一种基于色彩与几何信息的编码标志设计方法

传统的灰度编码标志依据自身的几何及结构关系来识别编码,往往由于倾角、畸变大而识别错误;而彩色编码标志虽然增加了颜色信息,但是结构又相对复杂,也存在算法复杂、识别率较低的问题。针对上述问题,本文将标志中的颜色信息与几何信息相结合,设计了一套简单、实用且可靠性更好的彩色点分布型编码标志。该编码标志利用标志点的颜色信息能够有效简化编码标志的解码步骤,提高标志识别效率,并且能够增加编码数目。实验结果表明,该方法实现容易、识别率高,具有一定的实用价值。     

一种直线特征标志的子像素定位方法

在近景摄影测量中,常常需要对直线特征的标志进行定位,而标志定位的精度会影响到整个测量的精度。不同特征的控制点标志,对应不同的识别方法,因此控制点标志的选择须根据不同的要求,进行综合研究分析。本文提出一种新的混合方法,首先采用Hough变换对直线特征标志进行直线检测,得到直线初值;然后采用灰度矩边缘直线拟合定位法,对标志点中心进行子像素定位。通过实验证明:经过Hough变换得到粗值的灰度矩边缘直线拟合定位法达到较高的定位精度,证明了该混合方法的有效性。     

一种实现工业数字摄影测量自动化的方法

在工业数字摄影测量中,当被测物大而复杂时,目标像片的数量可能达到数百张,像点达到几千个,因此人工去识别这些像点是不切实际的,不但费工费时而且也加大了出错率。为了实现工业数字摄影测量的自动化,引入了一种点状编码标志,讲述了其设计原理,并应用透视投影中交比不变量和仿射变换对其进行了识别。试验表明,该编码标志点设计严密,自动识别率为100%,可以满足应用要求。     

一种实现工业数字摄影测量自动化的方法

在工业数字摄影测量中,当被测物大而复杂时,目标像片的数量可能达到数百张,像点达到几千个,因此人工去识别这些像点是不切实际的,不但费工费时而且也加大了出错率.为了实现工业数字摄影测量的自动化,引入了一种点状编码标志,讲述了其设计原理,并应用透视投影中交比不变量和仿射变换对其进行了识别.试验表明,该编码标志点设计严密,自动识别率为100%,可以满足应用要求.     

直线特征标志子像素级定位方法的研究

在近景摄影测量中,常常需要对直线特征的标志进行定位,而标志定位的精度会影响到整个测量的精度。提出一种新的混合方法,即采用Hough变换对直线特征标志进行直线检测,得到直线初值;然后采用灰度矩边缘直线拟合定位法,对标志点中心进行子像素定位。在三维重建实验中采用所提出的灰度矩边缘直线拟合定位法和高精度直线定位法进行精度比较,实验证明经过Hough变换得到粗值的灰度矩边缘直线拟合定位法达到较高的定位精度,且计算更简单。     

基于遗传算法局部方向梯度的古墓葬圆形土壤标志检测

中国新疆北部古墓葬目标在Google Earth上显示为两大类:一类是斑点型,另一类是圆环型,两类的边界都比较模糊。自动提取这些古墓葬目标比较困难,针对这一问题,提出了一种基于遗传算法局部方向梯度的圆形检测算法。该方法采用局部方向梯度,并且基于计算边缘方向梯度的主分量实现,因此该方法能适用各种边缘特征,遗传算法的加入能够提高在圆形不连贯、多圆相交等情况下圆形自动检测的鲁棒性。本文选取新疆北部作为试验区域,结果表明本文方法与传统的基于霍夫变换的圆形检测算法相比,能适应多特征的圆形边缘,而且不用设定自动检测中的阈值,更加智能化,自动化。     

