检索结果-南通市图书馆

实验力学 2014年第4期29卷 426-432页

作者：单宝华陈勋结构工程灾变与控制教育部重点实验室(哈尔滨工业大学) 黑龙江150090 哈尔滨工业大学土木工程学院黑龙江150090 中国建筑西南设计研究院有限公司四川成都610041

针对桥梁结构水下基础表观缺陷检测实际需求,提出立体视觉表观缺陷检测方法。采用SIFT算法完成表观缺陷图像特征提取与匹配,选用MATLAB编译立体视觉表观缺陷检测评定软件,集成桥梁结构水下基础表观缺陷立体视觉检测系统。使用该系统在... 详细信息

针对桥梁结构水下基础表观缺陷检测实际需求,提出立体视觉表观缺陷检测方法。采用SIFT算法完成表观缺陷图像特征提取与匹配,选用MATLAB编译立体视觉表观缺陷检测评定软件,集成桥梁结构水下基础表观缺陷立体视觉检测系统。使用该系统在实验室环境完成水及空气两种环境下混凝土剥落、裂缝及楔槽三种缺陷的检测对比试验,得到每种混凝土试块表观缺陷在不同环境下的检测结果。试验结果表明,立体视觉表观缺陷检测方法能准确评定表观缺陷几何尺寸,从而验证了该方法用于桥梁结构水下基础表观缺陷评定的实用性及可行性。

关键词：立体视觉检测表观缺陷水下基础特征提取匹配

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种采用图像特征匹配技术的RGB-D SLAM算法

引用

测绘通报 2017年第10期 48-51页

作者：许晓东陈国良李晓园周文振杜珊珊中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116

针对复杂环境下运动机器人自主运行的任务要求,提出了一种采用图像特征匹配技术的视觉Sl AM算法。相比于传统滤波器方法在机器人长时间运动过程中产生的误差积累,采用了基于图优化的Sl AM方法,本文算法分为两个部分:前端和后端。前端负... 详细信息

针对复杂环境下运动机器人自主运行的任务要求,提出了一种采用图像特征匹配技术的视觉Sl AM算法。相比于传统滤波器方法在机器人长时间运动过程中产生的误差积累,采用了基于图优化的Sl AM方法,本文算法分为两个部分:前端和后端。前端负责处理图像数据提取机器人位姿几何关系,首先提取彩色RGB图像的特征点,创建特征点的高维特征描述子,建立特征点的位置对应关系;后端负责表达各时刻机器人的位姿并最大化地消除轨迹漂移问题,根据前端处理所产生的信息,构建一个代表机器人几何位置关系及其不确定性的关系图,通过对图的优化将测量轨迹最大化地逼近真实轨迹,最后生成稀疏点云地图和高精度的机器人运行轨迹。试验表明本文所提出的方法实用性强,具有较高的鲁棒性。

关键词：同时定位与地图构建 RGB-D 图优化特征提取匹配闭环检测

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

增强虚拟环境中的云台相机自动注册方法研究

增强虚拟环境中的云台相机自动注册方法研究

引用

作者：佟家兴武汉大学

学位级别：硕士

自视频监控系统从传统的模拟视频监控、数字视频监控阶段发展成为第三代网络视频监控阶段以来,其应用场景、功能服务和衍生技术逐渐多元化,融合监控视频和三维地理信息所产生的增强虚拟环境成为热门应用;但目前关于增强虚拟环境的研究... 详细信息

