检索结果-南通市图书馆

一种基于改进orb特征匹配的无人机视觉导航方法

维普期刊数据库博看期刊

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

电讯技术 2024年第3期64卷 382-389页

作者：陈明强张勇冯树娟周子杨解靖涛中国民用航空飞行学院飞行技术学院四川广汉618307

为了解决在全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System)拒止情况下无人机导航能力缺失等问题,提出了一种基于改进快速提取旋转描述子(Oriented FAST and Rotated Brief,orb)图像特征匹配的无人机视觉导航方法。首先,为了实... 详细信息

为了解决在全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System)拒止情况下无人机导航能力缺失等问题,提出了一种基于改进快速提取旋转描述子(Oriented FAST and Rotated Brief,orb)图像特征匹配的无人机视觉导航方法。首先,为了实现无人机的绝对定位,提出了一种特征图像基准数据库构建方法;其次,为提取图像数据集的特征点,采用了一种结合尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的尺度空间优化orb特征提取算法;最后,为了将图像特征与图像基准数据库快速匹配并提高其匹配精度,提出了一种改进orb特征匹配算法——orb+GMS+PROSAC算法。通过在ArcGIS中分割图像构建基准数据库并进行实验分析,结果表明,基于orb+GMS+PROSAC特征匹配算法性能显著提升,其中匹配准确率上升5.05%,匹配时间减少41.61%,明显优于其他传统特征匹配算法。

关键词：视觉导航特征提取特征匹配 orb

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

面向移动机器人的orb-SLAM算法研究

面向移动机器人的ORB-SLAM算法研究

作者：王晓丹武汉理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着计算机视觉理论地不断完善和人工智能技术地日益成熟,移动机器人的即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法受到了学者们的普遍关注。其中基于orb(Oriented FAST and Rotated BRIEF)的SLAM系统... 详细信息

近年来,随着计算机视觉理论地不断完善和人工智能技术地日益成熟,移动机器人的即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法受到了学者们的普遍关注。其中基于orb(Oriented FAST and Rotated BRIEF)的SLAM系统是目前移动机器人SLAM系统中相对完善、易于使用的系统之一。本文主要针对orb-SLAM算法中的场景图像预处理、视觉里程计、闭环检测及后端优化问题展开深入分析和研究,以移动机器人为应用背景,提出了一种改进的基于orb的移动机器人SLAM算法。论文主要研究工作如下:(1)针对场景图像中背景干扰和无效信息问题,采用一种感兴趣区域检测和深度信息融合的场景图像预处理方法。该方法基于多层卷积特征聚合模型(Aggregating Multi-level Convolutional Features,Amulet)的显著性算法检测图像感兴趣区域,并融合深度信息进行优化,从而剔除图像中大量的背景干扰和无效信息,达到降低系统运算量,提高精度的目的。(2)对视觉里程计中orb算法的特征检测和特征匹配问题,进行了改进和优化。一是针对orb算法中缺乏尺度不变性的问题,在较大间隔离散化的尺度空间下进行特征检测的方法,实现图像尺度变化场景下的特征检测;二是针对传统的特征暴力匹配方法误差大且无法应用于高维数据的问题,利用多探头局部敏感哈希(Multi-Probe Locality Sensitive Hashing,Multi-Probe LSH)算法优化匹配策略,结合顺序抽样一致性(Progressive Sample Consensus,PROSAC)算法实现更精确地匹配。利用该匹配结果作为迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法的初值来提高其迭代效率,同时避免因初值不确定而陷入局部极值,导致运动估计结果错误。(3)针对原始闭环检测算法存在的错误闭环情况,提出一种基于场景图像感兴趣区域的改进闭环检测算法,该算法结合分层加权匹配思想,加强相似性计算,提高闭环的正确率和召回率,以便通过位姿图优化和八叉树建图得到更精准的运动轨迹和更实用的三维稠密环境地图。同时,为了去除图像冗余信息并节省运算时间,对图像帧进行关键帧提取操作,以降低闭环检测的运算量。对比实验结果表明,本文改进的算法有更高的实时性和鲁棒性,可以有效提高SLAM系统的定位精度和运算效率,其所构建的环境地图为后续研究和应用提供良好的基础。

