计算机视觉测量中摄像机快速标定方法实现

随着计算机视觉技术的发展,计算机视觉测量技术在工业领域的应用越加广泛。摄像机标定能确定空间坐标系中的物点与其在图像平面上的像点间的对应关系,是计算机视觉测量中不可或缺的组成部分。分析了一种快速、简便的摄像机标定方法。重点阐述了其基于OpenCV的方法实现,并通过实验证明了其有效性。     

基于感知信息共享的C2网络特征分析

指挥控制（C2,Commandand Control）关系网络连接数的增加会增强指控节点之间的信息共享,但也会增加节点信息处理和交换负荷,如果达到一定程度,则会造成节点本身的“信息过载”从而影响C2网络性能。对此,通过研究C2网络在两种不同处理方式下的共享感知信息平均提交时间,用网络节点响应时间的均方差表征一个C2网络的共享态势感知时间的一致性,最后对两种不同结构C2网络特征参数的计算,说明了网络连接增加会导致信息提交时间的延长,但一致性会增强。     

海战场态势感知能力的度量方法研究

信息域的态势感知能力评估,通常是以融合中心生成的综合态势图为基础,来构建指标进行度量分析.这种度量往往忽略了态势使用用户对感知内容和感知要求的不同需求.在海战场环境下,尝试以各用户获得的感知态势图为基础,结合用户对感知的实际需求,研究了感知能力的三个重要指标:完备性、准确性、时效性,并以系统下所有用户的态势感知来反映最终态势感知能力.对实际作战中军队态势感知能力、信息优势的评估与度量具有参考价值.     

无线认知网络中一种分布式最大频谱分配算法

无线认知网络被认为是下一代无线网络的核心架构之一。该网络能解决日益增长的频谱使用需求和低下的频谱使用率之间的矛盾。通过伺机接入临时可用频谱资源,其频谱利用率能得到大幅的提高。由于频谱资源分配是影响频谱资源利用率的关键,因此如何对频谱资源进行高效的分配一直是无线认知网络的重要研究领域之一。我们证明了在异构频谱使用概率条件下的最优频谱分配是NP难的问题。为了有效解决该问题,本文提出了一种基于分布式最大加权独立集的频谱分配算法——DMWIS。该算法的时间复杂度为O(V2/2)。通过大量的仿真实验,验证了在90%以上的不同随机网络环境下算法能在3轮内收敛,并且该算法一般能获得最优解90%的性能。     

离散动态贝叶斯网络的递推算法

离散动态贝叶斯网络是对动态系统进行建模和定性推理的有力工具。由于观测证据会随时间增加,直接计算推理算法的公式会变得冗长而且推理速度还会下降。在直接计算推理算法的基础上推导出递推公式,并给出算例验证。递推计算公式简洁,仿真表明递推算法的推理速度较直接计算推理算法有明显提高,因而适合实时在线推理。最后将递推算法应用于航天器的态势感知。     

一种新的航天器相对导航视觉方法

研究了基于单目视觉的航天器相对导航方法,基于线性投影原理,建立包含图像特征与导航信息之间关系的非线性方程组。将非线性问题转化为最优化问题处理,针对该问题构建了目标函数,采用拟Newton方法解算该优化问题。进行了数值仿真,验证了该相对导航算法的有效性。     

无人装备智能视觉技术与发展

无人装备与智能视觉技术的有机结合,能够极大拓展军事情报来源和分析手段,有效提升无人装备的战场信息获取与分析能力。本文对无人装备发展情况进行论述,从基于深度学习的图像感知和图像认知两个方面对智能视觉技术进行分析,在此基础上提出无人装备智能视觉技术未来发展策略和建议。     

基于面积比矩阵的加权特征向量点匹配算法

提出一种在仿射变换下点集关系描述算子--面积比矩阵,证明了其在仿射变换群下的不变性质;并由该性质推导得出特征向量(EA)匹配算法抗噪性能差的原因,在此基础上给出了基于面积比矩阵的加权特征向量算法.算法构造不同图像的面积比矩阵,对矩阵进行分解得到其特征值和特征向量,通过特征值进行加权获得图像中点的特征向量,比较图像点的特征向量获取匹配关系.因面积比矩阵的仿射不变性质,算法能实现仿射变换下点集精确匹配;采用的加权特征向量法改进了EA匹配法,具有更好的抗噪性能.实验表明算法切实可行.     

基于结构光的柱体工件直径测量

为实现柱状工件直径的实时快速非接触测量,利用结构光原理,对柱体直径的视觉测量方法进行了研究.详细介绍了结构光法测直径的原理和步骤,以及激光平面的标定和坐标变换求解空间二次曲线方程及特征参数的方法.实验证明该方法测量速度快,精度适中的特点,适用于大批量产品在线测量,亦适用于恶劣环境下的测量.     

OQAM/OFDM系统中基于压缩感知的离散导频信道估计方法

针对多径信道条件下,偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中采用导频序列方式进行信道估计时导频开销较大的问题,提出一种基于压缩感知的离散导频信道估计方法。该方法利用无线信道的稀疏特性,建立基于压缩感知的OQAM/OFDM系统信道估计模型,对离散导频结构进行了优化设计,使较少的导频符号随机分布在子载波上,在接收端利用信号恢复算法实现信道估计。该方法能够显著减少导频数量,并实现高精度信道估计性能,通过实验仿真对比验证了所提方法在慢时变和快时变的无线信道条件下的有效性。