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题名图像辅助导航系统中量测矩阵的确定
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作者
滕科嘉
陈楸
刘焘
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机构
西北工业大学自动化学院
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出处
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2008年第1期37-38,42,共3页
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文摘
文中基于准三维模型对惯导系统误差校正的思想,利用摄像机成像系统和捷联惯导系统(SINS)相结合的方法,着重对量测矩阵进行推导。然后,采用离散卡尔曼滤波方法进行导航误差估计,并用估计出来的误差对惯导系统的输出进行修正,在一定程度上提高了导航精度,理论上大大降低了导航成本。
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关键词
量测矩阵
摄像机成像系统
捷联惯导系统
离散卡尔曼滤波
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Keywords
measurement matrix
camera imaging system
SINS
discrete Kalman filter
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分类号
TJ765.3
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名单目摄像机成像系统的设计及其研究
被引量：1
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作者
周云龙
王雪亮
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机构
东北电力大学能源与动力工程学院
东北电力大学自动化工程学院
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出处
《东北电力大学学报》
2012年第1期45-48,共4页
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文摘
随着计算机视觉技术的发展,用计算机获取图像并转换成数字信号已经应用到许多研究领域,双目摄像机成像系统是利用了两台高速摄像机在不同位置对目标进行拍摄,这种方法的精度虽然很高,可是大大增加了实验成本。为了缩减成本同时又能获得较好的精度,使用一台摄像机利用成像系统实现双目摄像机成像的效果并对硬件进行了设计。
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关键词
气液两相流
单目立体视觉传感器
标定
图像处理
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Keywords
Gas-liquid two phase flow
The monocular camera imaging system
Calibration
image processing
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分类号
TP212.14
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于卷积神经网络的离焦颗粒粒径与位置测量
被引量：2
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作者
张翔云
周骛
姜友新
夏向学杰
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机构
上海理工大学能源与动力工程学院
上海市动力工程多相流动与传热重点实验室
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出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第19期92-98,共7页
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基金
国家自然科学基金(51576130)
上海理工大学校级大创项目。
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文摘
针对双相机成像系统所获取的颗粒离焦图像,搭建了基于Faster-RCNN和VGG16卷积神经网络(CNN)的颗粒粒径与位置同步预测模型。在75~95 mm(约9~10倍的成像系统景深)深度范围内,拍摄直径为50~350μm的9种不同圆点用于所提模型的训练,并将所提模型与基于离焦测距(DFD)理论模型的处理方法进行了比较分析。测量结果表明,与基于DFD理论模型的处理方法相比,CNN模型的颗粒深度测量范围有所提高,直径测量误差有所降低,但深度测量误差有所增大。进一步采用双相机系统拍摄在循环样品池内流动的粒径为120μm的标准颗粒,应用所提CNN模型对相应图片进行处理,粒径预测结果的相对误差范围为-8%~8%。
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关键词
测量
卷积神经网络
双相机离焦成像系统
位置测量
粒径测量
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Keywords
measurement
convolutional neural network
dual-camera defocused imaging system
position measurement
particle size measurement
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分类号
TP389.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP183
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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