自视频监控系统从传统的模拟视频监控、数字视频监控阶段发展成为第三代网络视频监控阶段以来,其应用场景、功能服务和衍生技术逐渐多元化,融合监控视频和三维地理信息所产生的增强虚拟环境成为热门应用;但目前关于增强虚拟环境的研究主要集中于固定枪机视频的注册显示,对相机位姿可变的云台相机的视频注册问题讨论较少。本文为了将云台相机所拍摄的实时视频图像信息在增强虚拟环境中进行动态注册,对云台相机的自动注册及参数自适应更新方法进行了相关的研究和分析,针对传统相机标定求解复杂、应用繁琐,难以应用于增强虚拟环境中的问题,设计了一种简化的云台相机初始化注册和相机参数自适应更新方法,该方法的主要研究内容和研究成果如下:(1)本文提出虚拟影像的概念并介绍了其相关的技术原理,分析了三维虚拟环境中的顶点处理及显示方法,并描述了从虚拟影像及其深度图中恢复顶点三维空间地理坐标的方法;面对视频影像在三维场景中的注册问题,探索并应用了基于Shadow Map算法的纹理映射方法并对其算法处理流程进行了阐述。(2)为了研究相机在真实世界中的地理位置、旋转姿态和焦距等信息如何作为必要的参数来描述相机在虚拟三维环境中的位姿,本文对基于小孔成像原理所推导的相机模型进行了分析,并对其齐次线性方程组和非齐次线性方程组这两种形式直接线性变换求解方法进行了研究、归纳和整理。(3)针对虚拟影像以及相机拍摄影像的成像特点,探索分析了基于点特征和直线特征的图像特征提取、描述以及匹配方法,建立了基于同名直线特征约束的相机模型求解模型,在此基础上对综合点线特征的云台相机初始化注册方法进行了相关的研究探索和实验论证。(4)分析云台相机的运动特性,根据其拍摄影像的不同探索其在相机发生运动时可能产生的两种情况,从云台相机的局部运动和相机的超限运动等两方面分别设计了基于本征矩阵求解的局部运动注册模型和基于全景图的云台相机半球注册模型,并针对这两种情况进行了相关的实验。(5)通过对以上内容和方法的研究,本文利用三维地理信息平台和相关数据对云台相机在增强虚拟环境中的自动注册问题进行了模拟实验,实验结果证明了上述方法的正确性和可行性,为增强虚拟环境的进一步发展贡献了力量。通过上述工作,本文在很大程度上解决了云台相机在增强虚拟环境中的自动注册问题,对如何将相机位姿的变化反馈到增强虚拟环境中提供了相关的理论方法,对增强虚拟环境以及三维视频GIS的发展产生了一定的贡献,有助于进一步丰富智慧城市的应用研究场景。

关键词：增强虚拟环境云台相机广义点摄影测量特征提取匹配视频自动注册

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于序列帧分割匹配技术的视频油画风格化方法

基于序列帧分割匹配技术的视频油画风格化方法

引用

作者：吕晗华中科技大学

学位级别：硕士

图像和视频的各种艺术风格渲染(素描、油画、水墨画等)方法是非真实感绘制领域(Non- Photorealistic Rendering)研究的重点之一。本文研究目标为基于视频内容理解的油画风格化系统。本系统包括两个主要模块: (1)基于关键帧技术的视频... 详细信息

图像和视频的各种艺术风格渲染(素描、油画、水墨画等)方法是非真实感绘制领域(Non- Photorealistic Rendering)研究的重点之一。本文研究目标为基于视频内容理解的油画风格化系统。本系统包括两个主要模块: (1)基于关键帧技术的视频内容语义分割模块,包括视频语义分割、特征提取和匹配。首先在关键帧中,采用交互式方式对关键帧进行语义分割,获取单帧图像的分层结构。然后在序列帧之间利用测地线传播算法完成对非关键帧的语义分割。在特征提取匹配方面,本文重点研究基于分层图结构的线描匹配技术,并结合尺度不变特征匹配(SIFT)和MSRE特征匹配算法,在各语义区域中提取稠密的混合图像特征。匹配特征技术是后面画刷传播稳定性和一致性算法的基础。 (2)语义驱动的视频风格化模块:首先我们建立一个大型的油画画刷库,在绘制过程中首先对关键帧图像进行绘制。绘制以语义驱动的方式进行,即根据区域的语义信息选取画刷和内部方向场摆放画刷。根据帧间稠密特征点匹配关系,基于薄板样条函数,在时域上传播画刷。因画刷在传播过程中会积累误差,从而不可避免的产生画刷抖动现象。为了达到逼真流畅的油画风格化视频,我们设计弹簧模型表达画刷彼此之间的关系,并利用LM算法来抑制序列帧的画刷抖动。实验结果表明本系统对于高分辨率的视频能取得较好的油画渲染效果。

关键词：非真实感绘制视频语义分割特征提取匹配画刷传播抖动抑制

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉惯性车轮里程计的地面纹理SLAM技术研究

基于视觉惯性车轮里程计的地面纹理SLAM技术研究

引用

作者：王强苏州大学

学位级别：硕士

随着移动机器人技术的不断发展,越来越多的企业和机构开始应用室内移动机器人来提高工作效率和服务质量。室内移动机器人根据定位导航技术可以分为三代。第一代是磁导航,其优点是成本较低、定位精度较高,但是对磁场干扰较为敏感并且不... 详细信息

