单目_参考网

一种基于改进YOLOv5单目测距方法研究

种目标检测算法与单目视觉来提高测距精度和速度,具有重要的研究意义。国内外众多学者已在单目测距领域进行了广泛而深入的研究,取得了诸多成果。于国防等[2]结合单目测距和有限局域图像快速匹配算法,实现倒车影像系统中目标距离探测;汪亚兵等[3]融合RANSAC(Rando m Sa mple Consensus)算法、Pn P(Perspective-n-Point)算法和单目测距进行目标距离的计算;关闯等[4]利用路况消隐点的单目测距方法结合数字图像处理Houg

安徽工程大学学报 2023年1期2023-05-19

基于单目视觉的旋翼无人机定位系统设计

定位系统，研究了单目视觉定位算法，设计了自主定位系统的软硬件架构。验证实验表明，本文设计的轻量级视觉定位系统可以实现无人机单目定位。1 搭建视觉定位系统架构1.1 硬件平台本文搭建的多旋翼无人机平台包括Pixhawk飞行控制板、视觉传感器、机载嵌入式计算机。搭建的视觉定位无人机平台如图1所示。图1 视觉定位旋翼无人机平台飞行控制板Pixhawk使无人机执行自主命令和控制飞行。Pixhawk是一种高性能的自动驾驶仪，以两片STM32芯片为主从控制器，并且集成

无线互联科技 2022年21期2023-01-16

一种单目VIO/UWB室内组合定位方法

 聪，徐爱功一种单目VIO/UWB室内组合定位方法隋 心，张 杰，陈志键，王思语，张宏庆，张 聪，徐爱功（辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学院，辽宁 阜新 123000）针对单目视觉惯性里程计（VIO）在室内环境下易漂移、定位误差较大的问题，提出了一种基于单目VIO/超宽带（UWB）组合的室内高精度定位方法。该方法结合单目VIO输出的位置信息和UWB的测距信息，利用自适应卡尔曼滤波进行数据融合，考虑到UWB测距值易受非视距（NLOS）误差的影响，通过新息向

导航定位学报 2022年6期2023-01-07

基于单目视觉的四轴飞行器体素地图重建系统的研究

可以适用于装备有单目、双目或者深度相机的无人机的ORB-SLAM3算法，专为多旋翼系统设计来实现无人机实时建图的框架OpenREALM，可以用于单目 SLAM无人机图像拼接的Map2DFusion 算法，可以用于无人机导航的SLAM 框架openvslam，利用了激光传感器进行稠密重建的RTAB-Map。然而，大多数无人机的应用多集中于双目、深度或是添加激光等其他传感器的环境。这是由于单目摄像头不带有深度信息，无法直接应用于导航等问题。本文就单目摄像头添加

电子技术与软件工程 2022年9期2022-07-09

基于局部注意力和位姿迭代优化的自监督单目深度估计算法

三维重建，即进行单目深度估计。单目深度估计在诸多领域有着广泛的应用前景，如智能制造、智能安防、机器人和自动驾驶［1］。与传统多视角立体几何不同，单目深度估计算法仅能利用单张图像中的信息进行深度推理，对深度信息进行建模的难度较大。因此，手工设计的传统算法模型难以获得良好的深度估计结果［2］。随着深度学习技术的快速发展，研究者们发现卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）能够很好地建模图像中的深度线索，从而实现高性能的单

信号处理 2022年5期2022-06-23

基于单目和双目视觉信息的全参考立体图像质量评价模型

不仅考虑2D 单目图像的失真程度，还考虑双目视觉感知体验带来的影响。立体图像是由一对2D 单目图像组成，又称左右视图图像，分别代表投影到观看者每只眼睛上的景象。当人们在观看立体图像时，人类视觉系统（Human Visual System，HVS）经过复杂的双目融合和双目竞争的过程，将立体图像中的左右视图融合为人脑中的3D 视图，这种融合的视图不仅依赖于双眼受到刺激的差异，还依赖于呈现给每只眼睛不同图案部分的几何关系［4］。因此，立体图像质量不仅与每张单独

