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题名一种基于场景特征的工业机器人手眼自动标定方法
被引量：9
- 1
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作者
许国树
言勇华
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机构
上海交通大学机器人研究所
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出处
《机械设计与研究》
CSCD
北大核心
2019年第6期17-21,共5页
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文摘
目前,有许多方法都实现了机器人的手眼标定,但是需要借助特定的标志物,标定过程复杂,不利于工业现场的实际应用。为此,提出了一种基于场景特征的工业机器人手眼自动标定方法。首先利用光束法平差(BA)处理微运动图像序列,求解相机内参。然后利用四叉树ORB特征提取和PnP求解多视图像间的位姿变化,并使用BA优化。最后通过计算多视图像间的位姿变化和机器人的位姿变化之间的关系,获得机器人手眼位姿。实验表明,对比现有的标定算法,本文提出的算法简单快速,同时拥有较高的精度。
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关键词
工业机器人
手眼自动标定
光束法平差(BA)
微运动
多视图像
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Keywords
industrial robot
auto hand-eye calibration
bundle adjustment(BA)
small motion
multi-view images
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于多视图像的摄像机自标定方法
被引量：7
- 2
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作者
唐秋虎
张志毅
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机构
西北农林科技大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017年第4期748-755,共8页
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基金
国家863计划(2013AA10230402)
国家自然科学基金(61303124)
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文摘
摄像机标定是三维重建时的必要步骤。传统的标定方法对设备要求高、操作繁琐,而自标定方法虽然简便,但精度不高,会严重影响三维重建的效果。因此,越来越需要一种操作简便并且精度高的自标定方法。采用SIFT特征点匹配算法,根据多视序列图像中对应点间的相互关系,利用光束法平差,提出了一种基于局部-全局混合优化的迭代优化方法。针对图像匹配量大的问题,提出了一种邻域内图像互匹配方法来降低时间代价。实验表明,本文提出的多摄像机自标定方法是一种有效的高精度方法,采用的邻域内图像互匹配技术能很好地降低图像匹配的时间消耗。根据多视图像的对应点间相互关系,充分利用局部-全局优化的思想,通过混合优化的方法得到相机参数,对比现有自标定算法,本文给出的方法有较高的精度和鲁棒性。
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关键词
摄像机自标定
多视图像
图像匹配
光束平差算法
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Keywords
camera self-calibration
multiple view images
image matching
bundle adjustment algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多视图像三维重建技术及其创新应用发展
- 3
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作者
赵斯杰
肖罡
戴璐祎
万可谦
李华旸
杨钦文
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机构
江西科骏实业有限公司
湖南大学机械与运载工程学院
江西财经大学虚拟现实(VR)现代产业学院
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出处
《信息技术与信息化》
2023年第7期90-92,99,共4页
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基金
江西省自然科学基金杰出青年基金资助项目(20224ACB218002)
江西省高层次高技能领军人才培养工程资助项目
江西省虚拟现实关键应用技术攻关(揭榜挂帅)项目(20213ABC03V01)。
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文摘
多视图像三维重建是虚拟现实(virtual reality, VR)建模领域中的一个重要技术环节。综述了多视图像三维重建技术中,基于体素表达、基于表面演化、基于特征点增长、基于深度图融合等四个类型的技术特点及发展动态,剖析了该项技术在VR行业中的应用现状,展望了多视图像三维重建技术相关产品的创新设计趋势,探讨了创新技术产品在VR领域的应用发展前景,为三维重建技术与VR领域的融合发展与创新应用提供参考及思路。
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关键词
多视图像
三维重建
立体视觉
虚拟现实
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名全极化合成孔径雷达多视图像的极化特征分析
被引量：2
- 4
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作者
王晓兰
戴博伟
杨汝良
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机构
中国科学院电子学研究所
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第4期507-513,共7页
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文摘
该文基于乘性相干斑模型,对全极化合成孔径雷达多视图像的极化特征参数(同极化比、交叉极化比和同极化相位差)进行了分析,利用实际的模拟数据对特征参数的PDF进行了拟合测试,分析了多视极化特征参数的统计特性对极化相干斑抑制算法的影响。利用极化比和相位差的特点,对地物进行分类,所得分类精度与利用最优极化分类法的分类精度具有可比性。
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关键词
极化合成孔径雷达
多视图像
极化特征
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Keywords
Ploarimetric SAR, Multilook, Speckle, Polarimetric signature, Classification
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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题名合成孔径雷达与动目标检测
被引量：1
- 5
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作者
袁孝康
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机构
