一种基于LK光流的动态场景SLAM新方法

针对目前视觉同步定位与建图(V-SLAM)动态场景适应性差的问题,提出了一种结合查找表和金字塔LK光流法的改进单目视觉同步定位与建图方法。该方法通过相邻帧的视差估计图像的移动方向,利用金字塔LK光流法获取光流信息,根据光流大小与阈值的比较检测移动物体,最终结合查找表减少移动物体对后续定位与建图的影响。实验证明该方法可以有效提高定位精度,减少图像的冗余信息和动态目标的影响。能满足视觉SLAM在室内场景下的实时需求,具有较高的准确性、鲁棒性和适应性。     

图像显著度和信息量均衡的地标链生成方法

提出基于图像显著度和信息量均衡的地标链生成方法,该方法建立地标显著度、全景图信息量和地标切换次数的多目标模型,基于遗传算法生成多目标优化的地标链。实验表明,能较好地平衡地标显著度、全景图信息量及地标切换次数等优化目标,生成的地标链具有较高的显著度与较低的视觉认知负担。     

基于图优化的紧耦合双目视觉/惯性/激光雷达SLAM方法

基于单一传感器的同时定位与地图构建技术已经逐渐不能满足移动机器人、无人机及自动驾驶车辆等智能移动载体日益复杂的应用场景。为了进一步提升移动载体在复杂环境下的定位与建图性能,基于多传感器融合的SLAM技术成为目前研究的热点内容。本文提出了一种基于图优化的紧耦合双目视觉/惯性/激光雷达SLAM方法(S-VIL SLAM),该方法在视觉惯性系统中引入激光雷达原始观测,基于滑动窗口实现了IMU量测、视觉特征及激光点云特征的多源数据联合非线性优化。利用视觉与激光雷达的互补特性设计了视觉增强的激光雷达闭环优化算法,进一步提升了多源融合SLAM系统的全局定位与建图精度。为了验证本文算法的性能,利用自主搭建的集成多传感器的硬件采集平台在室外场景下进行了车载试验。试验结果表明,本文提出的紧耦合双目视觉/惯性/激光雷达里程计相比于紧耦合双目视觉惯性里程计和激光雷达里程计定位定姿性能显著提升,视觉增强的激光雷达闭环优化算法能够在大尺度场景下有效探测出轨迹中的闭环信息,并实现高精度的全局位姿图优化,经过闭环优化的点云地图具有良好的分辨率和全局一致性。     

结合高效通道注意力的轻量级遥感影像目标检测方法

针对常规遥感影像目标检测模型难以在机载、星载等低算力场景下部署的问题,本文提出一种轻量级遥感影像目标检测模型。模型通过Ghost特征提取模块与高效通道注意力机制组成轻量级骨干网络来进行特征提取与筛选,然后将获取到的特征图送入融合金字塔中生成3张语义特征更为丰富的特征图参与多尺度目标检测。在多源混合数据集上的测试结果表明,本文模型对各类别目标的检测精度均优于其余对比模型,对不同场景下的目标具有良好的泛化能力。训练后模型占用内存小,推理参数量低,在低算力的测试场景下也能够进行实时检测,适合部署于算力较低的边缘计算场景。     

顾及行人的室内全景影像拼接方法

在室内场景的全景影像拼接过程中,易出现行人运动目标引起的“鬼影”现象。针对此问题,提出一种顾及行人的室内全景影像拼接方法,利用深度学习对整幅影像进行逐像素目标级分割,保持行人目标的完整性,并结合重匹配、显著度检测等对运动类型进行判定,生成带权的运动区域掩膜,结合灰度、梯度差及纹理复杂度等特征,融入基于图割算法的拼接线检测能量方程中,对行人区域进行补偿,最终生成背景干净、无“鬼影”的全景影像。     

顾及图像亮度特征的自适应视觉SLAM定位方法

针对眩光/阴影等复杂光照干扰场景视觉定位鲁棒性较低的问题，该文提出一种顾及图像亮度特征的自适应视觉同时定位与地图构建(SLAM)定位方法。该方法基于ORB-SLAM2算法进行改进，通过在ORB-SLAM2前端利用图像平均亮度阈值法检测光照干扰图像，并对其进行饱和度增强，从而得到有利于ORB特征提取的图像。该文利用TUM数据集与KITTI数据集验证了所提方法的可靠性，并与原ORB-SLAM2和ORB-SLAM3算法进行了对比实验。实验结果表明，该文方法的定位精度优于其他两种算法，有效提升了复杂光照场景中视觉定位的鲁棒性。     

