基于二维振镜与位置灵敏探测器的高精度激光跟踪系统

提出了一种基于二维振镜与位置灵敏探测器的高精度激光跟踪系统;基于光线追迹方法建立跟踪系统的几何光学模型,并对跟踪系统进行误差分析,通过仿真对激光跟踪系统的指向精度以及跟踪性能进行分析。仿真结果表明:在跟踪距离100 m处,跟踪系统的位置指向精度可达0.35 mm,角度指向精度为0.72″,跟踪范围为-10°～10°,最大跟踪速度可达3.6 rad/s,能够实现对远距离快速运动目标的高精度实时主动跟踪。     

面向半稠密三维重建的改进单目ORB-SLAM

构建更详细的地图以及估计更精准的相机位姿一直都是同时定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）技术所追求的目标,但是以上目标与实时性要求、较低的计算代价和受限的计算资源条件是相矛盾的。提出一种在单目ORB-SLAM（Oriented FAST and Rotated BRIEF-SLAM）方法的基础上利用关键帧中提取到的直线特征进行半稠密三维重建的方法。由ORB-SLAM实时提供一组关键帧及其对应的相机位姿信息和一系列地图点,提出一种关键帧再剔除算法进一步减少冗余帧数目,使用直线段提取方法提取各帧中的直线段,使用纯几何约束方法对以上检测得到的直线段进行匹配,生成一个由直线段构成的半稠密三维场景模型。实验结果表明新方法持续稳定的运行,能在低计算代价条件下快速地在线三维重建。     

基于特征融合的SSD视觉小目标检测

针对SSD算法在检测目标过程中对小目标检测效果差的缺陷,提出了特征融合的SSD方法。该方法充分融合深浅层特征信息以提升网络模型对小目标的检测能力,为更好地检测小目标,将先验框尺寸相对原图比列进行调整,同时对SSD模型相应超参数值进行调整。实验结果表明,检测精度mAP较SSD提高3.4个百分点,对小目标Bottle、Chair、Plant检测精度分别提升8.7个百分点、3.4个百分点和7.1个百分点。检测精度mAP较当前一系列性能优异的目标检测算法有显著提高。通过拓展实验进一步证明改进算法成功检测到了大多数SSD算法没有检测到的小目标,提高了平均检测准确率。