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OpenCV耦合人机交互的手机表面目标检测定位研究

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组合机床与自动化加工技术 2015年第3期 67-70页

作者：张智丰张亚荣裴志利内蒙古民族大学计算机科学与技术学院内蒙古通辽028000 通辽职业学院信息技术系内蒙古通辽028000

在手机外壳组装过程中,其表面易产生不良瑕疵,这些瑕疵存在于摄像头、距离感应器以及喇叭、logo目标附近,直接影响手机质量,因此对于这些目标的检测定位研究显得尤为重要。而现有的图像目标定位机制不稳定,当目标物很小,或发生旋转时,... 详细信息

在手机外壳组装过程中,其表面易产生不良瑕疵,这些瑕疵存在于摄像头、距离感应器以及喇叭、logo目标附近,直接影响手机质量,因此对于这些目标的检测定位研究显得尤为重要。而现有的图像目标定位机制不稳定,当目标物很小,或发生旋转时,其定位质量不理想,存在较大的定位误差。故文章设计了Open CV耦合人机交互的手机表面圆目标与矩形目标定位机制。首先基于canny边缘检测算子与霍夫变换,实现手机圆目标检测;再利用阈值分割和形态学开运算对其进行处理,获取矩形目标的基本轮廓,通过轮廓匹配,计算该目标的精确坐标;最后引入人机交互机制,即可通过鼠标测量图像中目标间距离,增强用户体验。实验结果显示:与当前图像目标定位机制相比,在图像目标存在旋转情况中,本文机制的定位精度更高,显著降低了定位偏差,可精确定位图像目标;且目标检测正确率更高。

关键词：目标检测定位 canny边缘检测人机交互霍夫变换轮廓匹配

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有界分子通信系统的目标检测定位技术研究

有界分子通信系统的目标检测定位技术研究

作者：王悦江苏大学

学位级别：硕士

分子通信(Molecular Communication,MC)是利用生物化学分子为主要通信媒介,由纳米器件之间彼此融合,构成了分布式纳米网的短距离通信技术。MC的主要优势有生物相容性好、体积小、能量低,且MC中基于化学编码传递消息的方法传播距离更长... 详细信息

分子通信(Molecular Communication,MC)是利用生物化学分子为主要通信媒介,由纳米器件之间彼此融合,构成了分布式纳米网的短距离通信技术。MC的主要优势有生物相容性好、体积小、能量低,且MC中基于化学编码传递消息的方法传播距离更长、信号持续时间更久。因此基于MC的纳米系统广泛应用于生物医药、工程和环境科学等行业。有界层流扩散在实际生活应用中更为常见,如:河流、湖泊等水体周围空气流动受到水面的影响,容易形成有界层流扩散;高速公路边缘、管道排放口,这些排放源呈线状,容易形成有界层流扩散。因此本文以层流的有界信道作为研究场景,对场景中的目标进行检测和定位,为层流分子通信系统的目标检测和定位技术提供了研究基础。本文的工作及其创新点总结如下:1.本文考虑一个二维有界存在目标的层流扩散场景,研究层流扩散下目标对接收机接收分子数的影响。提出了模型驱动的信道建模方法,从原有无目标平流的信道脉冲响应(Channel Impulse Response,CIR)模型的基础上推导出了层流扩散的有目标的信道模型,利用COMSOL建立二维模型仿真结果,并比较证明了其正确性。上述信道模型中的调节参数为获取大量仿真数据后通过拟合得到,但新的几何关系场景无法直接给出信道模型,因此引入神经网络,将仿真得到的信息输入神经网络中通过Levenberg-Marquardt(LM)算法对新的场景中的调节参数进行学习和预测,通过预测结果验证了此算法的可行性。2.内容1得出的信道模型可应用于检测有无目标,本文提出了基于数据和模型驱动结合(CDMD,combination of data and model driven)的目标检测方法,结果表明,检测准确率达到98.8%时,CDMD检测方法所需数据量约为基于数据的检测方法数据量的六分之一,实现了层流扩散信道中目标的快速准确检测,具体应用场景包括城市地下水管道、污水管道污染源检测。3.在内容2检测出有目标的基础上,为了实现对目标的定位,本文提出基于最大似然的目标定位方法,该方法使用了等效建模方法获得基于目标距离信息的信道特征表达式,再根据牛顿拉夫森法(Newton Raphson)对目标和发射机之间的相对位置作出预测,从而确定了目标的相应位置,从定位结果中可以分析出,目标半径大小为0.1m-0.9m时,定位误差小于7mm,说明了提出定位方法的可行性。