关键词：移动机器人 SLAM orb 闭环检测

基于orb的大视角变化下V-SLAM鲁棒性研究

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ORB的大视角变化下V-SLAM鲁棒性研究

作者：祁亮亮西安理工大学

学位级别：硕士

随着科技的飞速发展,AR/VR、机器人、无人机、无人驾驶领域等开始广泛应用于工业制造、军事活动以及日常生活的各方各面。然而,想要提高用户体验,还亟需解决诸多技术,SLAM技术就是其中之一。同步定位与地图构建(SLAM,Simultaneous Local... 详细信息

随着科技的飞速发展,AR/VR、机器人、无人机、无人驾驶领域等开始广泛应用于工业制造、军事活动以及日常生活的各方各面。然而,想要提高用户体验,还亟需解决诸多技术,SLAM技术就是其中之一。同步定位与地图构建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping),是指搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境,并同时估计自已的位姿。它是实现移动机器人自主导航的前提和核心,精确定位是移动机器人运动控制和规划的基础,也是实现真正智能化和完全自主移动的关键技术。近年来,国内外的研究者和应用开发人员在视觉SLAM方面已取得显著的成绩。但是移动机器人在定位过程中,当相机视角发生大幅变化时,会使相邻帧之间图像特征点匹配数目骤减,匹配精度降低,导致系统性能下降甚至失效,严重时会发生定位失败。针对上述问题,本文提出了基于orb的抗大视角变换图像特征匹配算法,并在此基础上提出了大视角鲁棒性视觉SLAM算法。论文主要的研究内容成果如下:(1)本文结合ASIFT算法的完全仿射不变性原理,通过模拟相机在不同视角下的成像来获取多视角图像序列集,用BRISK特征描述子替代orb算法中的BRIEF描述子作为描述符,然后对模拟图像序列集进行特征提取和匹配。通过本文提出的Affine-oriented FAST and BRISK算法,既保留原orb算法的快速性,又增加了orb算法抗大视角变化的能力。实验结果表明,所提算法除了在缩放、旋转、噪声等方面具有优良特性,还可以实现视角变化大于60°的特征匹配,增加了匹配点对数的同时提高了算法的工程实用性,解决了在大视角变化下的图像特征提取和特征匹配问题。(2)采用改进后的算法,并以此为基础实现具有大视角变化的相邻帧图像之间的特征匹配,以建立相邻帧之间的对应关系,然后利用PnP、Ransac算法以及建立恒速运动模型和参考帧模型对相机相邻位姿进行估计;最后采用光束平差法(Bundle Adjustment)对相机位姿进行优化,从而实现了大视角视觉SLAM。标准数据集的在线实验结果表明,本文提出的视觉SLAM算法能在视角发生较大变化情况下,对移动载体进行有效的位姿估计,并构建环境地图。本文所构建的基于orb的大视角变化下V-SLAM系统,解决了特征点法的视觉SLAM在大视角变化下可靠性差、不够稳定的问题,使其在视角发生较大变化下能够保持较好的鲁棒性和有效性。

关键词： orb V-SLAM 特征匹配模拟视角大视角

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进orb的图像拼接技术研究

基于改进ORB的图像拼接技术研究

作者：陈瑞哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

图像拼接是数字图像处理的重要的组成部分之一,它是将含有重叠场景的图像,拼接成为一个全景图像的技术。图像拼接技术可以广泛应用在多个方面,如虚拟VR,医学成像、卫星遥感和汽车驾驶等等。这项技术是由图像预处理、特征匹配、几何变换... 详细信息

