利用低空视频检测道路车辆

针对背景像素的移动,提出了SURF特征稳像和光流法向量相结合的新方法来解决低空视频的道路车辆检测。首先,检测两帧图像的SURF特征;再用最近邻匹配得到两幅图像的匹配点对;随后结合RANSAC和最小二乘法计算全局运动参数向量,获得稳定的帧;最后,根据稳定的帧计算光流法向量,并检测出运动车辆。实验结果表明,基于SURF算子的图像稳像算法在不损失稳像精度的前提下,能够提高图像稳像算法的速度,所提方法能够有效地检测出运动车辆。     

组合宽角低空航测相机关键技术研究

近年来,摄影测量技术发展迅猛,特别是低空航空摄影平台的出现,很好地弥补了传统卫星遥感、常规航空摄影测量在时效性、灵活性方面的不足。借助低空摄影的光学优势能够获取传统航空摄影和卫星遥感无法比拟的高分辨率影像,可以实现航空摄影测量大比例尺成图的目标。符合低空航空摄影的成像系统,发展较为滞后。现有很多低空航摄影测量平台普遍搭载单个普通数码相机进行航空摄影,存在航空摄影数据采集效率低、有效数据量小、数据处理难度高以及成图精度不高等问题;再有,传统的航空摄影测量相机及国内外成熟的组合宽幅航空相机系统又缺乏进行低空航空摄影测量应用的客观基础。研究适合于低空航空摄影的成像系统对于低空航测应用发展非常关键,是解决低空航测现存问题的一个有效途径。低空航测成像系统目前最主要的问题是数据的获取效率和精度,根本原因在于相机像幅以及视场角大小的问题。解决这一问题的根本途径是研究适合于低空航空摄影的宽幅面、宽视场角相机系统。对于数字相机而言,像幅受材料以及制造工艺限制,视场角受光学镜头的光学性能限制,很难有所突破。但是数字相机影像的可拼接性提供了另外一种可能途径,即多传感器组合成像,利用多个小像幅相机构造拼接成一个近似单中心投影的宽幅面航空相机,从而提高影像像幅和视场角,达到宽幅面大视场成像的目的。本文主要研究工作如下:(1)研究了低空航空摄影的光学理论基础。系统分析了低空航空摄影光学条件,结合光度学理论详细论述了低空航空摄影光度学优势,以及单镜头成像系统低空宽视场成像的劣势,阐述了利用组合成像技术来实现低空宽角成像的必要性和可行性。系统总结了当前摄影成像相机系统的发展现状,归纳了现有组合成像系统的特点和优势,分析了利用组合成像技术来提高影像像幅和视场角数学原理。在对比分析现有组合相机几何构造、成像单元数量、拼接模型的基础上,确定了利用五个数码相机采用组合成像技术来构造组合宽角低空航测相机的研究目标。(2)研究了基于地面三维检校场的低空组合宽角相机的静态误差高精度检校方法。理论推导了低空组合宽角相机的几何成像数学模型,定义了相机之间以及虚拟影像空间坐标系统,建立了各个独立光学结构(子相机)之间,及其与虚拟影像之间的严格几何数学模型。理论分析了组合宽角相机几何成像数学模型误差,将其归纳为地面静态误差和飞行动态误差两个部分。并研究了利用地面三维检校场来实现其静态误差的几何标定。静态误差几何标定主要包括单相机几何畸变误差的高精度标定和组合相机联合空间关系标定两个内容,详细论述了其算法原理和实现过程,最后通过实验结果分析了其精度和可靠性。(3)研究了基于影像全部像元参加的低空组合宽角相机飞行动态误差自检校模型求解与全局优化方法。自检校的目的是对相机飞行过程中由于系统和环境变化等因素导致的动态误差进行补偿。首先,理论推导了本文采用的自检校联合平差数学模型,该模型顾及了飞行过程中可能导致的相机系统间的空间位置和姿态的微小变化,将这种微小变化的检测转换为重叠区影像的视差值。其次,论述了利用重叠区匹配同名点求解自检校模型参数的基本原理和方法,并结合本文组合宽角相机特点,设计了一种影像快速匹配策略,进而实现自检校模型求解;在此基础上,通过对影像匹配性能的分析,以及基于特征点匹配来求解自检校联合平差模型存在的局部最优问题,提出了一种影像重叠区全部像元参加的几何匹配方法来实现对自检校模型求解的全局优化算法,对算法思想和原理以及求解过程进行了详细论述。最后通过对比实验分析了自检校模型求解的精度,验证了算法的有效性。(4)研究了宽角相机与稳定平台的集成。分析了稳定成像对于低空航空摄影成像质量和数据处理精度的影响,指出稳定成像对于组合宽角低空航测相机的重要意义。首先,理论分析了低空飞行平台的不稳定对于低空航空影像光学和几何性能的影响,以及飞行平台不稳定导致的影像质量下降、数据处理难度增大、处理精度降低等问题;其次,介绍了一种适用于无人飞艇等飞行器的三轴稳定平台结构及其控制原理,并通过对比试验来分析稳定成像对于低空航测精度的影响,指出了低空稳定成像对于低空组合宽角相机系统数据获取和处理的重要意义。(5)通过具体的航空摄影工程实例阐述了利用低空组合宽角相机进行航空摄影作业的数据处理实际流程,并分析了不同类型地形数据自检校拼接的精度分布,展示了其相关数据产品成果情况,结合影像空三处理结果分析了其精度。实验结果反映了组合宽角低空航测相机的作业能力。     

