结合全局与局部信息的点云目标识别模型库构建

目的 点云目标识别流程分为离线与在线阶段。离线阶段基于待识别目标的CAD模型构建一个模型库,在线基于近邻查找完成识别。本文针对离线阶段,提出一种新的模型库构建方法。方法 首先将CAD模型置于一个二十面体中心,使用多个虚拟相机获取CAD模型在不同视角下的点云;然后将每个不同视角下的点云进行主成分分析并基于主成分分析的结果从多个选定的方向将点云切分为多个子部分,这些子部分包含点云的全局及局部信息;接着对每个子部分使用聚类算法获取其最大聚类,去除离群点;最后结合多种方式删减一些冗余聚类,减小模型库规模。结果 在多个公开数据集上使用多种点云描述子进行对比实验,识别结果表明,相对于传统的模型库构建方法,基于本文方法进行识别正确率更高,在某些点云描述子上的识别正确率提升达到10%以上。结论 通过将CAD模型在不同视角下点云的全局与局部信息都加入模型库中,本文提出的模型库构建方法可有效提高点云目标识别正确率,改善了场景目标发生遮挡时,近邻查找识别精度不高的问题。     

空中弱小目标检测跟踪测试基准

以地面复杂背景下低空弱小目标检测跟踪为背景,分别面向雷达和红外成像两种主要的探测手段,通过实验场景设计、基础数据采集、数据加工标注、评分规则制定以及典型测试算例等实验方法、技术手段和基准算法综合制备本测试基准,为"低慢小"目标检测跟踪算法研究,提供性能评测的统一基准。基准设计中综合考虑了探测场景的多样性、数据间的独立性、评判结果的唯一性和评分规则的科学性。     

利用线阵像机估计目标运动参数

针对线阵像机拍摄运动目标获得的目标变形的扫描影像,本文提出了一种利用线阵像机估计目标运动参数的新方法。该方法根据线阵像机的一维成像模型,采用目标上特征点之间关于时间和空间的成像关系,构建了关于目标运动参数的非线性方程组,将目标方位、速度等运动参数的估计问题转化为非线性最优化求解问题。在交通车辆运动分析中利用车牌照的线阵成像变形,实现对车辆运动速度、方向的估计。实验结果表明,该方法具有较好的实用性和估计精度。     

基于线阵像机的弹丸速度与姿态测量

为测定弹丸的瞬时速度与姿态,利用标定过的线阵像机,在镜面摄像法下从2个视角对运动中的弹丸进行扫描成像.在研究了线阵像机的动态成像方程后,利用若干个目标特征点和对应的图像点,建立测量问题数学模型;通过两步法求解出弹丸的速度、姿态和初始位置8个参数.对不同像机参数下的不同弹丸几何尺寸和不同的运动姿态参数进行了图像仿真和测量实验,结果表明算法的姿态测量误差优于0.4°,合速度的相对测量误差优于2%.利用线阵像机成像模型和最优化算法测量弹丸速度与姿态参数具有较高的精度.     

基于平面区域跟踪的目标位姿参数自动测量

提出一种从序列图像中自动跟踪测量目标位置和姿态参数的方法。利用单应性原理和上一帧图像中目标位姿参数的测量结果,将目标上的典型平面区域重建为同时含有几何信息和亮度信息的平面区域模板;然后根据投影方程,将该模板在一定的位置姿态参数下进行投影仿真成像,当模板的仿真成像结果与当前帧图像中的该平面区域达到最佳匹配时,认为此时仿真成像的位置姿态参数即为当前帧图像的测量结果。通过对该匹配问题进行最优化建模和求解,实现了序列图像中目标位姿参数的自动测量。实验结果表明,本文方法能够在序列图像中对含有典型平面区域的目标实现较高精度的自动跟踪测量。     

基于目标变换模型的跟踪方法研究

图像目标跟踪是计算机视觉领域中富有挑战性的工作之一,但已有的算法大多都存在一定的局限性。针对目标相关匹配方法难以处理图像序列中目标所具有的连续性的尺度变化、旋转、变形等问题,通过在相邻两帧图像之间建立目标相对变化关系的数学模型,并依据该变换关系的数学描述及一定的相关测度对跟踪问题进行最优化建模,将目标跟踪问题转化为目标变换模型参数的最优化求解问题,最后利用L-M算法对上述优化问题进行求解,实现目标跟踪。实验结果表明,该方法对发生连续性平移、尺度、旋转、变形等变化的目标具有良好的跟踪精度,且对图像质量要求不高。     

从运动中恢复目标结构的改进因子分解法

因子分解法是从图像序列中恢复刚体目标几何结构的重要方法。针对传统因子分解法基本过程中存在的不足,及其容易失效的缺点,提出一种改进的因子分解法。该方法避开传统方法中求解修正矩阵的复杂过程,利用旋转矩阵的特性,直接修正由传统方法奇异值分解(SVD)得到的每帧图像的旋转矩阵,然后根据观测矩阵和得到的旋转矩阵,直接利用线性最小二乘法求解目标的结构矩阵。仿真和实测数据的实验结果表明,本文方法能够有效地从序列图像中恢复目标的几何结构,相比传统因子分解法,在稳定性上有较大的提升。     

基于目标增强和视觉跟踪的红外运动点目标半自动标注算法

本文针对红外视频数据标注效率低、标注质量差等问题,提出了一种基于目标增强和视觉跟踪的红外序列图像中运动点目标半自动标注方法。首先对一段连续时间内的红外序列图像进行配准和背景对消以增强目标特征;然后使用视觉跟踪算法对增强后的特征进行高效自动定位;最后通过相位谱重构得到单帧图像的目标显著图,进而确定目标的准确坐标;在自动标注过程中,利用相邻帧标注结果的差异性选择关键帧,可以让标注人员快速定位可能发生错误的图像帧并对其进行手动标注。实验结果表明该算法可以显著降低标注人员的参与度,有效解决数据标注作业中周期长、质量难以保证的问题。     

改进的从运动中恢复目标结构的因子分解法

因子分解法是从图像序列中恢复刚体目标几何结构的重要方法。介绍了传统因子分解法的基本过程,分析了该方法存在的不足,并针对该方法容易失效的缺点,提出一种改进的因子分解法。该方法避开传统方法中求解修正矩阵的复杂过程,利用旋转矩阵的特性,直接修正由传统方法SVD分解得到的每帧图像的旋转矩阵,然后根据观测矩阵和得到旋转矩阵直接利用线性最小二乘法求解目标的结构矩阵。仿真和实测数据的实验结果表明,本文方法能够有效地从序列图像中恢复目标的几何结构,相比传统的因子分解法而言,在稳定性上有较大的提升。