监控视频动态目标的空间定位方法北大核心CSCD

针对监控视频动态目标的空间定位问题,本文在考虑相机畸变的前提下,对监控相机、目标像素坐标和地理场景之间的映射关系进行了研究,提出了基于数字表面模型(DSM)和基于平面约束的目标定位算法。首先,完成相机的标定,确定相机的成像模型;然后,提取畸变校正后的目标像素坐标,并通过目标定位算法计算目标的三维地理坐标;最后,进行了定位精度评定,并分析了两种定位算法的应用特点。本文的定位算法将以像素坐标定位的目标数据解析为以三维坐标定位的空间地理信息,为多摄像头的目标跟踪提供了统一的地理参考框架。     

自动全站仪的光斑图像中心定位精度分析

为研制国产的自动目标识别全站仪,自动目标识别与照准全站仪成为研究的热点。本文将CMOS图像传感器内置于RTS010A电动全站仪中,构造自动目标识别全站仪系统。对光斑图像进行处理,提取光斑图像中心点坐标;测试并分析了光斑图像中心定位精度,全站仪望远镜固定不动时,光斑中心定位精度小于0.2个像素坐标,全站仪望远镜沿水平角或竖直角单方向旋转时,光斑中心坐标变化在固定方向小于0.7个像素坐标。认为光斑图像中心定位精度可满足自动目标识别全站仪模型标定的要求。     

一种室内无标志动态目标视觉定位方法

提出了一种室内无标志动态目标的视觉定位方式,采用卡尔曼滤波估计动态目标图像坐标,并利用分区定位方式对多相机视场内的动态目标进行定位,根据观测到动态目标的相机数目将多相机视场范围区域划分为单目区域、双目区域和多目区域,对不同的区域采用不同的定位方式。仿真和真实实验表明,本文算法可以达到10 cm左右的定位精度,运行效率可以达到50 ms/帧。提出的无标志动态目标定位方法具有更高的鲁棒性,基本可以满足实时性要求且定位精度较高。     

可见光通信平板光源高精度视觉室内定位方法

基于可见光通信与矩形平板LED光源,提出一种室内视觉高精度定位方法,为室内移动机器人提供一种精度高、速度快、成本低的室内定位系统方案.该方法首先利用可见光通信技术获取LED光源的坐标信息,利用单个视觉传感器对矩形LED光源进行成像测量,同时使用IMU传感器记录成像测量的倾斜姿态角辅助单像空间后方交会解算;然后设计并仿真分析了4种单像空间后方交会算法在高精度倾斜姿态角辅助下定位误差随角点提取误差的变化情况,并研制了定位模块进行验证.测试结果表明,当采用800像素×600像素分辨率的图像和0.58 m×0.26 m的矩形平板LED光源时,定位模块可在2 m×2 m×2.5 m室内环境中实现cm级移动定位,并且定位频率大于30 Hz;在IMU姿态辅助下,定位模块可以实现优于5 cm的定位精度和优于1°的定向纠正;该方法还能为室内移动机器人提供厘米级定位导航服务.     

粒子加速器中高精度丝线绝对位置测量技术研究

粒子加速器中采用振动线技术进行共架单元上多块磁铁的高精度预准直，需要将振动线代表的磁中心引出进行共架单元之间的相对准直。为了获取以振动线为代表的丝线高精度空间绝对位置，本文对采用近景摄影测量技术进行点、线位置求解的方法进行了研究。利用单相机多站位的方法进行拍摄，通过标定板提供的高精度控制点坐标，采用自标定光束法平差对相机进行标定，并提出将空间直线离散成空间2点进行直线整体精确求解。对标定板上由2点组成的模拟直线进行测量验证，并与标定板提供的理论值进行对比，结果显示空间直线位置获取精度优于5 μm。这表明了本文理论和方法的正确性，为进一步研究丝线高精度空间绝对位置测量打下了基础。     

一种顾及用户朝向的加权贝叶斯指纹定位方法

为了减少用户遮挡对基于Wi-Fi指纹的室内定位的影响,该文提出了一种顾及用户朝向的加权贝叶斯指纹定位方法。离线阶段,利用4个方向的位置指纹及用户朝向构建Wi-Fi方向指纹库;在线阶段,测试点信号指纹在指纹筛选机制的辅助下从Wi-Fi方向指纹库中选取方向指纹,按照贝叶斯估计原理计算信号指纹位于参考点的概率,选出n个最大概率对应的参考点,以概率为权值计算坐标加权平均值,作为位置估计结果。实验结果表明,基于普通指纹库的贝叶斯指纹定位方法的平均定位精度为4.979m,而顾及用户朝向的加权贝叶斯指纹定位方法的平均定位精度为2.333m,定位精度提高了53.1%。顾及用户朝向的加权贝叶斯指纹定位方法减少了用户遮挡对Wi-Fi指纹室内定位的影响,可以提高Wi-Fi指纹室内定位的精度。     