宽角相机低空航测的精度分析

首先从理论上对低空航测精度与相机像场角的关系进行了定量分析,得出低空航测应尽可能使用宽角相机的结论;接着指明了单镜头相机扩大像场角的局限和现有市场上的组合宽角相机因重量过大而不适用于低空轻荷载无人机的不足,阐述了作者研制的具有自检校自稳定功能的组合宽角低空轻小型相机的特点,尤其是实现组合成像静态误差和动态误差自检校的技术原理;针对大比例尺测图的实践,提出通过宽角相机大重叠航空摄影提高低空航测精度的技术建议;最后用典型工程生产数据验证了上述理论分析的正确性。     

非量测型数码相机检校及量测精度分析

结合能够准确刻画相机物理特性的系统误差模型——Australis像差模型,对共线方程进行了改化。基于摄影测量光束法区域网平差理论,设计了相机检校的技术流程,利用自行开发的检校软件对普通数码相机进行了相机自检校处理及精度分析。试验结果表明,利用文中的相机检校处理流程和方法,可对常规普通数码相机进行可靠的、高精度的标定,以满足近景、低空摄影测量的精度要求。     

无人飞艇的差分GPS辅助空中三角测量精度分析

针对普通数码相机应用于低空摄影测量大比例尺成图时存在的像幅小、像片数量多、摄影基线短等一些实际问题,山东科技大学与中国测绘科学研究院联合设计研发了带差分GPS的自稳定双拼相机低空无人飞艇航测系统;本文详细介绍了系统的组成,并进行了低空航摄实验,设计了多种GPS辅助空三加密方案,对加密结果精度进行了对比分析,实验结果表明:采用该系统进行低空摄影测量,进行少量控制点布点差分GPS辅助空三的结果满足大比例尺测图空中三角测量规范要求。     

一种利用飞艇航拍视频的运动车辆检测方法

针对低空飞行器(飞艇)为平台获取的高清晰交通视频数据,通过对交通视频序列数据进行运动补偿与配准,提出了一个在复杂变化背景下基于帧差法的运动目标(车辆)快速检测与提取方法。实验结果验证了本方法的准确与可靠性。     

基于近景摄影测量的单镜头视频车辆速度检测方法

车速检测是城市交通体系中车辆运行安全的重要环节,对维持城市交通安全至关重要。针对现有的多种交通车辆测速方法存在高成本、易受外界条件影响、安装区域限制等问题,本文提出一种成本较低、灵活性高的基于视频图像的车辆识别与测速方法。采用深度学习的方法搭建YOLOv4框架并训练COCO数据集识别车辆,改进识别方法提取识别车辆外接最大矩形框下边界中点的像平面坐标,引入近景摄影测量的方法并对共线方程进行改进,在单摄像机情况下完成对车辆的识别,计算车辆瞬时速度,绘制检测区域内车辆速度曲线,最后采取试验验证方法可行性并进行精度评定。     