计算机工程 2022年2期2022-02-24

基于单目相机与激光雷达融合的SLAM方法

一定的缺陷，传统单目视觉SLAM存在对光照变化敏感以及尺度漂移等问题[3-4]；激光SLAM在几何结构相似的环境中易失效并且回环检测准确度差[5-6]。因此，将单目视觉传感器与激光传感器融合的SLAM算法成为现阶段研究的热点方向。利用激光雷达准确的三维点云信息，为单目相机采集的RGB图像中对应的像素赋予深度值，从而实现两种传感器的融合，通过这种融合方式可以提高单目视觉SLAM算法的准确性。然而，现阶段单目视觉与激光雷达基于数据层的融合往往因为恢复特征点尺度

电光与控制 2022年2期2022-02-22

基于单目稀疏法多传感器融合移动机器人定位

视觉SLAM分为单目视觉、RGB-D SLAM、双目SLAM。由于单目相机质量轻、功耗小、成本低，能够广泛应用在各个领域。MUR-ARTAL 等[6]于2015年提出了ORB-SLAM算法，运用单目相机在计算机的CPU上实时建图与定位。该算法的关键点提取和描述子的计算花费近20 ms；但是，会忽略除特征点以外的大部分信息，在特征缺失地方采集不到足够的匹配点进行计算，从而可能丢弃有用的视觉信息。FORSTER等[7]于2014年提出了一种半直接法的视觉里程计

机床与液压 2022年24期2022-02-02

MAPSAC与EKF结合的单目相机鲁棒定位估计算法与实验验证

确数据关联关系到单目相机定位估计的准确性，是单目相机定位方法的关键[1，2].由于单目相机获取环境信息的平滑性、重复纹理的存在以及图像处理引入的噪声等，已有的数据关联方法ICNN[3-5](Individual Compatibility Nearest Neighbour，ICNN)对环境路标和成像特征进行数据关联时会存在模糊关联的情况，即一个路标可能关联多个成像特征，或者一个成像特征可能与多个路标关联，从而引起错误的数据关联.对含有错误关联的数据直接采

测试技术学报 2021年6期2021-12-23

一种单目视觉里程计/UWB 组合室内定位方法

类，VO 可分为单目VO 和立体VO。相比于立体VO，单目VO计算量小且标定简单，应用更加广泛[5]。按照实现方法可分为基于特征点法的VO 和直接法的VO[6]。相比于直接法VO，基于特征点法的VO 对光照变化和动态场景鲁棒性强，不易受到光照和噪声的影响。因此本文选用基于特征点法的VO 进行单目视觉的定位。然而单目VO 算法属于相对定位方式，本身无法估计绝对尺度，在特征单一的场景下，其定位精度较低，容易跟踪失败且误差随时间累积。超宽带（ultra-wide

导航定位学报 2021年5期2021-10-13

一种视觉SLAM单目半稠密建图方法的实现

一种视觉SLAM单目半稠密建图方法，利用极线搜索和块匹配技术，加入图像变换和逆深度高斯深度滤波器处理，以期避免单目稠密建图严重依赖纹理、计算量大的缺点，提高单目半稠密建图的准确性和鲁棒性。经测试显示，改进的单目半稠密建图方法在检测梯度变化明显像素点上更加准确，深度估计的平均误差和平方误差分别减少了9%和47%，是一种可行有效的视觉SLAM单目半稠密建图解决方案。关键词： 视觉SLAM;建图;单目;极限搜索;块匹配;逆深度文章编号： 2095-2163（20

智能计算机与应用 2021年1期2021-07-11

基于深度预测的单目SLAM绝对尺度估计

)0 引 言由于单目相机具有成本低、适用范围广和校准过程简单等优势，使得单目视觉同时定位与地图构建(simulta-neous localization and mapping，SLAM)成为机器人在未知环境中自主定位的一个重要研究方向。但是单目存在尺度不确定性的缺点，无法通过单帧图像得到场景中真实的深度信息，使单目SLAM出现尺度模糊的问题，因此需要一种单目的绝对尺度估计方法来恢复单目的绝对尺度。Ji Zhang等[1]使用激光雷达来辅助单目恢复场景的真

