑了背景亮度掩盖、纹理掩盖、帧间掩盖、空间时间对比灵敏度、眼睛运动等因素,提出了双目JND模型,最后将该双目JND模型应用到立体视频质量评价方法中。实验结果表明该文提出的质量评价方法符合人类的视觉感知特性,更接近于主观测试结果。     

基于图割的图像匹配算法

用标号表示视差,建立能量函数,把匹配问题转化为能量函数最小化问题;通过构造网络,使能量与网络的割的容量相联系;利用图的网络流理论给出能量函数的最小化,从而获得图像匹配的视差数据.与目前已有基于图割的匹配算法相比,本算法将标号从1维向量推广到2维向量,适用于更一般情形下的视觉匹配,并且在全局上获得能量函数最小.实验结果表明,所提的匹配算法准确率较高.