摄影测量技术在机载设备安装位姿标定中的应用研究

针对飞行试验中机载设备安装位姿自动化标定难题,提出一种基于摄影测量技术的双目视觉测量系统。对系统中涉及的双目立体视觉测量技术、视觉测量系统标定技术、图像特征点自动化检测技术等关键技术进行深入研究,提出基于角锥体法与光束法相结合的标定方法。角锥体法为光束法提供计算参数的迭代初值,大大增强了迭代计算的收敛性与稳健性。在经典边缘提取算子的基础上,利用梯度幅值均值法对特征点中心图像坐标进行亚像素求取,同时研究编码点的设计原则与自动化检测方法。试验结果表明,该测量系统可对设备安装进行快速标定,整体精度达到0.05 mm,完全满足测试任务对精度的要求。     

基于改进RANSAC算法的道路直线提取方法

直线检测是计算机视觉领域的一项重要内容,也是遥感影像信息提取的基本过程。随机抽样一致性算法(RANSAC)常用来进行包括直线在内的目标提取,是在计算机视觉领域应用较广泛的估计算法之一,但其计算效率较低。因此提出了一种基于序贯概率的改进型多目标RANSAC算法,在利用边缘检测限定随机抽样原始样本集的基础上,运用该算法提取了高分辨率航空影像数据中的道路边界线,大大提升了计算效率。     

基于多源点云数据的铁路线路信息化

相比于传统测量手段,移动扫描技术能够提高测量效率,但点云数据具有体积大、密度高、冗余数据多等特点,测量过程中扫描仪覆盖范围大,大量无效点云被获取。针对该问题,本文提出了一种基于多源点云数据提取铁路线路信息的方法。首先,根据钢轨点云的反射强度和几何特征预处理,采用微分的思想提取线路中心线;其次,对钢轨点云模型降维处理,参考高速铁路路用钢轨轨头宽度允许误差设定收敛条件建立钢轨模型,提取线路平面线和纵横断面;然后,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取接触线和站内附属设备;最后,基于反射强度快速分割钢轨,采用Dynamo编程语言对Revit进行二次开发,快速建模,对推动铁路设计智能化、可视化水平具有十分重要的作用。     

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.     

基于激光经纬仪的结构光摄影测量原理探讨

本文为基于激光经纬仪和摄影（像）机形成的一种结构光摄影测量系统，提出了一组数学模型。所提数学模型的正确性已经实验室试验证明，从而可能为峒体一类困难目标提供一种可靠而易行的特殊摄影测量方法。本理论也可推广至任何相仿结构光的机器视觉系统中。     

基于近景摄影测量的CPU尺寸检测

随着生产与科学技术的迅速发展,对CPU连接孔检测方法的精度、稳定性、效率以及自动化程度的要求越来越高。提出了基于近景摄影测量的CPU尺寸检测方法,通过对CPU连接孔的摄影,获得CPU连接孔影像,通过高效模板匹配算法提取CPU插槽,再通过改进Canny算子提取CPU插槽的边缘,根据连接孔的几何、灰度特征,对其尺寸大小进行精确的测量,实现CPU连接孔尺寸检测。     

纹理特征与视觉注意相结合的建筑区提取

提出一种有效提取高分辨率遥感影像建筑区的算法。通过模拟人类视觉系统感知环境的过程,引入视觉注意机制,提出基于自信息最大化视觉注意机制的建筑区显著指数。根据建筑区在高分辨率遥感影像中的特点,基于时/频域的纹理分析,提出一种针对建筑区的纹理特征描述方法,实现了建筑区的高效提取。通过对8组高分辨率遥感影像进行试验,验证了本文算法的有效性。     

移动测量系统交通标志自动提取的设计与实现

面对移动测量系统海量的数据,人工获取交通标志类型效率低下,本文提出基于移动测量系统的交通标志自动提取解决方案。首先,分析了移动测量系统交通标志图像的特点,在此基础上提出了合适的交通标志自动检测和识别的方法;然后,设计了交通标志自动提取流程;最后,以上述理论为基础设计实现交通标志自动提取模块,包括自动提取模块的数据库设计和功能设计,系统实验表明该系统可以大大提高交通标志提取的效率,降低作业成本。     