计算机工程与设计 2021年6期2021-06-28

基于Apriltag算法的在线恢复深度的无人机单目SLAM系统

 的速度和姿态。单目相机具有结构简单、成本低廉、采样数据充足等优点，在SLAM 研究领域引起了广泛的关注。利用单目视觉，已经有许多关于状态估计，里程表和SLAM 的完整著作，包括PTAM[11]、SVO[12]、LSDSLAM[13]和VINS-Mono[14]。对于单目视觉和无人机上的SLAM 应用而言，快速完成初始化并准确恢复真实尺度信息至关重要。为了解决初始化问题，已经提出了许多方法，例如文献[15]和文献[16]。在文献[15]中设计了线性估计器初

自动化与仪表 2021年5期2021-05-26

无人机自主巡检系统的关键技术研究

，有一定局限性。单目视觉传感器具有精度高、成本低、信息丰富等特点，无人机可搭载单目相机，并通过视觉同步定位与建图（Visual Simultaneous Localization and Mapping，V-SLAM）技术进行位姿估计。文献[6]和文献[7]采用基于特征匹配的方法，对无人机采集的图像进行基于单目视觉的迭代定位，但对图像中特征点要求较高且匹配耗时。文献[8]提出了一种半直接单目视觉里程计算法，不需提取大量特征点便可进行空间定位，但应用在无人机

计算机工程与应用 2021年9期2021-05-14

基于单目视觉里程计的移动机器人自定位方法

，徐新，左荣基于单目视觉里程计的移动机器人自定位方法雷越，邓斌，何沛恒，徐新，左荣（西南交通大学 先进驱动节能技术教育部工程研究中心，四川 成都 610031）为解决在列车底部直线移动的机器人对风管进行识别定位摘解时需到达两节车厢之间的自定位问题，提出一种基于单目视觉里程计的自定位方法。该方法根据单目相机在列车底部竖直向上拍摄时图像颜色较深，而当相机将要到达两节车厢之间时所拍摄图像中会有明显亮度变化区域的特点，选取关键帧图像，通过图像处理提取出图像中目标区

机械 2021年4期2021-05-12

基于单目摄像头的某车型驾驶辅助系统应用开发

案和近年新出现的单目摄像头深度学习解决方案的优势和劣势，决定采用单目摄像头作为该车型的芯片供应解决方案。针对单目视觉方案测距测速准确性不高，实时性偏差影响性能体验的不足，通过感知端优化算法精度和加大数据训练量，功能端进行功能决策优化加以优化和解决，最后通过了高里程的实车路试性能验证和整车性能验收，单目摄像头方案整体性能达到量产水平。结果表明单目视觉解决方案通过深度学习算法，能够不断提升感知端的识别能力和识别精度，进而提升整车性能表现，可以替代毫米波雷达加摄

装备维修技术 2021年46期2021-03-07

基于神经网络模糊控制的单目无人机视觉避障方法研究

325)0 引言单目无人机巡视现场多是复杂场景，对无人机巡查工作的要求更为苛刻。无人机在控制自身飞行的同时需完成在线检查测验及躲避障碍物，由于操作内容过多，导致无人机在规避电线塔杆和冗余线路时存在避障问题，为检查改修带来困难。针对单目无人机感应器的类型、属性、规避障碍物数据等特征，结合神经网络和模糊控制原理对单目无人机视觉避障方法进行优化和改善[1]。对航行轨迹重新设计规划，得到实际的飞行检验，通过进一步实验测试说明该技术对单目无人机规避塔杆障碍物具有明显

机械与电子 2020年6期2020-07-01

拒止环境下视觉辅助定位与导航技术综述*

的导航信息，利用单目或双目相机等获取周围环境信息，通过图像处理技术和定位算法提取导航信息完成导航任务。系统不依赖于其他传感器及外部设备，可以实现在未知环境下的自主导航。视觉导航系统有两种不同的实现方法[5]：1)第一种是基于图像匹配的定位方法，采用这种方法完成视觉定位需预先采集环境图像并建立导航环境的图像数据库，在飞行过程中从图像数据库中搜索与相机拍摄图像最为匹配的图像，从而估计当前状态的飞行平台位姿。基于图像匹配的定位方法中地图的创建与导航的实时定位分开