关键词：分子通信层流模型驱动目标检测定位

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基于遗传算法的目标检测定位方法

航空学报 1997年第6期18卷 681-686页

作者：侯格贤吴成柯西安电子科技大学通信工程学院

将目标的检测定位归结为一类组合优化问题，利用遗传算法的进化策略，采用改进的遗传算法，提出了２种基于遗传算法的目标检测定位方法：基于遗传算法的相关匹配定位法和图象序列目标检测定位法。并给出了在可见光图象序列上的实验结果。

关键词：目标检测定位相关匹配遗传算法目标识别

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模式识别图象预处理中的目标快速定位法

光电子．激光 1998年第5期9卷 415-418页

作者：申金缓翟宏琛南开大学现代光学研究所

在模式识别和机器视觉等系统的实际应用中，首先要完成图象预处理的任务，即需要从实时采集的图象中把感兴趣的物体检测出来，以便于后续的识别处理。本文提出了一种基于二值图象形态学（Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）腐蚀（Ｅｒｏｓｉｏｎ）... 详细信息

在模式识别和机器视觉等系统的实际应用中，首先要完成图象预处理的任务，即需要从实时采集的图象中把感兴趣的物体检测出来，以便于后续的识别处理。本文提出了一种基于二值图象形态学（Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）腐蚀（Ｅｒｏｓｉｏｎ）运算的快速目标监测定位法。通过修改腐蚀运算的算法，构造两个新的形态结构元素可快速有效地对目标进行检测定位。

关键词：模式识别图象预处理图象形态学腐蚀目标检测定位

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基于深度学习和结构光法无人机集群检测定位

计算机仿真 2023年第3期40卷 11-15,40页

作者：祁江鑫吴玲卢发兴王程丽海军工程大学湖北武汉430000 92020部队山东青岛266000

无人机集群检测与定位是实现对无人机集群进行精准打击的重要前提,提出基于深度学习和结构光法相结合的无人机集群检测定位方法,其中深度学习算法可以较高精度检测出无人机集群目标并给出其二维坐标,结构光法进行坐标转换可得到对应目... 详细信息

无人机集群检测与定位是实现对无人机集群进行精准打击的重要前提,提出基于深度学习和结构光法相结合的无人机集群检测定位方法,其中深度学习算法可以较高精度检测出无人机集群目标并给出其二维坐标,结构光法进行坐标转换可得到对应目标的三维坐标和定位误差。基于该方法利用YOLOv4算法和深度相机开展了无人机集群检测定位实验,结果证明,该方法对无人机集群目标的检测精度达到了91.78%,检测定位耗时约0.1s,平均定位误差为0.69%,达到精准实时的要求。

关键词：无人机集群目标检测定位深度相机结构光法

机场飞行区大型活动目标精准定位及冲突风险识别

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机场飞行区大型活动目标精准定位及冲突风险识别

作者：许晏丰中国民航大学

学位级别：硕士

近年来,飞行区内航空器及保障车辆的数量不断增多,场面交通情况愈加复杂,且定位精度难以满足安全监视需求,使交通冲突风险日益增加。因此,本文以飞行区大型活动目标为研究对象,提出精确的定位方法,并识别交通冲突风险,从而为机场飞行区... 详细信息

近年来,飞行区内航空器及保障车辆的数量不断增多,场面交通情况愈加复杂,且定位精度难以满足安全监视需求,使交通冲突风险日益增加。因此,本文以飞行区大型活动目标为研究对象,提出精确的定位方法,并识别交通冲突风险,从而为机场飞行区的安全运行提供技术支持。首先,本文提出基于视频图像的飞行区大型活动目标(以下简称“活动目标”)定位改进方法,提升场面目标定位精度。建立一种基于Mobile Net V3和YOLOv5l的检测算法模型,通过构建飞行区活动目标数据集对模型进行训练,实现对目标的检测;在目标检测基础上,采用Deep SORT跟踪算法对活动目标进行跟踪,并通过坐标转换实现精准定位。其次,以飞行区活动目标为节点,目标间的潜在冲突关系为连边,构建机场飞行区活动目标动态时变网络模型,采用社团结构检测算法,识别出网络社团。通过Kmeans聚类算法分析社团的状态特征,在时间上将网络风险划分为四级,并识别出飞行区高风险时刻;在此基础上,选取度、点强、加权聚类系数三个指标,采用组合赋权法识别节点的潜在冲突情况,在空间上准确识别出高风险节点。最后,构建基于注意力机制(attention mechanism,AM)和长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)的时间序列轨迹预测模型AM-LSTM,预测未来短时间内飞行区高风险节点的瞬时点源位置;在此基础上,根据航空器型号和滑行航向对其进行轮廓扩展,以运行速度作为安全距离权重,并通过射线法实现轮廓冲突的判定,来预测飞行区大型目标的滑行冲突风险。综上,本文通过飞行区活动目标视频图像数据集训练Moblie Net V3-YOLOv5模型,采用Deep Sort和坐标转换方法实现精准定位,建立飞行区活动目标动态时变网络模型,从时间、空间不同角度识别网络内的冲突情况,并通过AM-LSTM对高风险目标进行轨迹预测,可在实际运行中提示相关工作人员注意冲突情况,提高飞行区运行安全性和效率。

