“机器视觉”课程思政教学方法的研究

“课程思政”这一概念提出以来，是新时代积极贯彻党的教育方针，解决培养什么人、怎样培养人、为谁培养人这一根本问题的重要方法。本文针对“机器视觉”开展“课程思政”教学方法的研究，以课程教学改革为切入点，将机器视觉在国内各个领域内取得的成就，激发学生的爱国情怀和文化自信。在课程教学中加入思政元素，帮助学生树立科学严谨的思维方式，在教学实践环节，引入天安门这一教学素材，增强学生的家国情怀，奋斗精神。     

基于MEMS的车辆姿态感知系统

针对MEMS传感器精度低、误差大等缺点,采用三轴加速度计、三轴磁强计和三轴陀螺仪进行组合姿态测量,使用卡尔曼滤波进行多传感器数据融合。将旋转矢量法解算出的陀螺仪的姿态四元数作为卡尔曼滤波的预测矢量,将高斯牛顿法解算出的加速度计和磁强计的姿态四元数作为卡尔曼滤波的观测矢量,建立卡尔曼传播方程,求出更高精度的姿态四元数,解算出姿态角,将 AHRS 中的姿态角与车辆的坐标系对应,实验结果表明车辆在不同状态下的姿态角度变化与车辆的运行状态一致。     

入侵式野草优化粒子滤波方法

针对粒子滤波存在的样本集贫化现象,将入侵式野草优化思想融入粒子滤波的采样阶段,提出了一种入侵式野草优化粒子滤波方法。该方法通过优化采样过程并融合最新观测值,使粒子以自身权值在附近搜索空间动态繁衍,优胜劣汰出具有最优权值的粒子集,以指导粒子向后验概率的局部高似然域运动,增加了样本多样性而缓解样本集贫化现象。试验结果表明,该方法具有较高估计精度与运行效率。     

基于Prim最小生成树的路面裂缝连接算法

在利用数字图像技术检测路面裂缝时,由于部分裂缝过窄或被阴影遮挡或被灰尘填充,导致检测出的裂缝目标不连续,严重影响后续的裂缝参数测量和评价.为此,提出一种基于Prim最小生成树的路面裂缝连接算法.利用屋脊边缘检测方法识别所有的可疑裂缝目标,运用裂缝形状特征去除斑点或块状噪声,实现裂缝的粗定位.在此基础上,通过形态学方法提取粗定位裂缝片段的端点,利用Prim算法构造最小生成树实现路面裂缝片段端点的连接,同时使用裂缝的方向和对比度特征去除连接中的强制伪连接;在连接的基础上对裂缝进行填充和增强,得到完整的裂缝分割目标.对200幅路面图像进行算法测试,应用Hausdorff距离对多种算法的分割性能进行评估,实验结果表明,该算法能明显提高裂缝检测目标的连续性,其检测准确率比灰度直方图等算法高出6个～13个百分点.     

光流与纹理特征融合的人脸活体检测算法

针对照片与视频重放这一常见人脸识别欺诈手段,利用人脸攻击图像的语义信息提出一种基于光流与纹理特征融合的人脸活体检测算法:采集连续两帧待检测人脸图像,通过光流法及人脸检测方法生成人脸区域光流场变化图,将其与原始RGB图像输入至2通道卷积神经网络提取并融合得到人脸动-静态特征,基于融合特征实现真实人脸与欺诈人脸分类.此外,...     

结合光流法的车辆运动估计优化方法

针对车辆自主定位实时准确的要求,提出一种结合光流法的车辆运动估计优化方法.采用改进的Lucas-Kanade算法跟踪FAST特征点计算其光流;进而对图像间偏移量进行坐标系转换,获得初始坐标系下车辆的运动估计值;基于偏移量与旋转角度误差服从正态分布的假设,优化更新采用光流法的车辆运动结果,最终映射到世界坐标系中获得车辆运行轨迹.通过测试多组不同车辆行驶轨迹,结果表明:该优化方法突出了光流法的实时性并且克服了其精度差的缺点,有效解决了由累积误差引起的轨迹漂移情况,能够提供车辆准确实时的定位输出.相较于基于特征点匹配的车辆定位其计算时间短,与常用的光流法比较,轨迹更加精确、光滑.