面向配网带电作业机器人的激光雷达与视觉系统融合定位

为提高配网带电作业机器人在开展带电作业时对导线的识别与定位的准确性,本文提出了一种基于单线激光雷达传感器与视觉系统融合的定位方法,获取导线的空间三维坐标。并通过研究多传感器在户外强光环境下的工作特点,提出了基于激光雷达深度信息与图像信息的多传感器融合算法。首先利用激光雷达与相机事先进行像素级标定,使图像像素与激光雷达深度点云一一对应;然后利用Canny算法与霍夫变换,获取图像中作业导线;最后计算出导线与雷达点云空间中相交部分空间位置,实现机器人在户外强光下高精度、高效率地进行导线识别定位,帮助机器人完成抓取导线等动作。     

单目视觉的室内多行人目标连续定位方法

针对目前视觉的行人检测技术大多侧重行人识别与分类,而较少考虑行人的空间精确定位的问题,该文提出一种室内多行人目标连续定位方法。该方法基于单目视觉检测方法,构建像素坐标系到世界坐标系的坐标转换模型,并结合卡尔曼滤波和匈牙利算法实现对多行人目标的连续定位与跟踪。实验结果表明,该方法能对多行人目标实现准确区分,定位精度达到亚米级,平均每帧处理时间为53ms,满足定位应用的实时性要求。     

低功耗蓝牙手机终端室内定位方法

为满足高精度室内定位的需求,提出了基于地图匹配技术和指纹技术的高精度室内蓝牙定位方法。该方法以低功耗蓝牙手机终端为指纹采集和定位媒介,通过获取蓝牙信号强度参数,并与室内地图进行匹配处理,建立蓝牙信号指纹库。在定位阶段,通过手机终端获取附近蓝牙信号强度信息,与指纹进行对比。在位置计算过程中,采用地图匹配技术,通过空间叠加分析过滤后确定手机终端的空间位置。本文选取了一典型商业环境,通过测试,当蓝牙锚点部署密度间隔15 m时,平均定位精度在3 m以内。     

一种基于智能手机的室内融合定位方法

随着室内无线终端与智能手机的快速发展,室内定位技术成为近几年的研究热点之一。本文研究了基于低功耗蓝牙(BLE)和行人航位推算(PDR)技术,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行融合处理的室内定位方法。该方法包含3部分:①离线阶段利用蓝牙指纹快速采集方法建立指纹库,在线阶段利用加权K邻近算法进行指纹定位;②利用手机内置传感器准确估计航向角,并结合步态识别算法和步长估计算法推算行人位置;③利用EKF对两种定位结果进行融合,获取最优位置估计。试验结果表明,融合定位方法的平均定位精度为1.17 m,90%的概率定位精度达到2 m。     

一种基于目标检测和PnP的移动终端室内定位方法

针对传统的视觉定位易受噪声干扰、目标检测准确率低且无法获取终端准确位姿信息的问题，提出了一种基于卷积神经网络的目标检测和PnP相结合的移动终端室内定位方法，通过Mask-RCNN进行目标检测，然后采用EPnP算法求解相机准确的位姿信息，并对该方法进行系统实现及真实场景试验。试验结果表明，该方法目标检测准确率在98%以上，单轴定位误差在0.35 m以内，满足移动终端室内定位的精度，具有精度高、稳定性好的优点，为基于视觉的移动终端室内定位提供了新的思路。     

利用高帧频相机检测运动控制轴精细形变

在运动控制应用场景中,由于疲劳等原因会导致设备微小形变,因此需要更加密集的观测手段与恢复方法.考虑到待检设备的摄影测量属性及高帧频相机高信息量特性,利用240帧/s的高帧频电荷耦合元件(charge coupled device,CCD)相机结合摄影测量方法实现对运动控制轴形变信息的精确量测,具体步骤如下:(1)固定标...     

