基于Hu矩的无人直升机着舰标志识别方法

针对无人直升机自主着舰中准确识别着舰标志的需要,提出了一种基于Hu矩的无人直升机着舰标志分块匹配识别方法。分析了无人直升机自主着舰中的着舰标志识别问题,给出了基于分块匹配的着舰标志识别处理流程;在此基础上,实现了对视觉图像在不同场景下的预处理;最后,在不同场景下对所提方法的有效性与可行性进行了实验验证,结果表明,应用该方法能够较好地实现对着舰标志的识别,具有一定的军事应用价值。     

基于彩色的概率跟踪及其快速实现

针对基于彩色的概率跟踪中每一时间步每一个像点都要计算彩色直方图导致计算代价大大增加这一瓶颈问题,提出了一种减少直方图搜索区域从而提高计算效率的方法。根据前一帧中跟踪器的输出,在当前帧中建立一个基准窗口,并将其分割成若干个相等的子窗口,分别计算出它们的彩色直方图。然后根据像点滤波中不同像点的搜索区域与基准窗口的相对关系,找出重叠部分,从而可以利用该部分已知的子窗口的直方图而无需重复计算,只需计算不同部分即可,实验结果表明,该方法使计算量减少了50%以上。     

基于视觉伺服的四旋翼吊挂抗摆控制方法

四旋翼吊挂飞行时载荷的摆动会显著影响无人机的操纵性和稳定性,无人机运动会引起负载振荡,严重威胁控制系统的安全。针对无人机从起飞阶段加速跟踪远距离时变期望轨迹,尤其是弧形轨迹的过渡过程中,吊挂载荷摆动频率较高的问题,提出了一种基于视觉伺服的三闭环轨迹跟踪和载荷抗摆控制方法,通过对期望姿态角指令进行修正,减小载荷摆动对无人机的影响。对不同吊挂载荷质量以及载荷质量突变的情况进行了分析,仿真和飞行实验结果表明,该抗摆控制策略不但可以极大地降低吊挂载荷的摆动频率,还能使无人机平稳跟踪期望飞行轨迹。     

运用跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题,提出运用跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航算法。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像,自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度),并在无人机降落到较低高度时,利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明,在距离机场200 m处,无人机的距离参数精度小于0.5 m,角度参数精度小于0.1°。     

基于计算机视觉的目标方位测量方法

以显著性标志物中的关键点为目标,探讨了一种基于计算机视觉的目标方位测量方法。在光学成像原理基础上,推算出目标二维成像点坐标与其空间三维坐标之间的映射关系,基于计算机视觉理论建立了测量目标方位的数学模型。考虑透镜畸变,基于Zhang平面标定法完成对摄像机参数的标定。对目标二维图像采用Harris算法进行特征角点检测,并通过亚像素技术对检测的目标特征点进行定位。实验结果表明,该方法能够有效提取被测目标特征角点并获取其像素坐标,用于测量目标相对视觉传感器的方位信息可达到较高精度,具备良好的实用价值。     

基于双目视觉的自动跟踪系统应用

在研究双目视觉系统发展现状的基础上,提出将计算机双目视觉技术应用于物体目标的自动跟踪。计算机立体视觉是机器人研究的重要内容,被人们广泛研究。随着研究的不断深入,计算机双目视觉技术在生物医学、制造工业和信息工业等领域逐渐显示出很好的应用前景。主要研究从两幅二维图像获得物体运动轨迹。     

一种从二维照片反求三维CAD模型的稳健方法

研究了从物体二维照片重构其三维CAD模型的算法。通过物体在不同方位的一组照片 ,选取一定数量的配准点 ,该算法能够计算出照相机的运动参数 ,进而得到物体表面的 3D几何信息及CAD模型。算法充分考虑到了CAD建模的可制造性约束 ,具有精确、稳健的特点 ,在逆向工程建模、计算机视觉、机器人领域有应用前景。     

享受“视觉盛宴”

铿锵脚步,列列铁甲,呼啸战鹰,倚天神剑……气势恢宏的国庆60周年大阅兵,在世人的关注、期盼、瞩目和惊叹中,落下了永载史册的鲜亮大幕。