近景摄影测量圆形标志与其椭圆构像的中心偏差估计

圆形标志已广泛应用于近景摄影测量,但由于影像平面与目标平面不能完全平行,所以圆形标志的数字影像一般为椭圆。如果圆形标志点较大,以至于圆形标志中心与其椭圆构像中心的偏差不可忽略。故本文从摄影测量共线条件方程式出发,采用一种基于最小二乘的椭圆拟合算法,推导出偏差计算公式,本文的真正目的在于分析偏差分布规律及偏差间的关系,尽可能降低偏差的影响。     

一种带地理坐标识别的纸质地图快速矢量化方法

通过传统纸质地图扫描而成的栅格影像在进行人工矢量化时,需对矢量数据进行坐标转换,耗时耗力且精度也往往受人为主观因素的影响.为了实现快速且准确的矢量化处理,提出了一种附带地理坐标识别的纸质地图快速矢量化方法.首先利用扫描后的栅格影像与经纬度模版影像进行SURF特征匹配,从而获取经纬度标识信息和对应的横纵坐标信息;再计算仿射变换模型参数;最后在矢量化的过程中实现由像素坐标到地理坐标的转换.实验结果表明,该方法不仅能实现栅格影像矢量化,而且可准确完成矢量数据的坐标转换,提高了纸质地图的矢量化处理效率.     

求解普通相机径向畸变系数的一种简便方法

根据相机光学畸变使得空间直线在像片上的构像变成曲线的这种现象,探讨如何通过空间直线的曲线构像恢复成直线的过程来求解相机径向畸变的k1系数。该方法经过实例计算证实简便可行,且得到较好的结果。     

一种基于圆形窗口的多边形裁剪新算法

本文在相关文献提出的圆形窗口裁减算法基础上,提出了一种圆形窗口裁剪多边形的有效算法.该算法的基本思想是,建立单线性链表数据结构来存储多边形的顶点以及多边形与圆的交点,使用一种免解二次方程的算法来求交点的坐标.该算法与其他同类算法相比,具有较简单的数据结构和较快的运行速度.     

圆形标志中心子像素定位方法的研究与实现

采用回光反射材料制作圆形回光反射标志,经摄影后得到标志的“准二值影像”;对标志的椭圆影像进行亚像素边缘提取,经最小二乘椭圆拟合后得到标志中心的子像素级位置。试验表明,可以达到0.02像素的定位精度     

一种基于二维码的室内定位方法及其应用

针对传统静态标志系统的视野局限性以及室内导航系统在国内发展较缓慢等问题,结合地理编码原理及二维码技术提出了Quick Response标志导向方法,对其工作原理、编码方式、标志设计、布置和管理等问题进行了探讨,采用面向服务的构架进行了原型系统设计,通过Oracle、ArcGIS Server、Axis2、Android、ZXing等技术对系统数据库、服务端及移动端等各部分进行了实现并应用于实际工程中。实验证明,QR标志导向系统实现容易、使用简便可行,是现有室内导向、导航技术的一种有效补充。     

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。     

一种适于地理编码的地址数据规范化方法

地址数据的规范化表达是地理编码的前提。首先,通过设计地址要素层次模型,建立地址要素词典库,并存储地址要素名称、地址通名、地址专名、地址要素类型编码等,用于地址要素拆分;其次,采用首次取两个字、再逐次加一字的地址通名切分方法对原始地址数据进行地址要素拆分和规范化,弥补了常用的最大正向分词算法中M系数难以确定的不足,避免了没有意义的循环,提高了查找效率和准确率。最后,基于地址要素组合规则对拆分后的地址要素进行重构获得规范化的地址。     