弹箭与制导学报 2020年6期2020-03-29

基于成像尺寸变化的单目视觉测距方法研究

极大[4-5]。单目深度提取方法具有操作简单和成本低等优点，但是传统单目测距方法存在以下缺陷:需要固定参照物[6-10]、精度较低[11]、无法适应远距离测量场合等。文献[12]采用人工标记法建立地图，利用单目相机采集图片分析对相机进行定位。文献[13]利用单目摄像机进行了视觉导航研究，该方法亦可应用在已知环境下移动机器人的目标识别及抓取。近年来，国内有学者提出一种基于单摄像机镜像的双目视觉系统[14]，该方法试图融合单目与双目视觉测距的优点，然而存在以下

兵器装备工程学报 2020年2期2020-03-23

单目视觉三维运动位姿测量方法研究

、姿态等的测量。单目视觉的主要原理是应用单台摄像机，对单张位姿信息图像进行拍摄，通过图像处理得到特定信息，用于运动目标的位姿位置轨迹解算[1,2]。单目视觉测量系统在现场实时测量中非常便于应用，且测量范围大、标定步骤少。此外，单目视觉还可修正双目视觉中测量视场范围小、视觉传感器之间立体匹配困难等缺点，因而近年来这方面的研究较为活跃。然而，如何准确快速的从预先标定好的摄像机拍摄的一帧图像中，利用空间点和图像点间的几何关系，解得摄像机与目标物体之间的位姿关系，

宇航计测技术 2019年6期2020-01-06

基于单目视觉与里程计的组合室内定位研究*

[5]，该方法以单目视觉为主，整个过程均采用ORB特征点，极大的缩短了计算时间，然而单目ORB-SLAM2无法提供尺度信息，只能提供带有比例缩放的轨迹，因此许多学者将目光转向多传感器融合，其中Mur-Artal等使用单目ORB-SLAM与IMU的结合十分突出[6]，将IMU提供的惯性数据用于紧耦合融合，插入预积分作为约束，进而实现对单目ORB-SLAM跟踪的改进，但是IMU的初始化依赖于SLAM。周绍磊等[7]利用INS与ORB-SLAM结合实现了室外的惯

组合机床与自动化加工技术 2019年12期2019-12-26

空间非合作目标自旋速率测量方法与实验

动双目相机、被动单目相机和结构光相机等[3-4]。在实际的应用中，由于对非合作目标运动状态的测量有一个由远及近、由粗略估计到精确测量、由目标快速自旋到消旋降速的过程，同时整个过程中的光照环境条件各异，所以很难有一种测量方案可以应对全过程的测量需求，大多的研究方案都有其应用的针对性和适应性[5-8]。单目相机具有体积小、功耗低、成像信息丰富、配置应用方便等特点，利用单目相机实现部分非合作目标运动状态的测量、估计，可以很好地实现与其他测量手段的数据融合，增加系

应用光学 2019年6期2019-12-13

基于磁力计、IMU和单目视觉的自主定位方法

SLAM算法包括单目视觉SLAM[1-5]、双目视觉SLAM[6-8]、RGB-D视觉SLAM[9]和激光雷达SLAM[10]。单目视觉SLAM系统仅需一台摄像头和一套低成本IMU，其体积小、成本低、功耗小等优点引起了学术界和工业界的极大兴趣。自从基于扩展卡尔曼滤波的Mono-SLAM[11]算法被提出以后，单目视觉逐渐流行起来。目前有众多的单目视觉解决方案，包括PTAM[12]、SVO[13]、ORB-SLAM2[14]、MSCKF[15]和VINS-S

宇航总体技术 2019年6期2019-12-05

对基于单目视觉的汽车钣金零件焊接系统设计分析

彭小勇﻿对基于单目视觉的汽车钣金零件焊接系统设计分析彭小勇（杭州宝伟汽车零部件有限公司，浙江 杭州 311228）汽车钣金零件焊接工艺，是影响汽车零件生产的主要部分，也是保障零件生产质量的重要条件，具有基础性、关联性等特征。基于此，文章从单目视觉层面入手，通过技术在汽车钣金零件焊接中融合的原理，着重对技术实践设计的相关要点进行探究，以达到充分发挥技术优势，提升汽车钣金零件焊接质量的目的。单目视觉；汽车钣金；零件焊接系统设计1 单目视觉汽车钣金零件焊接系统原