图像拼接是数字图像处理的重要的组成部分之一,它是将含有重叠场景的图像,拼接成为一个全景图像的技术。图像拼接技术可以广泛应用在多个方面,如虚拟VR,医学成像、卫星遥感和汽车驾驶等等。这项技术是由图像预处理、特征匹配、几何变换以及最后的图像融合所构成。本文研究了SIFT、SURF和orb三种特征点提取算法原理,通过实验对三种特征点提取算法进行了探讨。实验表明,SIFT和SURF算法的时间消耗比orb算法的时间消耗要多;并且,通过分析发现传统的orb算法存在尺度不变性差的问题,尤其是当图像尺度相差较大时,使得特征点匹配的准确率显著降低。本文针对传统orb算法尺度不变性较差的问题,提出了基于图像金子塔的orb算法。首先研究了高斯图像金字塔和B-spline图像金字塔,通过实验对两种图像金字塔进行了探讨。实验表明,3阶B-spline图像金字塔的图像所包含的图像信息要高于相同层上高斯图像金子塔的图像所包含的信息。其次,在图像尺度发生变化的前提下,通过实验对传统orb算法、基于高斯图像金字塔的orb算法和基于B-spline图像金字塔的orb算法进行了探讨。实验表明,基于3阶B-spline图像金字塔的orb算法相比较传统orb算法所提取的特征点配准率提高了40%。同时,相较基于高斯图像金字塔的orb算法,本文提出的改进算法在匹配准确率和运行速度上也有所提升。本文针对传统APAP图像拼接算法,时间消耗过大的问题,提出了一种基于改进orb算法的新APAP图像拼接方法。新算法首先通过使用基于3阶B-spline图像金子塔的orb算法代替原本的SIFT算法对图像进行特征提取;其次采用FLANN算法代替原本的BF算法对特征点进行粗匹配,再使用RANSAC算法进行细匹配;然后通过利用已匹配好的特征点对,计算局部单应性矩阵;最后采用渐入渐出的融合算法代替原本的直接平均融合算法对待拼接图像进行融合,完成图像拼接。通过实验对本文算法、基于全局单应性矩阵的图像拼接算法和传统APAP算法进行探讨,实验结果表明本文提出的算法相比较传统APAP算法拼接效果相近,时间消耗平均减少约16%。

关键词：特征点提取 orb B-Spline图像金字塔图像拼接

基于背景差分法与orb算法的运动目标检测与跟踪算法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于背景差分法与ORB算法的运动目标检测与跟踪算法研究

作者：孟凡清北京印刷学院

学位级别：硕士

近年来，运动目标检测与跟踪技术的研究已经被越来越多的国内外学者所关注，这类研究对智能监控、城市交通等很多应用场合都有非常重要的意义。因此，目标检测与跟踪的科研和经济价值是相当高的。本文重点研究如何提高算法的速度和实时... 详细信息

近年来，运动目标检测与跟踪技术的研究已经被越来越多的国内外学者所关注，这类研究对智能监控、城市交通等很多应用场合都有非常重要的意义。因此，目标检测与跟踪的科研和经济价值是相当高的。本文重点研究如何提高算法的速度和实时性，以及如何去克服实际中所遇到的常见问题。针对目前运动目标跟踪算法存在的速度慢、遮挡和变形时鲁棒性差等问题，本文提出了一种基于orb特征的运动目标跟踪方法。首先，通过混合高斯模型进行背景图像建模;然后，通过背景差分法将当前图像和背景图像进行差分运算，运算后的图像经过形态学处理后，得到运动的目标。对目标区域提取orb特征，建立目标的特征集。在下一幅图像中检测已经被跟踪的目标，找到目标的位置，并进行特征集的更新。在目标区域中进行orb特征匹配时，会得到许多错误的匹配，针对这一问题本文提出了一种基于改进LMedS的PROLMS算法。该算法可以把错误匹配的特征点剔除掉并且使用更加方便。对于多目标的跟踪，本文使用mean-shift对目标位置进行预测，避免了全局的特征匹配的耗时问题，同时本文将提出的基于orb特征的目标跟踪算法同基于CamShift的跟踪算法进行比较，结果表明基于orb的跟踪算法可以克服CamShift算法在目标和背景颜色接近时跟踪失效的缺点。本文也将提出的目标跟踪算法同基于SIFT和SURF特征点的目标跟踪算法进行了比较，结果显示本文算法速度上明显比上面两种算法快，提高了跟踪的实时性。最后，在Visual Studio2010软件环境下实现了本文的算法并进行了算法测试。实验结果表明，本文提出的运动目标跟踪算法能够准确地跟踪到运动目标并具有很好的实时性。