高分辨率光学卫星影像高精度在轨实时云检测的流式计算

本文重点阐述基于机器视觉的智能摄影测量的效率基础问题之二：高精度影像在轨实时云检测方法。随着技术发展,数据获取能力不断提升,待处理的数据量呈爆炸式增长;同时,对处理精度需求的提升,导致所需计算量的不断增长,二者凸显了智能摄影测量面临的效率问题。对光学卫星影像而言,高达50%的平均云覆盖率严重制约了高效精准在轨智能摄影测量的实现。针对于此,本文结合机器视觉中“自底向上”的图像理解控制策略,提出一种可供借鉴的基于流式计算的高分辨率光学卫星影像高精度在轨实时云检测方法,采用适合在轨搭载的嵌入式GPU实现实时流式计算,为后续的智能摄影测量处理提供输入。本文方法采用不依赖外存的快速处理机制,对持续流入的数据实时分块,通过负载均衡机制将数据块依次分发至各个单元并行处理,从而实现“流入、处理、流出”的实时处理。利用高分二号数据对本文方法进行试验验证,结果表明本文方法在显著提高云覆盖区域检测精度的同时,综合加速比达14,可满足在轨实时处理需求。     

一种利用纹理特征和朴素贝叶斯分类器检测近景影像植被的方法

针对植被对近景摄影测量自动滑坡监测影响严重的问题,提出了一种基于纹理特征和朴素贝叶斯分类器的滑坡植被区域检测算法。对算法的有效性、影像对比度拉伸以及样本训练通用性对检测植被区域的效果等若干问题进行了实验探讨。通过与基于视觉认知特征的检测方法比较,验证了本算法的实用性和有效性。实验结果表明,本文算法能够很好地检测出近景影像中的植被区域,结果比较满意。     

遥感影像主特征线检测

受到成像规律性差,背景纹理复杂及强烈噪声的影响,直线检测方法通常难以适应遥感影像处理的需求。有鉴于此,论文提出一种具有视觉显著性的遥感影像主特征线检测方法。论文首先论证了利用已提取直线为基元,基于格式塔法则构建主特征线的可行性;其次对直线在主特征线上的复杂投影情况进行了详细的剖析,并给出了主特征线的定义;接着建立了主特征线累计权重矩阵及直线统计矩阵,依据格式塔原则分析直线权重分布规律,以此构建了直线的权重模型,同时探讨不同直线在同一主特征线上权重分配规律;最后依据上述分析结果提出了具体的算法步骤。通过多幅含有强烈噪声的光学与SAR遥感卫星影像实验结果表明,相对于其他聚类算法,论文算法能够在杂乱无序的直线集中提取较为清晰的主特征线,并且实验效果基本符合人工视觉感知,便于机器对遥感影像的清晰理解。     

旋翼无人机单目视觉障碍物径向光流检测法

针对旋翼无人机在室外复杂环境下传统金字塔LK光流法检测障碍物准确性不高,适应性差的问题,提出了一种基于径向光流的单目视觉自主实时障碍物检测方法。该方法通过融合金字塔LK光流与切向光流求解径向光流,并基于径向光流设计了一种新的障碍物判定策略检测障碍物。试验表明,与传统金字塔LK光流法相比,在不增加算法复杂度的情况下,该方法具有更高的准确性和更强的适应性,可满足工程实践中无人机自主避障要求。     

基于紧耦合的视觉惯性定位方法

惯性测量单元(IMU)受自身温度、零偏、振动等因素干扰,积分时位姿容易发散,并且机器人快速移动时,单目视觉定位精度较差,为此研究了一种基于紧耦合的视觉惯性即时定位与地图构建(SLAM)方法.首先研究了视觉里程计(VO)定位问题,为减少特征点的误匹配,采用基于快速特征点提取和描述的算法(ORB)特征点的提取方法.然后构建...     

