一种双目混合追踪的视觉里程计算法

针对特征点法视觉里程计(visual odometry,VO)中,描述子匹配算力要求较高,而光流追踪算法存在误差累积的问题,提出了一种双目混合追踪的视觉里程计算法,并通过实验对该方法的定位结果与计算效率进行分析.在该算法中,前端在影像关键帧提取ORB(oriented brief)特征点并生成路标点,优先采用Inverse Compositional光流进行追踪,使用卡方检验等检测外点;为检测定位粗差,提出通过由相邻帧位姿恢复的极线进行检验;光流追踪失败或未通过极线检验时,提取ORB特征点维持跟踪或进行重定位;同时,后端进行相机位姿、路标点联合优化以减小误差累积.实验结果表明,该算法定位精度低于ORB-SLAM2(simultaneous location and mapping)算法,但运算效率有明显提升.     

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。     

基于光流的旋翼无人机障碍物检测方法

针对传统光流法检测障碍物准确性不高、适应性差的问题,提出了一种基于金字塔LK光流的旋翼无人机单目视觉自主障碍物检测方法。该方法通过金字塔LK光流法获取光流信息,结合光流大小和拍摄间距与物距的关系设定自适应阈值,比较光流与阈值的大小并对障碍物进行检测与判定。实验证明:该方法可以有效地检测到障碍物,能满足无人机在多种条件下的避障需求,具有较高的准确性、鲁棒性和适应性。     

融合光度参数估计的单目直接法视觉里程计

针对单目直接法视觉里程计在光照变化大的场景下定位精度低、定位鲁棒性差的问题,文中提出一种融合光度参数估计的单目直接法视觉里程计.首先通过对图像帧进行特征匹配实现特征跟踪,建立起图像像素点之间的关联,接着利用非线性优化方法进行光度参数估计,然后在光度参数估计提供的光度参数先验信息的基础上对图像灰度值进行校正,最后利用校正...     

用于行星探测车定位的视觉测程新方法

用于行星探测车的视觉测程方法已经被广泛研究,但传统的视觉测程方法仅根据相邻的两帧影像进行运动估计,忽略了连续多帧影像间更强的几何约束。本文提出一种新的视觉测程方法,在连续多帧影像间进行特征追踪构成影像网,并用光束法平差进行运动估计。在特征追踪过程中,根据不同立体影像中欧氏距离的一致性剔除离群值,并自适应地选择几何关键帧。用蒙特卡罗方法分析了不同几何配置下视觉测程的精度。野外实验结果表明本文提出的新方法能有效提高探测车定位精度。     

一种双目直接法视觉里程计

视觉里程计是机器人确定自身在周围环境中位置的关键技术,具有测量漂移小、精确的特点,适合较长时间的自主定位。提出一种使用双目相机的直接法视觉里程计,使用双目影像对与时序影像对之间的光度误差联合优化关键帧的位置与姿态、相机内参数、地图点坐标,并在车载道路基准数据集KITTI上进行测试,获得了良好的效果。     

一种用于运动姿态评估的视觉伺服机器人

针对人们在运动中出现的姿态不标准且无人监督指导等问题,本文设计了一种用于运动姿态评估的视觉伺服机器人。这款机器人首先通过一种带有注意力机制的目标跟踪算法对运动目标进行跟踪,并与机器人的伺服电机结构协同工作以调整摄像头的角度,从而实现对在特定区域内运动的目标进行跟踪拍摄。然后由其姿态评估系统提取运动姿态,并与标准姿态进行比对评估。经验证,该机器人对人体运动姿态的质量高低具有较高的区分度,能对用户的多种姿态给予有效的评价,从而实现运动辅助及康复训练指导的目的。     

Preliminary analytical method for unsupervised remote sensing image classification based on visual perception and a force field