汽车实用技术 2019年3期2019-11-27

三维人体动画单目视频运动轨迹准确跟踪方法研究

对人体运动动画的单目视频追踪识别，提高对人体运动轨迹的跟踪性能，从而指导人体运动训练，提高运动效果。研究三维人体动画单目视频运动轨迹的跟踪方法在体育训练、动画效果重建以及三维动画模拟等领域都具有很好的应用价值，相关的算法设计研究受到人们的极大重视[1]。对三维人体动画单目视频运动轨迹图像的三维重建和跟踪识别是建立在三维人体动画的单目视频重构和运动轨迹的自适应特征信息分析的基础上，结合图像的三维特征匹配和纹理重构技术，进行轨迹跟踪，提高画面的动画展示效能。传

长春大学学报 2019年8期2019-10-08

基于单目深度估计的视觉里程计算法

用的视觉传感器有单目相机、双目相机和RGB-D相机。其中，RGB-D相机由于其自身测量原理的限制，深度测量范围较小，难以在室外场景中使用；双目相机的深度测量范围与基线长度有关，在室外大尺度场景下进行导航所需的相机基线长度过长，导致相机体积与质量显著增加，难以在无人机等小型移动平台上应用。除此之外，这两种相机模型较复杂，在标定、矫正过程中也会带来一些麻烦。相比之下，单目相机在成本、功耗、质量、标定复杂度等方面都具有非常明显的优势，可以克服以上传感器在无人机等

无人系统技术 2019年3期2019-10-08

基于NSCT自适应红外与可见光融合算法

光等恶劣环境下，单目摄像头识别能力有限的问题。实验表明：通过5组实验比较分析文章所述方法与基于单目摄像头方法的融合结果，采用所述方法的融合图像客观评价指标分别提高了8.41%、93.58%、15.41%;7.86%、58.84%、22.06%;20.03%、95.70%、3.21%;32.62%、148.38%、19.25%;8.95%、19.01%、10.44%。文章所述方法从主观视觉效果和客观评价都优于基于单目摄像头方法。【关键词】图像融合;非下采样C

企业科技与发展 2019年7期2019-06-30

单目视觉和二维激光雷达的配准与融合

052)一、引言单目视觉可以实现实时跟踪检测和跟踪精度，确定相对于人体信道的横向位置，但由于透视变换的影响，在纵向距离测量中准确，存在一定的缺点。与此相反，激光雷达能够准确地估计距离、抵抗环境变化的能力，并能提供图像无法获得的附加信息。因此，无人机应用的自适应巡航控制系统主要是利用激光雷达传感器实现的。在卡内基梅隆大学博士学位论文中，详细介绍了一种基于激光雷达的无人机探测系统。然而，这种传感器使用窄波束宽度检测在Langer面前无人机。更重要的是，激光雷达

福建质量管理 2019年10期2019-06-06

基于改进关键帧的单目视觉SLAM研究

好的鲁棒性。2 单目视觉slam研究2.1 单目视觉slam介绍2007年由Davison等首次完成了在单目摄像头上的SLAM问题求解，完成了第一个基于纯单目视觉的MonoSLAM系统。随之Klein等也完成了第一个基于关键帧的PTAM系统。直到现在的ORB-SLAM系统仍然采用了PTAM的算法框架。单目视觉slam根据多视图几何原理，恢复出每帧图像对应的相机位姿P1...Pn和场景的三维结构X1...Xn。通过观测方程得到空间点在相机图像上的投影量hij

电子技术与软件工程 2019年3期2019-04-28

一种单目视觉/UWB组合的室内定位方法

0)0 引言基于单目视觉的同时定位和地图构建(simultaneous localization and mapping，SLAM)技术近年来发展迅速，从其发展历程可以大致分成3个阶段，分别为基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter，EKF)的SLAM、基于粒子滤波的SLAM和基于图优化的SLAM。最早由文献[1]提出的基于EKF的SLAM，通过构建SLAM系统的状态方程和量测方程来估计相机及地图点的位置。之后又有研究人员在此基础上