遥感视频卫星运动车辆目标快速检测

随着遥感卫星成像技术的快速发展，遥感视频卫星的出现为运动车辆目标信息获取提供了新手段。然而在遥感卫星视频中，运动车辆目标仅为几个或十几个像素并与背景的对比性较低，难以获取车辆的局部细节特征，使得传统监控视频的运动车辆检测方法直接应用到卫星视频图像会存在很多的问题。在分析遥感卫星视频运动车辆目标检测与传统监控视频运动车辆目标检测差异的基础上，本文提出了一种感兴趣区域自动约束的遥感卫星视频运动车辆快速检测方法：首先是快速自动获取运动车辆目标的感兴趣区域；其次在感兴趣区域约束下，基于改进的高斯背景差分方法实现感兴趣区域内运动车辆快速检测。应用Skybox-1卫星视频数据进行了运动车辆目标检测实验并进行了定性与定量分析。实验结果表明，本文方法可以有效自动减少动态背景变化导致的伪运动目标，具有较高的检测率、较高的检测质量、极低的虚警率以及较高的运行效率，可自动高效实现卫星视频图像中运动车辆目标的高精度检测。     

基于DLT的数码相机检校方法

近年来,普通数码相机逐步应用于近景摄影测量、低空摄影测量,影响其成果精度的重要因素之一是相机的内参数,因此相机参数的检校是保证成果质量能否满足精度要求的关键问题之一。提出了数码相机的检校理论和方法,利用直接线性变换模型法进行实验,采用反复迭代的方法,获得相机像主点坐标、主距以及畸变系数。通过实验验证了该方法的精度和可靠性,获得了较好的检校精度。     

全卷积神经网络的车辆点云目标精细化检测

针对无人驾驶技术高速发展中车辆目标的3D检测仍存在局限性的问题,该文提出了一种基于全卷积神经网络的车辆点云三维目标检测框架。进行了深度学习技术在二维图像的目标检测成熟应用的调查,将全卷积神经网络的目标检测扩展到三维点云数据。该算法在KITTI数据集上进行了测试,并与先前基于点云的车辆检测方法进行比较表明算法性能有着显著提高。研究结果可以应用于激光雷达点云实现车辆检测任务,从而可以较好地服务于自动驾驶。     

关于数字航测相机像移补偿问题

航测相机像移补偿有两种方法 :一是在相机的焦平面上 ,使感光平面沿飞行方向 ,在曝光瞬间作一微小位移 ,以改正因摄影平台相对于被摄目标的运动引起的像点位移 ;二是在曝光瞬间 ,使相机作一微小的俯仰角旋转 ,以改正因摄影平台相对于被摄目标的运动引起的像点位移。前者简称为焦平面平移改正法 ,后者可称为俯仰旋转改正法。本文中研究了这两种像移补偿方法的差异和所能达到的精度水平及其适用范围     

无人机遥感真正射影像高精度制图

近年来无人机低空遥感技术不断发展,利用无人机影像生成的真正射影像（TDOM）在成图精度、制作流程方面仍有提高的空间。本文采用固定翼无人机和专业摄影相机采集影像,布设地面控制点,提出了利用运动恢复结构（SfM）和多视立体视觉（MVS）工作流来生成高精度数字表面模型（DSM）和数字正射影像（DOM）的方法;对遮蔽倾斜部分进行阴影检测、DSM修编和多视影像纹理补偿生成TDOM;最后用TDOM上随机分布的检查点进行精度检查,水平精度为3.3 cm,垂直精度为7.5 cm;消除了DOM中倾斜和阴影部分,使建筑物保持垂直视角,生成的满足1：500比例尺高精度并消除倾斜阴影的TDOM可用于农村宅基地确权、国土规划设计等领域。     

一种基于直线特征约束的自检校方法

随着低空无人机倾斜摄影测量的兴起,传统测绘领域也开始使用倾斜摄影测量代替传统的解析法测图.但是相比传统的RT K、全站仪等测图手段,倾斜摄影测量的精度始终有限.尤其是在大部分情况下,无人机由于载荷问题无法挂载专业航摄相机,同时倾斜相机往往没有进行精确标定,因此不得不依赖布设大量的像控点来控制成果精度,大幅增加了作业时间成本.基于此,提出一种基于直线特征约束的自检校方法,通过自动提取直线特征对空三进行约束,达到减少像控点,提升作业效率的目的.     

