以图像为主的多模态感知与多源融合技术发展及应用综述

不同模态的表现方式不同,描述目标的角度也会不同。多模态感知与多源融合技术是将两种或两种以上的模态组合起来,融合不同传感器、不同平台收集到的数据、特征信息,兼顾不同图像的优势,在遥感监测、军事安防、自动驾驶等领域有着广泛的运用。介绍了热成像、高光谱成像、偏振成像、合成孔径雷达(SAR)、激光雷达(LiDAR)等多模态感知技术,总结了不同成像方式的特点与联系,简述了多源融合相关概念及其技术发展历程,重点分析了不同模态下图像融合案例,在此基础上归纳多模态感知和多源融合技术的发展趋势,最后基于融合算法、系统整体性、评价指标总结出进一步发展方向。     

基于视觉修正的激光雷达体积测量方法

针对激光雷达点云数据稀疏、扰动、存在噪声和其他方法难以迁移,实时性差等难题,面向“L”型小尺寸目标研究了一种基于视觉修正的激光雷达体积测量方法。该方法首先通过联合标定和时间戳最近邻匹配实现相机与激光雷达数据的对齐;然后经过目标检测算法获取图像中目标的信息,与此同时对点云数据执行地面分割得到地面点云与非地面点云,利用视觉投影和点云聚类实现目标点云的分割,使用KDtree找到目标点云附近的地面点云;最后,设计了一种三维框的拟合算法初步完成点云目标三维框的粗拟合,并建立视觉修正模型对于目标三维框进行细修正,从而实现目标体积的计算。实验结果表明,对于武器箱道具、医疗箱和油桶等“L”型物体,提出的算法在一定范围内,体积测量的平均相对误差小于4.44%、最大误差小于6.12%、最大重复性小于5.61%,并且基于视觉的修正模型大幅提高了算法的精度和稳定性,在嵌入式平台的处理1帧用时55 ms,能够实现实时高精度的体积测量,具有良好的工程应用前景。