导航定位学报 2018年4期2018-12-03

面向智能交通的单目视觉测距方法研究

目标测距精度低，单目视觉在无几何约束下仅能确定目标方位，无法测量前方车辆距离.智能交通技术的不端发展，推动基于车联网[1-2]和智能识别[3-4]的道路标志识别方法，如依托车联网技术可以从网络中获得道路标志集合尺度信息，依托智能识别技术可以识别前方车辆车型与道路标志类型；科研人员同时还提出了依靠道路几何标志的前方车辆单目视觉测距方法，然而未考虑融合物联网、云计算等新方法，只能适用于单台车辆，以及固定有限的道路标识.为此，本文首先提出融合物联网、智能识别、云

交通运输系统工程与信息 2018年4期2018-09-10

未知环境下单目视觉移动机器人路径规划

721 引言随着单目视觉在自主移动机器人上的广泛应用，对单目视觉测量和感知能力的提高，有助于提升移动机器人智能化水平。因此对单目视觉的研究和应用不断增多[1-12]，文献[1]给出了一种基于单目视觉的避障算法，通过边缘算子检测图像中的障碍物与地面交线边缘，并提取图像中垂线和中间水平线的边缘像素位置，输入自适应的模糊推理系统训练，输出控制机器人进行避障；算法仅用中垂线和中间水平线的边缘像素位置代替障碍物，信息量有限，不易规划最优路径。文献[2-4]中的单目视

计算机工程与应用 2018年3期2018-02-07

基于单目视觉方法的前车制动灯检测

基于单目视觉方法的前车制动灯检测采用基于单目视觉的方法检测日间前方车辆制动灯，并使用行车记录仪对其进行记录。白天，车辆的视觉特征、运动和车辆外观都是可见的，但车辆制动灯正好相反，由于制动灯与周围环境的对比度低，光的散射效果也不明显，因此很难注意到制动灯。而所提出的方法是采用尾灯对称验证方法检测前方车辆的制动灯，利用制动灯灯光亮度和灯光的径向对称特性检测制动灯，并利用瞬时检测信息对制动灯灯光进行细化处理。对所提出的检测方法进行试验验证，并利用安装在车辆前端的

汽车文摘 2017年1期2017-12-05

基于单频GPS接收机和单目视觉传感器的高效混合定位方法

频GPS接收机和单目视觉传感器的高效混合定位方法对于城市地面车辆的导航,全球定位系统（GPS）通常由于可见卫星数量不足和多路径误差而导致定位精度较差、可用性不高。针对这个问题，提出一种结合单频GPS接收机和单目视觉传感器的高效混合定位方法。所提出的方法的优点在于其仅需要低成本的硬件，并且不需要外部地图辅助。与现有的视觉方法相比，所提出方法基于直线路段的图像，直接测量车辆的航向角。该方法不需要来自惯性传感器，多孔径相机，全向照相机或已知特征坐标的任何辅助信息

汽车文摘 2017年10期2017-12-04

基于单双目融合的遮挡区域点云获取技术研究

基于双目点云重建单目点云的方法，系统无需增加其他操作过程，单次扫描就能同时获得双目点云和精度较高的左右单目点云。在对飞机模型的测量中，利用该方法填补了双目测量在机翼附近出现的数据丢失，提高了测量结果的完整性。三维重建；遮挡；相位；点云0 引言基于相位测量轮廓术的三维测量技术作为一种主动式非接触光学测量方法，因具有全场分析、测量精度高、非接触等优点，正逐渐成为当前三维测量领域内最重要和最热门的一个研究分支，在工业检测、质量控制、逆向工程、生物医学、虚拟现实、

网络安全与数据管理 2017年4期2017-03-10

基于RANSAC的奇异值剔除的单目视觉里程计

05摘要：为提高单目视觉里程计算法的性能，从视觉特征选取和特征误匹配剔除两个方面进行研究.采用SURF描述子提取单目图像的特征点，并匹配相邻图像序列的特征，使用归一化线性八点法依次得到基础矩阵和本质矩阵.利用三角测量求解匹配点的三维坐标，进而根据2D2D模型解算出两帧图像间相机运动的旋转和平移，从而构建单目视觉里程计系统.为提高算法性能，使用RANSAC算法清除初次计算的特征误匹配，并利用地面数据获取相机运动的平移尺度.实验结果验证了RANSAC算法能够有