关键词：飞行区目标检测定位冲突风险识别网络社团结构轨迹预测

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建筑物透视雷达多目标成像跟踪技术研究

建筑物透视雷达多目标成像跟踪技术研究

作者：刘健强电子科技大学

学位级别：硕士

建筑物透视雷达多目标跟踪系统可以最大限度地感知探测区域如目标个数、实时位置等相关信息,为灾难救援、刑事执法抓捕、反恐监视侦察等方面的决策人员制定后续相应决策提供重要支撑。本文将围绕目标成像、检测定位、点目标模型及扩展... 详细信息

建筑物透视雷达多目标跟踪系统可以最大限度地感知探测区域如目标个数、实时位置等相关信息,为灾难救援、刑事执法抓捕、反恐监视侦察等方面的决策人员制定后续相应决策提供重要支撑。本文将围绕目标成像、检测定位、点目标模型及扩展目标模型下的多目标跟踪等几个关键技术进行相关讨论,具体工作如下:1、针对所使用建筑物透视雷达体制,研究目标回波模型。分析了固定背景杂波及多径杂波与目标在距离向图像上的位置关系,研究了带反馈多脉冲对消器及基于掩膜矩阵的多径抑制方法进行杂波预处理,并用实测数据验证了算法能有效抑制杂波,提高信干比。研究了后向投影成像算法基本原理,并应用基于图像域的目标检测定位算法提取目标位置信息,实测数据证明算法能有效提取目标位置。2、分析了人体运动特性,研究了封闭空间点目标运动模型。针对墙体及目标运动机动性对跟踪系统的影响,提出了基于交互式多模型的封闭空间运动人体跟踪算法,在目标关联中结合量测幅度信息提高点迹-航迹成功匹配率,并应用多模型的思想对目标航迹进行滤波更新。实测数据及仿真数据结果说明算法能有效地对封闭空间内多个机动目标进行持续稳健跟踪。针对传统检测中弱目标丢失问题,研究了基于动态规划的封闭空间多运动人体目标检测前跟踪算法,实测数据证明算法能有效提高目标检测概率。3、研究了基于聚类的点迹-航迹关联算法。针对目标成像结果的多散射点特性,使用正定对称矩阵描述目标的扩展特性,研究了基于随机矩阵的多扩展目标跟踪算法,实测数据验证该算法在目标丢帧较少情况下有稳定的跟踪效果。针对跟踪波门内多个量测来自于同一个目标的关联问题,研究基于联合多量测概率密度的多扩展目标跟踪算法,实测数据及仿真数据验证算法在目标个数较少情况下有较高的跟踪精度。本文针对建筑物透视雷达实际应用场景中出现的问题,结合大量实验,对目标成像检测定位、多点目标跟踪、多扩展目标跟踪等问题展开相关研究,为后续展开建筑物透视雷达封闭空间运动人体跟踪相关研究奠定夯实的基础。

关键词：建筑物透视雷达目标检测定位多点目标跟踪多扩展目标跟踪

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转向架枕簧机器人抓取视觉定位方法研究

转向架枕簧机器人抓取视觉定位方法研究

作者：李大法西南交通大学

学位级别：硕士

随着我国铁路货物运输系统的迅速发展,列车运行安全性变得越来越受重视。作为铁路货车减振装置的关键零部件之一,转向架枕簧承担着传递载荷、缓和振动与冲击等重要作用。在转向架减振装置检修过程中,需要对枕簧进行拆卸和组装,而目前该... 详细信息

