基于2D地图的城市户外ARGIS视觉辅助地理配准技术

针对当前便携式位姿传感器获取的户外6DOF绝对位姿精度通常不足,致使基于位姿传感器的户外AR地理配准精度不高,提出了一种以2D地图作为参考数据进行户外视觉辅助定位进而提高ARGIS系统地理配准精度的方法和技术框架。在位姿传感器获取初始位姿的基础上,详细阐述了基于2D地图进行图像位姿优化和辅助校正的基本原理;并通过试验验证了该方法可以对位姿传感器获取的初始位姿进行优化,进而提高户外AR地理配准精度的有效性。     

基于点特征的单目视觉里程计实现

本文采用特征点检测实现移动机器人的单目视觉里程计,通过对图像进行网格划分保证特征点均匀分布,提高特征点匹配效率。并行计算基础矩阵及单应矩阵实现单目视觉里程计的自动初始化,采用RANSAC算法剔除外点提高特征点匹配质量。设定运动模型及参考帧模型加速帧间运动估计,并通过合理的关键帧选取策略及图优化提高相机位姿精度及鲁棒性。利用TUM数据集测试本文设计的单目视觉里程计,实验轨迹误差为3.58 m,通过Turtlebot2移动机器人对真实环境进行测试,实验表明本文方法的有效性。     

基于资源三号卫星立体像对的DEM提取实验及其应用——以拉萨市城关区为例

利用测绘卫星立体像对提取DEM效率高、精度高。本实验的主要目的是进行资源三号测绘卫星立体像对高海拔地区DEM提取实验,比较正视、前视及后视3种视角全色影像不同组合情况的立体像对所提取DEM的效果,以拉萨市城关区为实验区,并将实验结果与SRTMDEM进行比较。实验结果显示,正视与前、后视组成的立体像对提取的DEM效果相当,均好于前视、后视全色影像组成的立体像对提取得到的DEM,拉萨市城关区空间分辨率可达10 m,效果良好,可为城市地质灾害评价等提供基础数据。     

视觉显著性特征的矢量对象多尺度表达

针对矢量数据在网络上渐进传输中的多尺度组织问题,该文提出一种基于视觉显著性特征的多尺度增量组织和表达方法。根据人类视觉机制和矢量地图的多尺度表达特征,提出了基于视觉显著性的多尺度矢量模型,实现矢量空间要素的多尺度表达和线性序列组织。以线要素为例,讨论多尺度空间下矢量空间要素的视觉显著性和视觉信息增量变化。实验表明,本文提出的方法可以较好地改进渐进传输时矢量数据的可视化效果。     

融合罗德里格矩阵和整体最小二乘的双目机器人手眼标定算法

针对传统双目式机器人手眼标定方法中未知量多、计算复杂的特点,研究并提出了一种基于罗德里格矩阵和整体最小二乘相融合的改进算法。其中罗德里格矩阵实现了对未知量的降维;整体最小二乘顾及了系数矩阵的误差。通过大量数据分析表明,改进后的手眼标定算法较传统方法在稳定性和精度上均有大幅提高,满足了机器人视觉系统在工业检测和制造领域中的高精度需求。     

面向交通应用场景的增强现实地图载负量 及多尺度显示模型

为探究解决AR Maps表达中普遍存在的视觉过载问题的方法,基于实景视觉信息量提出了一种新的面向交通应用场景的AR Maps载负量计算方法;以此为基础提出了AR Maps多尺度显示模型构建方法,建立了AR Maps多尺度显示模型;根据此模型进行了AR Maps POI标签的显示控制方法的研究;实现了AR Maps原型系统并进行实验。结果表明,在交通应用场景下,AR Maps载负量计算方法和多尺度显示模型可以有效解决AR Maps中存在的视觉过载问题,并具有一定的实用性和可靠性,能够为AR Maps表达的研究提供科学性依据。     

1966年邢台地区大震前小震的"密集-平静"特征及其初步解释

利用邢台地震台网的地震目录资料,研究了邢台地区强震前小震的“密集—平静”特点及其空间分布的立体图像,研究结果表明:(1)1966年3月邢台地区发生的几个6级以上强震前小震均有“密集—平静”现象,但明显程度随时间减小,部分4.5级地震前小震也有‘密集—平静“现象,但因出现在6级以上地震的余震活动背景上,情况比较复杂,相对平静期的长度,密集期中最大地震的震级均与相应主震震级之间有一定关系,一般来讲,主震震级越大,平静期越长,密集期中最大地震震级也越大。(2)3月22日7.2级主震前,小震的“密集—平静”过程在空间上有清晰的物理图像。3月8日6.8级地震发生后,3月20日在其余震区的两个端部中介质强度较弱的南西端首先达到破裂强度,发生一系列中小地震,对应于主震前的密集期。3月21日~22日主震前小震明显减少,是主震前的相对平静期,而且小震有由南西端向北东方向迁移的趋势。显示震区应力场在迅速地改变,应力由南西端向北东端进一步集中,并促使22日在北东端尖端部位失稳而发生6.7级及7.2级主震。3月26日6.2级强震前小震的“密集—平静”过程在空间上也有类似清晰的物理图像。此外,本文对大震前小震的“密集—平静”特点作初步的解释。