上海海事大学学报 2016年4期2017-01-19

一种单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法

00074）一种单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法周绍磊1，吴修振1，刘刚1，张嵘2，徐海刚3（1. 海军航空工程学院控制工程系，烟台 264001；2. 清华大学精密仪器系，北京100084；3. 北京自动化控制设备研究所，北京 100074）针对惯性/卫星组合导航系统在卫星导航失效时无法使用的问题，提出了单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法，用于扩展组合导航系统在强干扰环境和室内环境的应用范围。该算法分为两个阶段：初始化阶段，

中国惯性技术学报 2016年5期2016-12-23

一种基于机器学习算法的单目里程计研究

的相对定位方法，单目里程计仅使用单个相机作为图像获取载体，使获得信息的要求更低，且能较精确地识别和定位特征点，实时性好，成本也少很多，因此具有更广的应用前景。本课题采用SURF算法来同时检测和匹配特征点，使用一种基于机器学习算法（SVM）自适应卡尔曼滤波器，减缓原本卡尔曼滤波器中会出现的精度低和发散状况，起到优化单目里程计的系统准确度。关键词：单目;视觉里程计;SURF算法;卡尔曼滤波中图分类号：G642.0     文献标志码：A     文章编号：16

教育教学论坛 2016年43期2016-11-22

基于单目视觉的障碍物检测方法研究

学院 李 斌基于单目视觉的障碍物检测方法研究沈阳职业技术学院 李 斌单目视觉技术应用于障碍物检测领域的常用方法，都是以传统的单目视觉成像原理为基础。因此首先要对了传统的单目视觉检测障碍物的原理进行简单介绍。根据被测障碍物的不同，其测量方法也不尽相同，文中针对不同场合下的障碍物检测方法进行了分析研究。单目视觉；障碍物；检测随着智能车辆、机器人以及智能交通等科学技术的发展，对障碍物的检测已成为了智能设备必须要完成的基本功能。应用激光、超声波等传感器技术也可以实

电子世界 2016年17期2016-10-13

单目视觉障碍物测距精度分析

，710021）单目视觉障碍物测距精度分析王泽民，高俊钗（西安工业大学，电子信息工程学院，西安，710021）在单目视觉障碍物测距模型中，分析了可视距离与安装高度和俯视角度的关系，研究了影响测距精度的因素：摄像机的安装高度、俯视角度和障碍物检测的图像位置，建立了误差的数学模型并进行了仿真，定量计算了在一定的条件下引入的误差。根据摄像机的内参数和摄像机视距的影响因素确定了合适的安装参数，在此安装参数下，对摄像机视距随障碍物像素位置的变化及测距精度随影响因素的

电子测试 2016年18期2016-10-09

基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法

1点RANSAC单目视觉姿态估计算法齐乃新1，张胜修1，曹立佳3，杨小冈1，赵爱罡1,2（1. 火箭军工程大学控制工程系，西安 710025；2. 火箭军工程大学士官学院，青州 262500；3. 四川理工学院自动化与电子信息学院，自贡 643000）针对1点RANSAC（Random Sample Consensus）单目视觉EKF（Extended Kalman Filter）算法中的滤波发散问题，分析了滤波发散的产生原因，提出了一种基于渐消记忆

中国惯性技术学报 2016年3期2016-04-13

三维结构形变的单目像机测量方法

)三维结构形变的单目像机测量方法张林龙1，张伟2，胡昌华1，周志杰1(1.火箭军工程大学302室，陕西西安710025; 2.火箭军工程大学403室，陕西西安710025)针对大型结构形变的摄像测量中，双目系统结构复杂、成本高、特征点匹配度低，而传统单目测量系统不能有效获取目标深度信息等问题，借助平面反射镜提出一种新的单目像机三维形变测量方法。首先，基于平面反射镜的光学反射原理构建单目三维测量模型;其次，利用像机与平面镜的内在参数推导出单目像机视图下的极线