上海航天技术研究院
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出处
《上海航天》
2000年第1期1-7,共7页
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文摘
在合成孔径雷达(SAR) 中,雷达与目标之间相对运动的精确知识是相干处理回波形成高方位分辨率图像的基础。因此,在SAR中,对未知运动目标的检测和成像成为一个重要而困难的研究课题。本文较详细地阐述了在SAR 中进行动目标检测的若干方法,包括反射率频移法、多视图像位移法和多天线多通道处理技术。
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关键词
合成孔径雷达
动目标检测
反射率频移
多视图像
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Keywords
Synthetic aperture radar
Moving target indication
Reflectivity displacement method
Multilook image displacement method
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分类号
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
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题名多视图像序列中运动目标分割优化
被引量：1
- 6
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作者
陈国军
陈燕
韦鑫
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机构
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期2023-2027,共5页
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基金
国家"973"计划项目(2009CB320805)
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文摘
在多视图像的三维重建中,多视图像序列中的运动目标轮廓提取影响重建物体的准确性及重建实时性。针对多视图像间的空间约束关系,提出基于图像分块和并行计算的优化效率算法。算法对图像进行合理分块,确定多视图像的有效成像区域,区分冗余块和非冗余块,基于非冗余块进行优化加速计算,结合连续帧之间的相关性,将帧间连贯性应用于运动目标分割,进一步优化检测算法。将分割过程进行并行处理。实验表明:提出的方法在保证分割准确性的前提下,可以较好地提高分割计算效率,保证了三维重建的实时性。
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关键词
运动目标分割
多视图像
图像分块
帧间连贯性
并行计算
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Keywords
Moving Object Segmentation
Multiview Images
Image Block
Interframe Consistency
Parallel Computing
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多视环境下特征点提取的并行实现
被引量：1
- 7
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作者
李文
郭立
袁红星
关华
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机构
中国科学技术大学电子科学与技术系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第1期182-184,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61071173)
中国科学技术大学研究生创新基金资助项目
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文摘
针对多视环境下特征点提取计算耗时较长的问题,提出其并行实现方法。通过灰度共生矩阵构造纹理特征差异度,选取关键视点和消除冗余视点,采用Harris角点提取算法、团块检测算法,提取关键视点图像的特征点,利用关键视点选取及特征点提取过程存在的并行性,对算法进行并行实现。实验结果表明,该方法能有效地选取关键视点,在双核处理器上使平均加速比达到1.88。
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关键词
特征提取
并行算法
多视图像
3D重构
纹理特征
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Keywords
feature extraction
parallel algorithm
multi-view image
3D reconstruction
texture feature
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名多视高分辨率纹理图像与双目三维点云的映射方法
被引量：19
- 8
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作者
杜瑞建
葛宝臻
陈雷
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机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
光电信息技术教育部重点实验室
天津商业大学信息工程学院
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出处
《中国光学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1055-1064,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61535008)。
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文摘
针对双目立体视觉重建点云模型与高分辨率纹理图像的融合问题,本文提出了一种新的纹理映射方法。在双目立体视觉系统上增设长焦纹理相机拍摄高分辨率纹理图像,利用高分辨率纹理图像与双目图像的二维特征匹配,以双目图像为桥梁,得到纹理图像与三维点云模型的匹配关系,进而实现高分辨率纹理图像到三维点云模型的映射。同时,针对映射过程中多视纹理图像重叠部分的数据冗余,提出一种引导线点云数据分区方法,有效解决了多视纹理图像重叠部分的映射问题。通过实验验证,所提方法能够方便准确地实现多视纹理图像与双目三维点云模型的纹理映射。在本文实验条件下,三维模型的纹理可分辨原始线宽为0.157 mm的线对,与双目系统直接产生的三维模型相比,其纹理分辨率提高了1倍,验证了所提出的多视高分辨率纹理映射方法的有效性。
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关键词
纹理映射
特征匹配
立体视觉
高分辨率纹理
多视纹理图像
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Keywords
texture mapping
feature matching
stereo vision
high-resolution texture
multi-view texture image
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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