针对非合作慢旋卫星的模型重建问题,提出基于飞行时间(time-of-flight,TOF)相机和同时定位与制图(simultaneous localization and mapping,SLAM)的稠密重建方法。基于预先检测与自适应阈值方法提高旋转提取与描述(oriented fast and rot...针对非合作慢旋卫星的模型重建问题,提出基于飞行时间(time-of-flight,TOF)相机和同时定位与制图(simultaneous localization and mapping,SLAM)的稠密重建方法。基于预先检测与自适应阈值方法提高旋转提取与描述(oriented fast and rotated brief,ORB)的特征尺度适应性。利用运动度量方法选取关键帧。利用子模型拼接方法加快重建效率。利用仿真环境制作非合作慢旋卫星的数据集。仿真实验结果表明:该方法能够实现长时间稳定地工作,可在3 min内重建出卫星模型的稠密点云,点云密度大于5000,重建误差小于5 cm。利用机械臂、卫星模型及光学暗室搭建半物理实验系统,表明算法的精度及抗噪声能力基本满足非合作目标感知的任务的需求。展开更多
通过自动识别自然环境下获取果实图像中的未成熟果实,以实现自动化果实估产的目的。该文以番茄为对象,根据视觉显著性的特点,提出了使用基于密集和稀疏重构(dense and sparse reconstruction,DSR)的显著性检测方法检测未成熟番茄果实图...通过自动识别自然环境下获取果实图像中的未成熟果实,以实现自动化果实估产的目的。该文以番茄为对象,根据视觉显著性的特点,提出了使用基于密集和稀疏重构(dense and sparse reconstruction,DSR)的显著性检测方法检测未成熟番茄果实图像,该方法首先计算密集和稀疏重构误差;其次使用基于上下文的重构误差传播机制平滑重构误差和提亮显著性区域;再通过多尺度重构误差融合与偏目标高斯细化;最后通过贝叶斯算法融合显著图得到DSR显著灰度图。番茄DSR灰度图再经过OTSU算法进行分割和去噪处理,最终使用该文提出的改进随机Hough变换(randomized hough transform,RHT)圆检测方法识别番茄果簇中的单果。结果显示,该文方法对未成熟番茄果实的正确识别率能达到77.6%。同时,该文方法与人工测量的圆心和半径的相关系数也分别达到0.98和0.76,研究结果为估产机器人的多种果实自动化识别提供参考。展开更多
文摘针对非合作慢旋卫星的模型重建问题,提出基于飞行时间(time-of-flight,TOF)相机和同时定位与制图(simultaneous localization and mapping,SLAM)的稠密重建方法。基于预先检测与自适应阈值方法提高旋转提取与描述(oriented fast and rotated brief,ORB)的特征尺度适应性。利用运动度量方法选取关键帧。利用子模型拼接方法加快重建效率。利用仿真环境制作非合作慢旋卫星的数据集。仿真实验结果表明:该方法能够实现长时间稳定地工作,可在3 min内重建出卫星模型的稠密点云,点云密度大于5000,重建误差小于5 cm。利用机械臂、卫星模型及光学暗室搭建半物理实验系统,表明算法的精度及抗噪声能力基本满足非合作目标感知的任务的需求。