中国测试 2016年11期2016-04-01

一种实时的单目视觉SLAM改进算法

06）一种实时的单目视觉SLAM改进算法李全科，曾连荪
（上海海事大学信息工程学院，上海201306）针对目前SLAM算法实时性和鲁棒性的问题，提出了一种改进的实时单目视觉SLAM算法。该算法采用一个摄像头作为外部传感器来提取机器人行进过程中周围环境的特征信息，用实时性良好的FAST提取环境特征点，结合逆深度参数化进行特征点非延时初始化，用压缩扩展卡尔曼滤波更新地图。实验研究表明，该方法提高了算法的鲁棒性和实时性。SLAM；单目视觉；FAST；压缩扩展卡尔

网络安全与数据管理 2015年16期2015-10-18

基于单目视觉的AUV水下定位方法

25001）基于单目视觉的AUV水下定位方法蔡迎波，李德彪（中国人民解放军92941部队95分队，辽宁 葫芦岛 125001）为解决传统水下定位传感器在定位方面的不足，提出一种基于目标光源的单目视觉四自由度定位方法，推导了四自由度定位算法原理，提出了深度定位、水平定位和艏向定位方法。设计了作为目标的共线排列定位光源系统。静态和动态试验证明所提出的单目视觉定位方法原理正确，目标光源系统合理可行，可以在深度为4～0.5 m范围内进行稳定的四自由度定位。经过校正

中国惯性技术学报 2015年4期2015-06-15

基于图像相关法测量板料无载荷动静应变的研究

测量等都需要利用单目测量二维应变[8-10]，因此研究单目测量二维应变有着重要的意义。在二维应变测量中，经常需要在常温环境下对工程结构进行无载荷的静态和动态应变测量，检验产品的稳定性；在材料性能测试中，如疲劳、蠕变测试中，也需要静态应变测量；相机的精度测试，也可以利用对标准试件的动静应变测量评价相机的精度。本文采用单目视觉技术，通过CCD传感器采集散斑图像，实时连续拍摄多幅图像，根据二维图像所携带信息解调出应变信息，实现板料无载荷状态下的静态和动态的应变测

计量技术 2014年9期2014-03-22

面向AUV自主回收的单目视觉定位算法

了一种比较通用的单目视觉定位方法,可以快速准确测量AUV与回收回收装置的相对位置。1 问题描述AUV自主回收过程中要使AUV能准确并安全的进入回收装置，就要求AUV能对回收装置进行精确定位，文中主要研究利用摄像机实现对回收装置精确定位。为描述这一问题，所示建立回收系统坐标系，如图1所示，其中：AUV坐标系为 OaXaYaZa，Oa为 AUV的质心，OaYa沿 AUV纵轴向前；摄像机坐标系为OcXcYcZc，Oc为摄像机的光心，摄像机沿OaYa安装在AUV的

电子设计工程 2014年22期2014-01-21

铁塔单目立体视觉测量技术研究

50021)铁塔单目立体视觉测量技术研究冯砚厅(国网河北省电力公司电力科学研究院，石家庄 050021)介绍单目平面测量、单目立体视觉测量技术特点，分析单目立体视觉测量技术的原理、测量步骤及应用实例，说明应用效果，并提出单目立体视觉测量技术应用于铁塔测量时的注意事项。铁塔；单目立体视觉测量技术；单目平面视觉测量技术1 铁塔单目立体视觉测量技术的提出铁塔在安装后和运行过程中，由于安装质量、运行中的地面不均匀沉降、螺栓松动等原因会发生偏斜、弯曲、扭曲等变形，当

河北电力技术 2013年4期2013-12-07

基于单目视觉的自主牵引机器人研究

感器数量可以分为单目视觉、双目视觉等。单目视觉虽然缺少了环境的立体信息，但由于其结构简单、易标定，同时还能避免立体视觉中的视场小、立体匹配难的缺陷，在移动机器人中的研究仍然十分常见，特别是针对已知特征的物体的跟踪场合得到了广泛的应用[3～6]。本文采用单目相机设计了一种在空间内能够跟踪靶标的自主移动机器人系统，它主要包括单目视觉系统、移动机器人平台、无线模块、上位机及控制软件。上位机控制软件首先对通过无线图像采集模块获得图像进行图像处理与特征提取，获得靶标

制造业自动化 2012年9期2012-10-08