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多相机网络联合约束优化的高精度三维变形全场测量
被引量：
2
1
作者
张贵阳
霍炬
+2 位作者
杨明
周婞
朱子健
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1653-1666,共14页
针对细长型和大尺寸试件的全场变形测量问题,本文提出一种基于数字图像相关方法的立体变形测量方法。通过建立多相机网络的联合约束关系,使其中任意两个CCD相机可以绑定为一个整体完成试件的部分测量,并最终将测量结果映射到统一参考坐...
针对细长型和大尺寸试件的全场变形测量问题,本文提出一种基于数字图像相关方法的立体变形测量方法。通过建立多相机网络的联合约束关系,使其中任意两个CCD相机可以绑定为一个整体完成试件的部分测量,并最终将测量结果映射到统一参考坐标系下,从而减小了因直接进行全场测量而导致较大非线性成像畸变的影响,而且能够避免牺牲采集图像的有效空间分辨率。同时,联合约束关系的优化将图像对间立体配准点的搜索限制在对极线附件区域,而不是整幅图像上,从而缩小了搜索空间,提高了搜索速度。此外,通过优化试件与多相机网络之间的位置及姿态参数,进一步提高了散斑点空间三维坐标的重构精度。最后,通过位移和变形测量实验证明了本文方法的有效性,在[0.8 m,0.5 m,0.6 m]的空间范围内,目标的平移测量误差小于0.044 mm;离面位移测量精度优于0.06 mm。能够满足飞行器地面物理仿真试验的应用需求。
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关键词
机器视觉
多
相机
网络
联合约束优化
数字图像相关
变形测量
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职称材料
多相机网络中行人的全局最优匹配
被引量：
1
2
作者
吉培培
陈恳
+1 位作者
郭春梅
李萌
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期268-273,共6页
针对多相机视域下行人目标匹配正确率不高的问题,基于无监督显著性学习和局部特征匹配提出一种全局最优匹配模型。将不同视域间的目标匹配进行关联,每对相机的直接匹配受制于其间接匹配的监督,同时修正直接匹配中发生的误配。将经过亮...
针对多相机视域下行人目标匹配正确率不高的问题,基于无监督显著性学习和局部特征匹配提出一种全局最优匹配模型。将不同视域间的目标匹配进行关联,每对相机的直接匹配受制于其间接匹配的监督,同时修正直接匹配中发生的误配。将经过亮度补偿后的图像帧分成若干局部块,通过无监督显著学习得到图像块的显著性得分,并结合目标图像块特征匹配的相似度得分,利用双向相似度计算目标间的相似度得分,并将其作为模型输入。基于标准数据库WARD和Shinpuhkan2014进行实验,结果表明,该模型能有效提高多相机监控网络下目标匹配的正确率。
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关键词
多
相机
网络
特征融合
全局最优匹配
二值整数规划
无监督学习
亮度补偿
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职称材料
题名
多相机网络联合约束优化的高精度三维变形全场测量
被引量：
2
1
作者
张贵阳
霍炬
杨明
周婞
朱子健
机构
哈尔滨工业大学航天学院
哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
广州东软医疗有限公司C T影像物理与重建研发部
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1653-1666,共14页
基金
装备预研航天科技联合基金(No.6141BXXX)
国防重点实验室科工局基金(No.2018XXX-24)。
文摘
针对细长型和大尺寸试件的全场变形测量问题,本文提出一种基于数字图像相关方法的立体变形测量方法。通过建立多相机网络的联合约束关系,使其中任意两个CCD相机可以绑定为一个整体完成试件的部分测量,并最终将测量结果映射到统一参考坐标系下,从而减小了因直接进行全场测量而导致较大非线性成像畸变的影响,而且能够避免牺牲采集图像的有效空间分辨率。同时,联合约束关系的优化将图像对间立体配准点的搜索限制在对极线附件区域,而不是整幅图像上,从而缩小了搜索空间,提高了搜索速度。此外,通过优化试件与多相机网络之间的位置及姿态参数,进一步提高了散斑点空间三维坐标的重构精度。最后,通过位移和变形测量实验证明了本文方法的有效性,在[0.8 m,0.5 m,0.6 m]的空间范围内,目标的平移测量误差小于0.044 mm;离面位移测量精度优于0.06 mm。能够满足飞行器地面物理仿真试验的应用需求。
关键词
机器视觉
多
相机
网络
联合约束优化
数字图像相关
变形测量
Keywords
machine vision
multi-camera network
joint constraint optimization
digital image correlation
deformation measurement
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
多相机网络中行人的全局最优匹配
被引量：
1
2
作者
吉培培
陈恳
郭春梅
李萌
机构
宁波大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期268-273,共6页
基金
国家科技重大专项(2011ZX03002-004-02)
宁波市自然科学基金(2014A610065)
宁波大学学科建设项目(XKXL1308)
文摘
针对多相机视域下行人目标匹配正确率不高的问题,基于无监督显著性学习和局部特征匹配提出一种全局最优匹配模型。将不同视域间的目标匹配进行关联,每对相机的直接匹配受制于其间接匹配的监督,同时修正直接匹配中发生的误配。将经过亮度补偿后的图像帧分成若干局部块,通过无监督显著学习得到图像块的显著性得分,并结合目标图像块特征匹配的相似度得分,利用双向相似度计算目标间的相似度得分,并将其作为模型输入。基于标准数据库WARD和Shinpuhkan2014进行实验,结果表明,该模型能有效提高多相机监控网络下目标匹配的正确率。
关键词
多
相机
网络
特征融合
全局最优匹配
二值整数规划
无监督学习
亮度补偿
Keywords
multi-camera network
feature fusion
globally optimal matching
binary integer programming
unsupervised learning
brightness compensation
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多相机网络联合约束优化的高精度三维变形全场测量
张贵阳
霍炬
杨明
周婞
朱子健
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
2
多相机网络中行人的全局最优匹配
吉培培
陈恳
郭春梅
李萌
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
下载PDF
职称材料
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