脱壳弹弹托分离的双目视觉测量

脱壳弹的弹托分离过程对弹体的飞行稳定性和打击效能具有显著的影响。针对脱壳弹出膛后弹托相对弹体的六自由度运动过程,提出采用基于双目视觉原理的弹托分离角测量方法。通过在弹体表面和弹托表面设置标记点,采用图像处理和跟踪算法实现对标记点的识别和跟踪。结合双目空间标定参数解算出标记点的空间位置,进而获得弹托相对弹体的分离角度,同时采用实验验证了上述测量方法的精度,其精度达到2%。以实验室进行的初速度1 550 m/s和1 750 m/s的脱壳弹射击试验为例,测量并分析了不同初速度下的弹托分离轨迹。结果表明:脱壳弹分离初速度越快,弹托分离轨迹越靠近弹体。     

军事任务中基于手势的交互技术研究

未来战场是高度无人与机器化的,如何对无人机器进行有效控制、完成作战任务,这是一个值得研究的问题。对手势识别技术的背景进行了介绍;简述了近年手势识别技术（体感类与视觉类）;对现识别技术的共性问题进行了分析总结,并提出了相应的改进方法。利用滑动窗口与肤色模型提出了一种手指信息（个数与指宽）检测技术,并完成了本研究系统原型设计。     

三维视觉运动建模中碰撞检测算法研究

三维视觉建模是建立虚似现实 (VR)系统的基础 ,运动建模是三维视觉建模的重要组成部分。研究了运动建模中碰撞检测算法     

宽带单脉冲雷达实测数据三维成像的平面视觉形态表示

针对宽带单脉冲雷达实测数据三维成像结果难以直观表示的问题,研究了平面视觉形态表示方法。所谓平面视觉形态,是指用设想的人眼沿着雷达波束方向观测得到的目标结构向适当平面的投影。为获得波束依赖平面视觉形态表示,给出了从实测数据中计算雷达波束方向的方法并从目标尺寸准确估计的角度分析了获取雷达波束方向的必要性,在确定波束方向的基础上,根据投影平面确定新的坐标系,并给出了从雷达观测坐标系到新坐标系的坐标旋转方法。给出了某民航飞机实测数据三维成像处理结果在雷达观测坐标系中的投影表示和新坐标系中的平面视觉形态表示,通过两种表示的对比分析,显示了平面视觉形态表示对特征提取的价值。     

基于计算机视觉的浮空器姿态测量方法

置于浮空器之上的光电跟踪设备必须采用视轴稳定技术,准确获取浮空器的姿态角信息是实现视轴稳定的重要基础。提出了一种利用计算机视觉实现姿态角测量的方法,通过地面上设置三条共面的不平行直线,依据中心投影关系矩阵推导浮空器姿态角解算模型,并列出线性方程组进行求解。实验结果表明姿态角测量误差小于0.2°,证明了算法的有效性。     

基于机器视觉的AGV路径跟踪

以前轮转向、后轮驱动的四轮移动AGV为研究对象,设计控制器使其能自动寻线前进。为实现对标识线路径的识别和跟踪,提出一种原理简单的视觉图像处理方法并加以改进,提取出路径信息。最后基于预瞄理论和车运动学模型,将被跟踪路径分成若干长短不一的微段,以微小折线段逼近参考路径的曲线段,进行分段跟踪。实验证明:系统能很好地满足AGV对路径识别性能和抗干扰能力的要求,实时性好,能按照任意给定的道路标识线平稳地寻迹。     

非合作目标视觉/惯导相对导航及敏感器自标定方法

利用视觉/惯导对空间非合作目标进行相对导航时,两敏感器的外参数对导航精度有较大影响。考虑到敏感器间的外参数标定复杂且耗时,提出一种利用视觉/惯导在估计相对状态过程中对其外参数进行标定的方法。该方法将视觉/惯导的外参数作为状态变量,与相对轨道运动学方程、相对姿态方程及惯导模型共同组成系统状态方程。利用该状态方程和单目视觉的观测量设计扩展卡尔曼滤波器对相对位姿、惯导偏差及视觉/惯导外参数进行估计,并通过数学仿真对该方法的有效性进行验证。仿真结果表明,该方法能够在视觉/惯导初始外参有偏差的情况下,有效估计相对位姿及惯导漂移,并对视觉/惯导外参数进行标定。     

基于ADIS16375的误差补偿在姿态解算中的研究

在捷联惯性导航系统姿态解算的过程中,陀螺仪器件自身测量精度起到了重要作用。在ADIS16375元器件进行了工厂级校准和提供可选择滤波器库的基础上,针对影响姿态解算精度的最主要的两类误差:固定零偏和随机噪声,建立一种简单实用的特性模型。分别对固定零偏进行校正和采用小波滤波对陀螺仪误差进行补偿。试验结果表明陀螺仪误差补偿在静止状态零偏稳定性和角度漂移抑制方面有显著提高,而运动过程中在对角度漂移抑制的同时也提高了姿态解算精度。     

反无人机视觉检测与跟踪技术进展分析

为应对无人机“黑飞”“滥飞”等对国防和公共安全造成的巨大威胁,反无人机技术研究成为当前迫切的现实需求。首先,对比分析雷达、无线电、声音、机器视觉4类典型的反无人机检测技术;其次,重点针对反无人机的视觉检测与跟踪技术,从目标检测、无人机识别、无人机跟踪等角度,详细分析视觉检测与跟踪关键技术的优势与不足,以及各项技术在反无人机检测跟踪中的应用情况及改进策略;最后,探讨应用中较为突出的检测精度、跟踪遮挡、实时性、数据集收集标准、多技术融合5个方面问题和发展趋势,为相关技术研究提供参考。     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。