关键词：目标检测目标跟踪混合高斯模型 orb mean-shift CamShift

基于CorbA的orb互操作性的研究与实现

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CORBA的ORB互操作性的研究与实现

作者：鲁阳电子科技大学

学位级别：硕士

随着计算机应用的迅猛发展,多机的集群式应用开始逐步替代单机版的桌面式应用,而在分布式计算技术进步的推动下,计算机应用又朝着跨平台、异构网络的分布式应用方向发展。由于分布式计算中间件为应用开发、维护带来的巨大优势,分布式计... 详细信息

随着计算机应用的迅猛发展,多机的集群式应用开始逐步替代单机版的桌面式应用,而在分布式计算技术进步的推动下,计算机应用又朝着跨平台、异构网络的分布式应用方向发展。由于分布式计算中间件为应用开发、维护带来的巨大优势,分布式计算技术成为了当今最为流行的计算机技术。在面向对象的分布式计算中间件中,对象管理组织(OMG)的CorbA作为提出最早、支持平台最多的分布式对象中间件,得到了广大厂商的支持。不过由于各种orb产品的推出,各厂商orb之间的协作己经成为一个无法避免的事实。但由于orb所处环境、编程语言、通信协议等诸多差异,建立于单一厂家orb的应用很难与来自另一厂家orb的应用之间实现互操作,这就对系统的集成和维护形成了挑战。面向对象中间件的发展趋势是基础设施体系的构件化,将互操作部分从中间件的其它部分剥离出来形成一个独立的框架,与一体式的结构相比,除了易于定制和扩展外,也有利于降低中间件自身的复杂度。本论文认真地分析了CorbA模型、orb互操作体系结构和orb间桥接规范,深入剖析了GIOP/IIOP互操作协议,对互操作模型中的接口定义语言IDL、公共数据表示CDR等进行了细致的研究。在此基础上设计并实现了一套满足CorbA2.6规范中关于互操作性部分的要求的互操作引擎。该互操作引擎的设计具有内部层次清晰、外部接口明确、移植性好、支持多个平台等特点。经过测试,本论文所实现的互操作引擎配合一款嵌入式实时CorbA产品RTCorbA1.0,能够与国外主要CorbA产品如orbacus进行高效、透明、无缝的互操作,在测试的过程中,传递参数的内容和语义没有发生任何变化。这使得CorbA开发者、用户不再受到不同时期构建的CorbA系统之间无法互通的困扰。不过由于分布式中间件世界发展一日千里,在CorbA3.0规范出台后,本论文实现的互操作引擎在支持新标准的互操作性上还有待进一步努力。

关键词： CorbA orb 互操作性 GIOP IIOP

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进orb的视觉SLAM算法研究

基于改进ORB的视觉SLAM算法研究

作者：朱伟康天津工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着计算机视觉理论地不断完善和人工智能技术地日益成熟,移动机器人的即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）算法受到了学者们的普遍关注。其中基于orb（Oriented FAST and Rotated BRIEF）的SLAM... 详细信息