融合毫米波雷达与单目视觉的前车检测与跟踪

对现有融合雷达与视觉的车辆检测方法进行改进，增加目标跟踪过程，进一步提升城市复杂环境下智能车前方车辆信息感知的准确性。首先，针对雷达数据处理，提出一种基于层次聚类的雷达杂波剔除方法；其次，针对视觉数据处理，提出一种基于目标景深的自适应车辆检测方法；最后，提出一种基于核相关滤波器（kernelized correlation filter，KCF）-扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter，EKF）组合滤波的目标跟踪方法，对车辆几何与运动信息进行了有效估计。通过在不同交通环境与天气状况下进行实车实验，结果证明，该方法具有更好的可靠性与鲁棒性。     

语素关联约束的动态环境视觉定位优化

在自动驾驶场景中,视觉相机能够实现低成本的定位与环境感知,但是场景中的动态目标会影响视觉定位的轨迹.对此,本文提出了语素关联约束的动态环境视觉定位优化方法.首先,利用目标检测和语义分割提取环境中的语义实体;然后,通过语素关联模型识别出动态语素;最后,建立动态语素的特征掩膜,用于特征匹配过程中的动态目标特征点过滤,从而提高视觉定位效果.本文基于视觉机器人平台在校园道路开展了试验,发现了动态目标通过关键点影响视觉定位结果的规律——在转弯时或者目标在视野中横向移动时影响较大.试验结果表明,本文方法的动态语义要素识别的平均精度F1约为87％,并且在语素关联优化前后,局部区域最大轨迹距离差为2.463 m,与真值对比RMSE降低了38％.     

基于视觉显著性和图分割的高分辨率遥感影像中人工目标区域提取

目标检测与提取是遥感影像处理与解译的重要研究内容。提出一种基于显著性检测和图像分割的面向对象高精度目标提取方法。首先,给出一种融合"基于图论的视觉显著性"和"基于边线密度的视觉显著性"的显著性计算模型。通过引入线密度,可以在复杂背景图像下有效提取目标区域,用于高分辨率遥感图像无监督的快速场景分析。然后,利用图论分割方法获取特征相似的图像区域。同一区域中的像素具有相似的显著度值和特征。以图块为对象分析其显著性大小,可以提取精细的目标轮廓。相对于基于像素点的显著性目标提取方法,本文所用面向对象的分析方法能够在保证较高检测精度的同时有效降低冗余检测率。在高分辨率遥感影像上的试验证实对人工目标(如建筑物)的检测更准确并且所得轮廓更精确。     

基于图模型的视觉SLAM系统误差动态补偿

本文提出一种基于图模型的视觉SLAM系统误差动态补偿方法,可以得到更加精确的位姿估计与三维重建结果。该方法首先利用改进生成树遍历得到包含完整场景的最小关键帧子集;然后通过四叉树均衡化算法进行三维地图点选取,并采用基于双窗口约束的平差策略限制计算量;最后按照自检校光束法平差原理构建误差方程进行求解。实验结果表明,该方法能够在保持计算效率的前提下,准确、稳健地补偿系统误差,提升位姿估计精度与重建模型的内符合一致性。     

高分辨率遥感图像港口检测的复合线索视觉注意模型

为提高高分辨率光学遥感图像港口自动检测的准确性,常需综合多类线索并进行复杂的特征提取、融合与分类推理,从而带来较高的计算复杂度。为此,仿生人类视觉注意机制,提出了一种复合线索视觉注意模型,综合利用高分辨率光学遥感图像港口多尺度底层特征和高层知识线索,实现了港口检测特征自然融合与综合分类推理。该方法在提高检测效果的同时较好地控制了计算量的增长,避免了复杂特征的大范围区域提取,采用多步快速算法降低了整个算法的计算复杂度,实现了计算资源受限条件下港口的快速定位与检测。同时,由于能将有限计算资源快速聚焦于最可能含有港口目标的区域,大大提高了目标检测方法响应的实时性。来自不同卫星的高分辨率光学遥感图像实验结果,验证了提出方法的有效性。     

普通地图符号的全开放式设计

运用面向对象技术和模板方法实现了普通地图点、线、面状符号的设计与建库,对其设计与建库思路及关键技术进行了分析,介绍了开放式的可视化设计环境。     

深度卷积网络支持下的遥感影像井盖部件检测

数字城市管理发展中城市部件调查是一项重要的任务，但是城市井盖部件信息获取存在人工调绘效率低、精度难以保证等缺陷，影响城市井盖部件的及时更新。因此本文利用深度卷积神经网络模型，通过小卷积核、尾部裁剪和保持输入大小等改进边缘检测网络（HED）并增加两层卷积运算提取目标，提出HED-C网络模型，实现了端到端的井盖部件目标检测。试验结果表明，利用HED-C模型井盖部件召回率可达96.58%，查准率可达97.93%，相较Faster R-CNN、YOLO和SSD网络模型，综合性能有了较大提高。     