控制测量标志建立的一种新方法

采用PVC管代替模型板一次成形的方法,建立各级GPS点和各等级水准点标石,其安全性和稳定性、美观性良好,既省工又省时,效益显著。     

一种基于带通滤波的机场跑道提取方法

作为重要战略目标的机场跑道是一种重要的遥感图像提取目标。高分辨率遥感图像中机场跑道等地物人工标志线清晰可辨,可作为一种重要的地物提取标志。在建立机场跑道模型的基础上,提出了一种基于带通滤波的提取机场跑道人工标志线的算法,并建立了机场主跑道提取的技术流程。该流程包括非植被区提取、数学形态学处理、带通滤波、Douglas-Peucker平滑算法以及平行线对模型的建立等。利用该算法对6处机场进行了试验,结果表明该算法提取准确可靠。     

一种稀疏降噪自编码神经网络影像变化检测方法

采用粤西2018—2019年优于0.5 m地理国情监测影像,结合2018年矢量化地表覆盖分类成果,使用稀疏降噪自编码神经网络深度学习方法,首先选取BJ、GF、ZY等各类高分辨率遥感影像训练生成多传感器训练模型;其次利用PCA主成分分析提取样本数据最大特征,实现样本数据白化降维;最后采用tanh函数作为神经元激活函数,选...     

一种具有仿射不变性的倾斜影像快速匹配方法

提出了一种较为快速且具有仿射不变性的倾斜影像匹配方法。通过估算影像的相机轴定向参数计算出初始仿射矩阵,通过逆仿射变换得到纠正影像,对纠正影像进行SIFT匹配。首先利用比值提纯法(NNDR)、归一化互相关(NCC)测度约束和左右一致性检验得到粗匹配点对,由粗匹配点对利用RANSAC方法计算出基本矩阵F和单应矩阵H。匹配时,匹配策略采用最邻近匹配,并利用极线约束、单应矩阵约束、NCC测度约束和主方向差值一致性约束剔除误匹配。通过对三组典型的倾斜影像数据进行试验,试验表明该方法匹配准确率高,匹配点对较为密集、均匀,且效率较高。     

可学习深度位置编码引导的车前图像道路可行驶区域检测

道路可行驶区域检测是汽车辅助驾驶系统中场景感知的关键基础。基于卷积神经网络的方法因难以获取全局上下文信息而易产生道路空洞和中断等完整性问题,而基于Transformer的方法缺乏局部理解,容易造成边界的错位和越界问题。为了克服上述两类方法的缺陷,提出了一种可学习深度位置编码引导的金字塔Transformer网络架构,融合卷积神经网络与Transformer进行道路可行驶区域检测。该框架建立金字塔Transformer主干网从全局感受野提取道路特征,并结合局部窗口注意力弥补细节损失,以收缩自注意力提升特征计算效率。针对Transformer中传统位置编码忽略像素与实际场景空间关联性的问题,提出用深度图像卷积特征构建可学习位置编码的方法,解决现实关联性脱节引起的注意力偏移和语义不对齐问题。在KITTI道路、Cityscapes与自建厦门市道路数据集上对该方法进行了测试和评估,结果表明,该方法在保证较高效率的同时,具有较高的稳定性和精确性,其最大F值在KITTI和Cityscapes数据集上分别达到97.53%和98.54%,优于目前KITTI道路基准测试的所有方法。此方法可为汽车驾驶辅助系...     

三维空间格网的多尺度整数编码与数据索引方法

本文针对三维空间索引方法存在的问题,提出了一种适用于三维空间格网化区域的多尺度整数编码与索引方法。该方法利用整数对由规则格网划分的空间区域进行统一编码,形成了一种包含格网大小关系和格网尺度变化的树状结构,体现了不同尺度格网之间的包含/被包含、相邻等空间关系,最终实现了对多种尺度格网的统一整数编码化处理。在此基础上,还研究了层级运算、编码与格网坐标转换运算、父单元查询和子单元查询等基本运算方法,并与Oracle Spatial的三维R树索引进行比较,设计了对比试验。结果表明,三维空间格网的多尺度整数编码在数据导入、索引建立及区域查询三个方面均优于Oracle Spatial的三维R树索引方法,其效率分别提高了约2倍、46倍和4倍。