远距离三维坐标测量中双目视觉系统结构参数的优化

针对双目视觉系统对远距离大视场复杂地形环境下目标点三维坐标的测量,研究了优化系统结构,提高双目视觉系统坐标测量精度的方法。分析了系统结构参数对测量精度的影响,通过在监测区域内设置靶标对系统进行标定。测量时,将获取的目标点图像信息代入测量模型进行解算,从而获得目标点的空间三维坐标。仿真分析了系统结构参数中调平传感器精度以及系统布局方式对三维坐标测量精度的影响,得出了其误差影响趋势。在此基础上,提出系统调平传感器精度为±0.1°的要求以及系统合理的布局方式,为构建双目视觉测量系统的布局提供参考。对直径200m的区域进行了监测,结果显示目标点的相对定位误差均小于0.33%,满足系统的精度指标要求,同时使得系统现场架设更加方便快捷,避免了盲目性。     

基于多级定向执行长度编码快速识别物体特征

提出了一种新的快速物体检测与识别方法,用于检测和识别在运动过程中图像尺寸不断变化的物体。该方法基于多级定向执行长度编码法(MORLC)生成一种新的多级字节编码和物体特征样本形式,其属于字符数据样本,具有数据量小、占用存储空间少、构造过程简单、可根据不同的应用需求选择不同级次的样本形式等特点。对MORLC方法中二级字节编码和样本的系统理论进行了分析,给出了利用MORLC二级字节编码和样本检测和识别运动物体的实验数据。对静态背景中的行人及位置进行了检测和识别实验,结果显示多级字节编码和物体特征样本形式匹配处理速度快,匹配和识别的鲁棒性好,不易产生错误匹配。该方法特别适用于场景中由于被探测物体运动产生投影图像比例发生变化的情况,即对图像大小不敏感。该方法的另一个突出优点是高的执行处理效率。