Abstract

The analysis of remote sensing (RS) images, which is often accomplished using unsupervised image classification techniques, requires an effective method to determine an appropriate number of classification clusters. This paper proposes a preliminary analytical method to evaluate the input parameters for unsupervised RS image classification. Our approach involves first analysing the colour spaces of RS images based on the human visual perception theory. This enables the initial number of clusters and their corresponding centres to be automatically established based on the interaction of different forces in our supposed force field. The proposed approach can automatically determine the appropriate initial number of clusters and their corresponding centres for unsupervised image classification. A comparison of the experimental results with those of existing methods showed that the proposed method can considerably facilitate unsupervised image classification for acquiring accurate results efficiently and effectively without any prior knowledge.     

基于自适应马尔科夫随机场的深空探测影像密集匹配

针对深空探测影像纹理贫乏导致的匹配不确定性问题,在传统马尔科夫匹配模型的基础上提出自适应马尔科夫随机场模型,将模型抽象为数据项和空间项的组合,通过自适应视差范围确定、自适应窗口匹配和自适应权重系数的有效结合,实现了深空探测影像的密集匹配。该模型在匹配过程中有效降低了视差搜索范围,在实现全局匹配的同时保留了视差不连续的区域特征。采用勇气号火星车影像与嫦娥影像进行实验,结果证明该方法提高了深空探测影像中纹理贫乏区域匹配的精度。     

基于改进场模型的城市腹地划分方法——以山东省为例

针对传统城市腹地划分方法很少考虑阻碍因素的不足,该文将阻碍因素引入场模型,改进场模型中的城市综合规模,提出了基于改进场模型的城市腹地划分方法,较好地界定了城市影响范围;基于改进的场模型,实现了城市势力范围合理划分。以山东省17个地级市为研究对象,开展了城市腹地划分验证分析,实验结果表明:山东省各城市势力范围差异较大,中心城市的势力范围远远超出其行政范围,各城市势力圈与市域行政范围吻合性有待提高。研究表明城市腹地范围是由中心城市和周边城市的实力共同决定,是对城市经济区的重新界定,对城市体系规划和结构调整有一定参考意义。     

Motion of animated streamlets appears to surpass their graphical alterations in human visual detection of vector field maxima

ABSTRACT

Animations have become a frequently utilized illustration technique on maps but changes in their graphical loading remain understudied in empirical geovisualization and cartographic research. Animated streamlets have gained attention as an illustrative animation technique and have become popular on widely viewed maps. We conducted an experiment to investigate how altering four major animation parameters of animated streamlets affects people’s reading performance of field maxima on vector fields. The study involved 73 participants who performed reaction-time tasks on pointing maxima on vector field stimuli. Reaction times and correctness of answers changed surprisingly little between visually different animations, with only a few occasional statistical significances. The results suggest that motion of animated streamlets is such a strong visual cue that altering graphical parameters makes only little difference when searching for the maxima. This leads to the conclusion that, for this kind of a task, animated streamlets on maps can be designed relatively freely in graphical terms and their style fitted to other contents of the map. In the broader visual and geovisual analytics context, the results can lead to more generally hypothesizing that graphical loading of animations with continuous motion flux could be altered without severely affecting their communicative power.     

一种稳健性增强和精度提升的增量式运动恢复结构方法

增量式运动恢复结构(ISFM)实现了无序影像的三维重建,在精细化建模、现实场景三维记录以及互联网影像三维重建等领域发挥了重要的作用。但增量式运动恢复结构方法仍存在稳健性差和精度低等方面的问题,常导致三维重建结果难以令人满意甚至三维重建失败,严重限制了增量式运动恢复结构技术的发展应用。本文提出了一种增强稳健性、提升精度的运动恢复结构方法。本文方法有如下3点贡献:①针对立体影像特征匹配结果误差点多的问题,提出了一种顾及特征响应值的参数自适应RANSAC方法,在有效剔除误匹配的同时,最大限度地保留了正确的匹配点;