单目智能视觉监视应用中小运动目标的检测

提出了以Cauchy分布作为图像像素比值的统计分布模型 ,并融合图像局部线性相关技术实现背景建模。该方法同时利用了像素点的统计特性和邻近像素点所蕴涵的丰富空间区域信息。实验表明 ,本文提出的算法可以抗背景中全局或局部光照的渐变和突变 ,有效地抑制背景中活动物体和阴影的杂波干扰。     

基于图像语义分割的动态场景下的单目SLAM算法

在恢复场景信息和相机运动时，传统的SLAM算法是基于静态环境假设的。场景中的动态物体会降低算法的稳健性和最终的定位精度。本文提出将基于深度学习的图像语义分割技术与传统的视觉SLAM算法结合，以减少动态物体对定位结果的干扰。首先，构建有监督的卷积神经网络对输入图像中的动态物体进行分割，获得语义图像；然后，从原始图像中提取特征点，并根据语义图像剔除动态物体特征点，保留静态物体特征点；最后，利用静态物体特征点采用基于特征点的单目视觉SLAM算法对相机运动进行跟踪。在ApolloScape自动驾驶数据集上的试验表明，与传统方法相比，本文算法在动态场景中定位精度提升约17%。     

地图情感信息视觉传达设计

介绍了视觉传达的概念，从地图图形符号和图形空间构图两方面探讨了关于新的视觉图形符号的挖掘和地图审美语境的塑造以及视觉流程、视觉中心等体现地图构思的形式关方法。由此总结出地图情感信息的视觉传达规律。     

多视觉变量与单目视觉线索组合的三维地质模型增强可视化分析

可视化与可视化分析能有效提升枯燥、抽象数据的认知能力。然而,受地表环境要素遮挡、三维地质模型的不规则几何特征等要素影响,地下局部空间视觉表征中断,难以高效感知和交互分析地质要素及要素间的空间、属性特征。因此,本文提出了一种多种视觉变量和单目视觉线索组合的三维地质模型特征信息的增强可视化分析方法,实现了三维地质模型关键信息的增强表达与定量分析,并选择重大铁路某大桥和某隧道两个区域地质单元进行了案例试验分析。结果表明,与现有三维网格类标尺可视化分析方法相比,本文方法的精度和效率分别提升了13.63%、29.32%;根据参与者的调查统计分析,可视化效果与交互体验也有较大提升,证明本文方法可以更高效地感知和分析复杂三维地质模型场景中的关键特征信息。     

顾及遥感影像场景类别信息的视觉单词优化分类

传统词包模型的视觉词典忽略了场景本身包含的类别信息,难以区分不同类别但外观相似的场景,针对这个问题,本文提出一种顾及场景类别信息的视觉单词优化方法,分别使用Boiman的分配策略和主成分分析对不同场景类别视觉单词的模糊性和单词冗余进行优化,增强视觉词典的辨识能力。本文算法通过计算不同视觉单词的影像频率,剔除视觉词典中影像频率较小的视觉单词,得到每种场景的类别视觉词典,计算类别直方图,将类别直方图和原始视觉直方图融合,得到不同类别场景的融合直方图,将其作为SVM分类器的输入向量进行训练和分类。选取遥感场景标准数据集,验证算法,实验结果表明:本算法能适应不同大小的视觉词典,在模型中增加场景类别信息,增强了词包模型的辨识能力,有效降低场景错分概率,总体分类精度高达89.5%,优于传统的基于金字塔匹配词包模型的遥感影像场景分类算法。     

无人平台视觉导航算法验证仿真系统的设计与实现

近年来,基于视觉的导航和目标跟踪算法开始广泛应用于无人平台。针对各类视觉导航算法和综合任务方案在无人平台上实地测试风险性高、现场采集参数精度低、效率差等问题,设计并搭建了一套以高精度工控导轨平台、姿态控制云台、工业相机和模拟地形沙盘为主要部件的无人平台半物理仿真系统。引入OptiTrack光学运动捕捉设备对仿真系统真实的位姿控制精度进行了评价,结果显示系统空间三轴位置控制均方根误差在1 mm左右,横滚、俯仰、航向姿态角控制均方根误差小于0.1°,可以服务于视觉导航算法和综合任务方案在无人平台上的性能评估。     

一种基于联合特征的地表覆盖变化自动检测方法

地表覆盖的高效变化检测在地理国情监测中具有重要意义。本文针对当前地表覆盖检测人工目视解译方法效率低，以及软件自动解译错检率、漏检率较高的特点和现状，提出了一种基于联合特征的地表覆盖类型自动变化检测方法。该方法通过对比7种不同的特征联合方案，确立了联合灰度共生矩阵、灰度直方图、光谱统计特征、对象特征的最优组合形式，并设计支持向量机高维度分类器进行分类。试验结果表明，在浙江省复杂地表覆盖分布情况下，基于分辨率优于1 m的国产高分卫星影像，该方法对房屋建筑区、建筑工地等人工构筑物类型变化检测的正确率达到85%以上，对耕地、草地等植被类型也能取得较好的检测效果。