基于小波变换的图像边缘提取算法

在给出边缘检测性能判断标准和传统的模极大值点筛选的缺陷之后,基于边缘检测提出了改进的小波变换模局部极大值点算法。在这个基础之上,又针对交通系统的实时性,提出了一种改进的边缘信息的车辆检测算法,使得对运动车辆的边缘检测具有更加良好的效果。最后通过仿真实验,证明本论文提出方法的有效性,得到了多帧道路图像的边缘,较好地解决了传统边缘检测方法在边缘检测时会出现伪边缘和有意义边缘损失这两个问题,对将来车辆交通监控系统等方面的研究起到了一定的帮助作用。     

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。     

无人机航空摄影测量在农村土地承包经营权确权登记颁证工作的应用

以康县为试验区,通过搭载非测量型低空相机的无人机,对地形起伏地区进行了航空摄影测量工作,获取了0.2 m级正射影像(DOM),为康县农村土地承包经营权确权登记颁证工作采集基础数据。文章从平台介绍、航线设计、像控点补测、航片处理各个阶段对于得到0.2 m正射影像数据的流程进行了介绍,并总结了摄影测量过程中所遇到的相关问题。     

深度学习倾斜三维模型车辆去除算法北大核心CSCD

针对倾斜三维模型中车辆运动导致的车辆变形问题,本文提出了深度学习倾斜三维模型车辆去除算法。首先利用深度目标检测网络对三维模型中的车辆进行检测,定位车辆的位置;然后利用深度图像修复算法对车辆进行擦除,自动填充道路纹理。相较于基于Photoshop的手工车辆去除方法,该方法可有效提高作业效率。     

利用摄影测量在线检测轨道车辆车体运行姿态

轨道车辆运行时产生的各种振动导致车体相对于轨道的运行姿态发生变化,提出利用面阵相机和线激光组合的摄影测量方法在线检测车体运行姿态。检测系统安装在车体上可拍摄到轨面的任意位置(3点非共线),选择激光在轨面投影的中点作为参考点,通过标定得到参考点在计算机图像坐标系和车体坐标系中的空间变换关系;车辆运动过程中,面阵相机拍摄线激光在轨面上的投影,将参考点在计算机图像坐标系中的坐标转化为车体坐标系中的坐标;结合参考点在轨面随行坐标系中的坐标特性,解算车体相对于轨道的坐标系转换,建立描述车体相对于轨道实时运行姿态的数学模型;构建检测系统,通过车体振动模拟平台及现场实车试验,验证了检测系统的可靠性。     

单镜头多面阵CCD相机影像拼接算法

根据内视场拼接相机的构像原理,提出了一种单镜头多面阵CCD相机影像拼接处理的基本流程和方法。该方法涵盖了成像过程的影响,包括子影像相对位置自动确定、等效焦面影像拼合、数字像差检测和无畸变中心投影影像生成等技术环节。特别是建立了内视场拼接型数字航测相机几何特性描述模型,在包含了传统航测相机像差所顾及的焦距、主点坐标和物镜光学畸变等要素的基础上,扩展考虑了多面阵CCD不平行性误差和安装误差两项影响。试验结果表明,影像量测精度从1.5像元提高到0.3像元,系统误差降低了78%,验证了相关技术方法的有效性。     

无人机技术在邢台市农村土地承包经营权颁证项目中的实践与应用

<正>一、引言本文利用美国Trimble公司的UX-5小型电动无人机获取高分辨率低空正射影像,并将其应用于农村土地承包经营权的确权底图制作。以邢台地区某乡约79 km2的范围为任务区域,依照1∶1000比例尺的成图精度利用无人机搭载Sony NEX-5R相机进行航拍获取正射影像图(DOM),该任务飞行用于邢台市农村土地承包经营权项目,并对最终分辨率进行精度检测。结果表明,最后成果平面精度满