融合UWB+PDR的室内定位方法改进

近年来,随着科技的进步和创新,对室内定位的研究正朝着多技术互补融合的方向发展,将导航技术与室内定位相融合成为目前的研究热点。行人航位推算(PDR)和超宽带(UWB)技术以其独特的定位优势和精确度等众多优点成为室内定位的主流技术,但PDR由于其累积误差的影响只适用于短时间内高精度室内导航需求,而超宽带在复杂环境中,时间信息可能会严重失真,导致定位信息缺失。因此,本文利用扩展卡尔曼滤波(EKF)对两者进行融合改进,以此发挥各自技术优势。试验结果表明,定位解算的终点误差最大为0.819 5 m,最小为0.144 3 m,平均误差为0.347 8 m,位置平均误差为0.475 0 m,有效提升了室内定位的精度。     

远距离运动车辆快速跟踪与定位系统设计

为快速跟踪及定位远距离的运动车辆,本文设计了利用单目相机与激光望远测距仪的定位系统。此定位系统装备单目相机、望远测距仪与角度传感器,采用LK光流算法实时跟踪既定目标,构建了相机、测距仪、目标的坐标方程式模型,可实时解算100~300 m外运动目标的位置。该定位系统无需在被测运动车辆上安装任何设施,即可对合作或非合作目标实现跟踪定位。本文以汽车作为运动目标,使用高精度的CORS系统进行精度验证,该系统实时跟踪定位的精度可保持在亚米级。     

高分六号宽幅相机在轨几何定标及精度验证

高分六号宽幅相机能够实现单相机成像幅宽优于800 km,对大尺度地表观测和环境监测具有独特优势。在轨几何定标是光学遥感卫星几何处理的关键环节,直接影响影像的几何质量。本文充分考虑高分六号宽幅相机超大视场的畸变特性以及多谱段的成像特点,提出宽幅相机在轨几何定标方法,采用基于探元指向角的几何定标模型补偿宽幅相机系统误差,通过绝对定标和相对定标方法联合估计各波段的内外定标参数。利用Landsat 8影像、资源三号DSM为参考数据,对宽幅相机进行绝对定标处理,再利用ASTER GDEM为参考数据进行相对定标处理,其几何定标结果表明,高分六号宽幅影像绝对定位精度在3像素左右,内部几何精度能稳定在1像素,且波段间配准精度在0.3像素以内,表明在轨几何定标后高分六号宽幅影像几何质量得到了明显的提升。     

基于几何约束和目标检测的室内动态SLAM

针对即时定位与地图构建(SLAM)在室内动态环境下定位精度低和地图效果差的问题,提出一种基于几何约束和目标检测的室内动态SLAM方法. 使用目标检测网络获取语义信息,提出运动物体漏检的方法;根据先验知识,提出准确识别动态区域的信息判定方法;结合几何约束和深度学习方法剔除动态点,利用静态点估计相机位姿;根据存储信息构建可闭环的静态地图. 在TUM数据集上进行实验,定位精度比ORB-SLAM2提高97.5%,相较于其他动态SLAM可取得更好的性能. 在室内真实环境进行实验,构建的静态地图更准确,有效提高了室内动态SLAM的定位精度和地图效果.      

自适应图像增强的差值哈希算法对运动目标的跟踪定位研究

对于运动目标的跟踪定位研究成为当前的研究热点,利用北斗卫星定位系统对微小运动目标进行跟踪定位尚存在一定难度.文中借助无人机的摄像机设备,采用跟踪算法进行对运动目标的跟踪,通过对无人机的定位获取到相应的坐标信息,实现目标定位的精准化。为了更好地实现对于目标跟踪的效果,文中采用自适应图像增强的方式提高图像质量,通过拉普拉斯变换的差值哈希算法能够提高对运动目标跟踪的效果,在跟踪速度上有了明显的提升.      

基于5G毫米波到达时间差的室内定位算法

随着第五代移动通信技术(5G)时代的到来,以毫米波通信为代表的技术得到了日益广泛的关注. 5G毫米波信号的带宽大、频率高、时延短,并且信道稀疏,所以能够为基于到达时间(TOA)和基于到达时间差(TDOA)的定位提供更加准确的测量值,有利于实现高精度的室内定位. 研究了三种应用于室内的5G毫米波TDOA定位算法,并结合卡尔曼滤波进行了试验验证分析与比较. 结果表明,基于5G毫米波的室内静态定位精度可达0.2886 m,动态定位的精度可达0.6076 m.      

基于北斗的动车组实时高精度定位系统研究与应用

北斗卫星导航系统（BDS）已向亚太区域提供正式服务并开始建设北斗全球系统。为了评估验证北斗系统在高速移动条件下的实时差分定位精度,本文设计了动车组实时高精度定位系统并建设了高速铁路试验段。实测结果表明,高速移动条件下动车组列车实时定位的水平垂直轨道方向精度优于1 m,具备区分清楚动车组列车所处轨道的能力,一定程度上能满足铁路行业定位应用的迫切需求。