随着我国铁路货物运输系统的迅速发展,列车运行安全性变得越来越受重视。作为铁路货车减振装置的关键零部件之一,转向架枕簧承担着传递载荷、缓和振动与冲击等重要作用。在转向架减振装置检修过程中,需要对枕簧进行拆卸和组装,而目前该过程均依靠人工方式完成,存在劳动强度大、作业效率低且安全隐患高等问题。工业机器人和视觉伺服技术的快速发展,为转向架枕簧拆卸/组装过程自动化和智能化改造提供了一个全新的技术思路和研究切入点。而实现复杂背景下具有复杂几何特征的枕簧目标检测定位是枕簧视觉伺服抓取机器人成功拆卸/组装的关键。基于上述背景,本文围绕转向架枕簧机器人抓取视觉定位方法开展了相关研究工作,具体包括枕簧视觉检测定位模型构建、基于视觉伺服的枕簧机器人抓取、基于激光和视觉复合的枕簧局部特征定位和视觉检测定位模型轻量化等研究内容。首先,鉴于基于深度学习的目标检测算法在速度、精度以及复杂背景下的鲁棒性方面相比传统目标检测算法均占据了良好优势,对Two-Stage目标检测代表算法Faster R-CNN与One-Stage目标检测代表算法SSD和YOLOv3的算法原理与网络构造进行了阐述,以自制的转向架枕簧数据集为基础,完成了基于深度学习的枕簧视觉检测模型的构建。其次,为了进一步探明将基于深度学习的枕簧检测定位模型用于枕簧机器人视觉伺服抓取的可行性和有效性,利用ABB IRB4600工业机器人D-H参数和相机参数建立了基于枕簧目标检测定位边界框角点特征的图像视觉伺服系统模型,通过所搭建的机器人枕簧抓取实物平台验证了该方法良好的定位抓取效果。然后,针对狭小侧架空间枕簧拆卸取出时容易出现碰撞甚至卡滞的问题,深入分析了K6型转向架承载弹簧和减振弹簧外簧第一二层簧圈尺寸特征,分别建立了两类枕簧簧圈高度比值与枕簧端面缺口方位对应关系的数学模型。提出一种适用于狭小空间枕簧缺口视觉间接定位方法,通过试验平台验证了该定位方法的有效性,为枕簧卡滞时的姿态调控奠定了良好基础。最后,基于轻量化网络和模型剪枝算法提出了枕簧视觉检测定位模型轻量化思路,通过模型大小、参数量、计算量、mAP以及每帧推理耗时等指标对改进后的轻量化模型性能进行了评估分析,结果表明:相比于YOLOv3原始模型,改进后的轻量级M-YOLO-Small-Tiny模型取得了最优的综合性能,CPU上单帧推理耗时仅104.36ms,检测定位速度提升近7.6倍。

关键词：转向架枕簧目标检测定位视觉伺服激光与视觉复合轻量化模型

基于深度学习的生活垃圾分类检测及定位的研究

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基于深度学习的生活垃圾分类检测及定位的研究

作者：武嘉年合肥学院

学位级别：硕士

对生活垃圾进行有效的分类检测及定位,不仅保护了生态环境,还实现了社会资源的再利用。目前,对于传统生活垃圾的分拣主要采用人工手动的方式进行,长时间的人工劳作以及在充满垃圾的恶劣工作环境中,该方式不仅造成分拣效率低下容易错分,... 详细信息

对生活垃圾进行有效的分类检测及定位,不仅保护了生态环境,还实现了社会资源的再利用。目前,对于传统生活垃圾的分拣主要采用人工手动的方式进行,长时间的人工劳作以及在充满垃圾的恶劣工作环境中,该方式不仅造成分拣效率低下容易错分,还会对人体的健康造成损害。随着科学技术的高速发展,其中计算机视觉领域的广泛应用,再加上我国对环境保护力度的不断加大,环境保护政策和理念的实施及普及,这些都使垃圾的智能化分类检测及定位成为未来发展的趋势。因此,本文使用深度学习在计算机视觉中的应用来对生活垃圾的分类检测及定位进行研究,主要研究成果如下所示。（1）在分类任务算法上,针对生活垃圾分类的数据集通过对比不同的分类算法,选择适宜的算法作为研究对象。通过实验对比,本文选择Ghost Net作为生活垃圾分类的研究对象,并再此基础上采用Hr Net算法中并行连接低维到高维的特征提取面,并进行重复多尺度特征提取面融合的思想对Ghost Net的结构进行改进,提升Ghost Net对输入数据特征提取的能力。实验结果显示,改进的Ghost Net不仅比原Ghost Net在模型参数上减少了0.77MB,准确率还提升了1.8%。（2）在目标检测算法上,针对生活垃圾目标检测的数据集选用特征提取网络替换为Ghost Net的YOLOX-s作为本文目标检测的研究对象,通过改进YOLOX-s的特征提取网络Ghost Net进行实验对比。通过实验发现,对Ghost Net的注意力机制以及冗余特征图的生成方式进行改进,相比较原YOLOX-s不仅在目标检测衡量标准MAP＿5090上提升了0.74%,还在模型参数量上减少为原YOLOX-s的59.06%。（3）在目标检测定位算法上,对检测的生活垃圾实现定位,首先通过校正后的双目相机进行左右相机拍摄图的采集,然后根据检测目标在左右图的区域进行本文优化的SIFT特征点匹配,接着对匹配的特征点进行聚类操作,最后根据聚类中心点及视差公式实现目标的具体定位。实验结果显示,生活垃圾目标物测量距离与实际距离的距离误差多集中在3.5%附近。

关键词：生活垃圾分类目标检测双目视觉目标检测定位