无人机倾斜摄影铁路轨道线高精度自动重建

针对既有铁路测绘上线难、作业效率低及测量精度不足的问题,本文提出了一种基于无人机多视图几何原理的铁路轨道线高精度重建方法。首先从无人机影像上提取线特征;然后采用像方测度获得候选匹配线,基于物方距离测度进行Powell优化,获得精确的钢轨线匹配结果;最后,将影像钢轨线匹配结果作为观测值,以钢轨线反投影距离作为测度,最小二乘优化物方钢轨直线段坐标。试验结果表明,本文方法实现了影像轨道线自动匹配与高精度平差解算,像方反投影残差优于0.5像素,轨距和高程的内符合精度分别为0.006和0.005 m。解算成果的平面高程绝对定位精度可达到2 cm左右,平差模型收敛性良好,可以满足工程应用的需要。     

基于YOLOv5目标检测模型和视觉的垂直位移测量方法

基于视觉的结构位移测量方法具有低成本、高精度、多点测量等优点,在实际工程中得到了广泛的应用。提出基于YOLOv5目标检测模型和视觉的封闭空间建筑物垂直位移测量方法,该方法利用YOLOv5目标检测模型识别和提取标志物兴趣区域,减少了后续标志物定位与跟踪的计算量。以基准点反算CCD相机架设的观测点位移量,并归算由相邻帧间标志物圆心像素变化转化的垂直位移值,实现观测点移动状态下封闭空间建筑物位移测量。实验结果表明,该方法得到的垂直位移测量的最大误差小于0.16 mm,能够满足工程结构垂直位移测量与监测的需要。     

一种用于图像特征提取的改进ORB-SLAM算法

针对复杂室内环境下视觉SLAM定位存在实时性差、轨迹漂移等问题,本文提出了一种基于图像特征提取方法的ORBSLAM算法。该算法在前端中提高图像特征检测与匹配的效率和精度,引入闭环检测策略优化相机位姿轨迹,提高定位精度。以不同来源图像对比分析不同特征提取算法SIFT、SURF、ORB的有效性,运用该算法估计机器人运动轨迹,与真实轨迹相对位姿误差为0.144 8 m,试验表明所提出的方法切实可行,具有较高的稳健性。     

高分辨率SAR图像中建筑物特征融合检测算法

针对高分辨率SAR图像中的建筑物检测问题,提出了一种基于视觉注意和特征融合的检测算法。首先,根据SAR图像中建筑物目标与背景存在较大差异的特点,采用视觉注意机制进行建筑物的感兴趣区分割;然后,提取位于感兴趣区域内的高亮线条和阴影区域;最后,采用D-S证据理论对注意焦点、高亮线条和阴影区域进行特征融合,实现建筑物目标的检测。实验结果表明,本文算法对矩形建筑物具有较高的检测精度。     

一种改进RANSAC算法的三维激光扫描断面直径提取方法

传统方法检测轨道交通结构信息周期长、作业效率低,而移动式三维激光扫描速度快但数据量大,计算效率低。本文针对地铁盾构断面的特点提出了一种改进RANSAN算法的三维激光扫描断面直径提取方法,该方法有效减少了算法的迭代次数,提高了计算效率,同时通过改进RANSAC的算法获取隧道最大断面直径与TM50全站仪获取的隧道最大断面直径进行对比分析,试验结果表明：基于改进的RANSAC算法提取隧道最大断面直径具有较高的精度和可靠性,可为地铁隧道变形监测提供有力的数据支撑。     

基于视觉显著点特征的遥感影像检索方法

本文提出一种基于视觉显著点特征的遥感影像检索方法,首先采用SIFT算法提取遥感影像中的关键点及其特征,同时利用GBVS模型计算影像的显著图以分离影像显著区和背景,然后提取显著区内的关键点以构建视觉显著点特征,最后用其计算影像间的相似度并返回相似影像。实验表明,与传统检索算法相比,本文提出的算法能够有效提高影像查准率。     

仿生偏振特征感知与导航信息融合的空间态势感知系统

偏振成像技术已经成为有效提升空间遥感信息应用能力的有力工具。通过模拟自然界的昆虫、鸟类及鱼类偏振视觉系统的信息感知与高精度导航机制,探索基于仿生偏振视觉环境信息感知与位置姿态测量中的科学问题。构建基于偏振成像目标特征与导航信息融合的仿生态势感知系统,建立了仿生信息感知与导航解算模型,提出基于生物偏振视觉的仿生信息感知与导航的信息融合与误差分析关键算法,设计实现一种空间环境特征感知及导航信息融合的态势感知系统原理样机,数据更新率高于25 Hz,角度测量重复精度优于0.05°。