近年来,随着计算机视觉理论地不断完善和人工智能技术地日益成熟,移动机器人的即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）算法受到了学者们的普遍关注。其中基于orb（Oriented FAST and Rotated BRIEF）的SLAM系统是目前移动机器人SLAM系统中相对完善、易于使用的系统之一。本文主要针对orb-SLAM算法中的场景图像预处理、视觉里程计、闭环检测及后端优化问题展开深入分析和研究,以移动机器人为应用背景,提出了一种改进的基于orb的移动机器人SLAM算法。论文主要研究工作如下:（1）针对场景图像中背景干扰和无效信息问题,釆用一种感兴趣区域检测和深度信息融合的场景图像预处理方法。该方法基于多层卷积特征聚合模型（Aggregating Multi-level Convolutional Features,Amulet）的显著性算法检测图像感兴趣区域,用于剔除图像中大量的背景干扰和无效信息,达到降低系统运算量,提高精度的目的。（2）对视觉里程计中orb算法的特征检测和特征匹配问题,进行了改进和优化。一是针对orb算法中特征点分布不均匀的问题,采用改进的FAST角点检测方法使得特征点分布均匀;二是针对orb算法的特征描述符没有特征点的空间状态和位置信息,在图片内出现局部区域多处相似的场景时误匹配率极高的缺点,提出一种距离相似度与角度余弦相似度相结合的特征匹配算法,增加特征描述符的空间和位置信息,从而降低orb算法在图片有多区域相似时的误匹配率。（3）将GPU与CUDA并行运算引入到图像匹配辅助导航系统中,应用于改进后的orb算法,且运行速度有了超过4倍的提高,满足了图像匹配实时性的需求。（4）将改进后的orb算法应用于智能机器人的SLAM工作中,评估其性能。对比实验结果表明,本文改进的算法有更高的实时性和鲁棒性,可以有效提高SLAM系统的定位精度和运算效率,其所构建的环境地图为后续研究和应用提供良好的基础。

关键词： SLAM orb 余弦相似度 GPU 智能机器人

基于orb与KCF优化算法的AR荆楚农耕文化词典图册研究与实现

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ORB与KCF优化算法的AR荆楚农耕文化词典图册研究与实现

作者：杨岚江华中师范大学

学位级别：硕士

特征点提取与匹配算法与目标跟踪算法是增强现实领域中最为关键的两类算法。近几年,伴随着机器学习的发展,计算机视觉技术获得了较大的突破,其中特征点提取与匹配算法与目标跟踪算法就得以较快的发展。orb作为一种特征点提取与匹配算法... 详细信息

特征点提取与匹配算法与目标跟踪算法是增强现实领域中最为关键的两类算法。近几年,伴随着机器学习的发展,计算机视觉技术获得了较大的突破,其中特征点提取与匹配算法与目标跟踪算法就得以较快的发展。orb作为一种特征点提取与匹配算法,具有很快的运行速率,但在特征点匹配精度上表现较差。本文在orb算法中引入LBP描述子来提高特征点的匹配精度,提出了 LBP-orb算法。KCF算法是一种相关滤波类的目标跟踪算法,KCF算法在目标跟踪领域有不错的效果,但是无法应付目标尺度变化的场景和目标快速移动的场景。本文针对KCF算法的这两个问题,提出了尺度自适应方法与目标轨迹预测方法。本文中对LBP-orb算法与改进的KCF算法都进行了大量的实验,并于其他同类算法进行对比,验证了这两种算法的有效性。并且利用LBP-orb算法与改进的KCF算法,实现了一个荆楚文化农耕词典图册增强现实系统。论文第一章主要介绍研究背景与研究意义;第二章详细讲述了增强现实中特征点提取与匹配、目标跟两种技术的相关算法;第三章研究orb特征点提取与匹配算法,根据其缺点提出LBP-orb的改进算法,实验对比SIFT、SURF、orb和LBP-orb四种算法的性能;第四章研究KCF目标跟踪算法,分析其缺陷提出改进算法,并实验对比MOSSE、CSK、KCF、DCF与改进的KCF算法;第五章介绍运用了 LBP-orb算法与改进KCF算法的荆楚文化农耕词典图册增强现实系统;第六章对论文的研究进行总结并展望未来的研究方向。

关键词：增强现实 orb KCF 特征点提取与匹配目标跟踪相关滤波

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

orb安全策略的实现

计算机工程与科学 1999年第5期21卷 56-60页

作者：滕猛邹鹏王怀民国防科技大学计算机学院

ＣＯＲＢＡＯＲＢ安全是ＯＲＢ产品推广应用的前提。本文集中讨论了认证、授权、授权代理、审计、防否认。

关键词：安全策略安全域 CorbA 软件 orb