随着移动机器人技术的不断发展,越来越多的企业和机构开始应用室内移动机器人来提高工作效率和服务质量。室内移动机器人根据定位导航技术可以分为三代。第一代是磁导航,其优点是成本较低、定位精度较高,但是对磁场干扰较为敏感并且不适用于大面积场景。第二代是二维码导航,其优点是实时性高、成本低,但需要预先安装二维码,且对光照等环境要求较高。第三代是基于激光与视觉的SLAM算法导航,其优点是定位精度高、适用范围广,可以在不需要预先设置标志物的情况下自主定位导航,但需要较高的硬件配置和算法支持。对于室内移动机器人来说,地面可以提供平面约束并且一般不会有明显的变化,于是基于地面纹理的定位导航,一方面可以避免传统视觉方案受到动态干扰和光照变化的问题。另一方面,靠近地面的相机可以获取较高的精度。。基于以上的优点本文提出了一种基于地面纹理的多传感器融合SLAM系统。但是考虑到地面纹理信息相对周围环境不够丰富,这样会导致视觉前端跟踪稳定性变差。除此之外,对于不同的地面纹理场景最适合的视觉前端可能也有所不同。另外,考虑到地面纹理差异性不大,对于回环检测的判定难度高于传统视觉SLAM方案。针对上述的问题,本文在研究基于地面纹理的多传感器融合里程计的基础上进一步探究了最优前端选择方法和基于地面纹理数据库的稳健的回环检测方法,从而提升了系统的鲁棒性和精确度。本文主要贡献如下:1)针对地面纹理信息稀疏导致的前端跟踪稳定性较差问题,以及考虑到不同地面纹理适用于不同的前端方法的现象,本文提出了一种最优前端筛选方法,重点研究讨论了影响地面纹理检测任务的重要指标,包括:特征点的数量、匹配的成功率、单帧图像处理时间、运动速度鲁棒性和词袋召回准确率。通过实验展示了在现有公开的数据集测试中,该方法可以准确选出最优前端组合,为系统后端的稳定跟踪和优化奠定了基础,验证了该方法在系统实际部署应用中的可行性。2)针对传统视觉SLAM定位方案受外界因素干扰导致稳定性差的问题,本文提出一种基于地面纹理的多传感器融合SLAM系统。该系统采用基于非线性优化的紧耦合方法,实现了基于地面纹理视觉信息、IMU和轮速计信息的多传感器融合里程计。后端优化估计采用了基于位姿图的滑动窗口算法提升系统位姿估计的准确性和实时性。同时借助于地面纹理数据库可以有效地提升系统的鲁棒性和精确度。实验表明,本文系统相比其他开源的视觉SLAM算法在位姿估计方面更加精准。因此融合地面纹理信息对于地面移动机器人定位导航任务来说是一个可行的解决方案。3)针对地面纹理场景视觉特征差异性较小以及回环检测的判定失误率较高问题,本文提出一种基于地面纹理数据库的快速准确回环检测方法。地面纹理数据库是构建地图过程中的产物,包括关键帧数据库和特征点数据库。通过关键帧数据库的初步搜索定位到一系列候选回环帧。紧接着使用特征点数据库完成精确的回环帧筛选。然而在筛选过程中会存在很多异常值,为了提升筛选的准确率,本文提出一种精确的投票策略,能够很好的剔除关键帧数据库和特征点数据库筛选结果中的异常值。最后实验表明,本文提出的方法可以快速稳定地找出回环候选帧,将回环帧加入到后端优化后,可以进一步提升系统的鲁棒性和精确度。本文对基于地面纹理的多传感器融合SLAM系统进行了深入的研究,旨在为地面移动机器人定位导航方案提供拓展性的思路。首先,本文探讨了地面纹理视觉前端的筛选方法,使得系统能够灵活应对不同地面纹理场景。紧接着,本文阐述了地面纹理信息融合IMU和轮速计信息的后端优化方法,从而实现了系统精确鲁棒的位姿估计。然后,本文创新的研究了基于地面纹理的回环检测方法,能够进一步减少系统的累计漂移误差,提升系统精确度。最后通过实验验证了本文所提出的系统的优越性,为移动机器人定位导航方案提供了新的研究解决思路。

关键词：同时定位与建图地面纹理多传感器融合特征提取匹配视觉词袋

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于RGB-D传感器的同步定位与建图方法研究

引用

机械工程师 2020年第3期 33-36页

作者：周梦妮张国伟卢秋红吉志鹏宋孟良纪栋梁上海电力大学自动化工程学院上海200082 上海合时智能科技有限公司上海201100

机器人同时定位与地图构建算法(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)可实现机器人的自主控制,文中将SLAM算法与视觉传感器结合,搭载红外摄像头的RGB-D摄像头可以快速进行运动估计及构建3D点云地图,最后将视觉里程计测量的相机... 详细信息

机器人同时定位与地图构建算法(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)可实现机器人的自主控制,文中将SLAM算法与视觉传感器结合,搭载红外摄像头的RGB-D摄像头可以快速进行运动估计及构建3D点云地图,最后将视觉里程计测量的相机位姿与回环检测的信息结合,经过优化可得到轨迹估计的地图。

关键词： SLAM 视觉传感器相机标定特征提取匹配

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：