为了提高室内动态场景下定位与建图的准确性与实时性,提出了一种基于目标检测的室内动态场景同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统。利用目标检测的实时性,在传统ORB_SLAM2算法上结合YOLOv5目标检测网络识...为了提高室内动态场景下定位与建图的准确性与实时性,提出了一种基于目标检测的室内动态场景同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统。利用目标检测的实时性,在传统ORB_SLAM2算法上结合YOLOv5目标检测网络识别相机图像中的动态物体,生成动态识别框,根据动态特征点判别方法只将识别框内动态物体上的ORB特征点去除,利用剩余特征点进行相机位姿的估计,最后建立只含静态物体的稠密点云地图与八叉树地图。同时在机器人操作系统(robot operating system,ROS)下进行仿真,采用套接字(Socket)通信方式代替ROS中话题通信方式,将ORB_SLAM2算法与YOLOv5目标检测网络相结合,以提高定位与建图的实时性。在TUM数据集上进行多次实验结果表明,与ORB_SLAM2系统相比,本文系统相机位姿精确度大幅度提高,并且提高了每帧跟踪的处理速度。展开更多
为快速准确检测管材表面缺陷,设计一种基于特征点的管材表面缺陷视觉检测方法。采集典型管材表面缺陷图像,构建图像样本集;指定图像感兴趣区域,减少干扰背景对缺陷检测的影响;采用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法检测图像中...为快速准确检测管材表面缺陷,设计一种基于特征点的管材表面缺陷视觉检测方法。采集典型管材表面缺陷图像,构建图像样本集;指定图像感兴趣区域,减少干扰背景对缺陷检测的影响;采用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法检测图像中的点缺陷,使用FAST算子搜寻缺陷图像的特征点,将检测到的特征点设为圆心,以圆心与取点区域的形心连接线为横坐标构建特征点描述子;选取典型管材缺陷图像对所提方法进行仿真验证。结果表明,设计的检测方法检测准确率高、检测速度快,具备较高的工程实用价值,可为管材表面缺陷的自动检测提供预研基础。展开更多
为解决传统机器人SLAM在复杂场景下难以保持实时性和稳定性的问题,提出一种对ORB(oriented FAST and rotated BREIEF)特征点过于密集的改进方法,对前端视觉里程计以及SLAM后端进行优化。前端利用划分像素结合四叉树完成特征提取,对像素...为解决传统机器人SLAM在复杂场景下难以保持实时性和稳定性的问题,提出一种对ORB(oriented FAST and rotated BREIEF)特征点过于密集的改进方法,对前端视觉里程计以及SLAM后端进行优化。前端利用划分像素结合四叉树完成特征提取,对像素进行划分提高部分区域提取到特征点的概率,四叉树方法对特征点进行均匀分配提取。RANSAC组合EPNP+ICP的方式减少求解相机运动的误差,基于词袋模型和G2O进行闭环检测和图优化,生成轨迹一致的全局点云地图。将传统的算法和改进的算法在TUM数据集下进行实验对比,实验结果表明,改进后算法的实时性和稳定性明显提高。展开更多
为了快速获取更大范围且清晰度高道路图片,提出一种针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)近场采集的道路图像拼接方法。首先,在ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点提取的基础上,采用最邻近匹配算法进行特征点间的匹配。其...为了快速获取更大范围且清晰度高道路图片,提出一种针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)近场采集的道路图像拼接方法。首先,在ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点提取的基础上,采用最邻近匹配算法进行特征点间的匹配。其次,通过汉明距离和随机采样一致(Random Sample Consensus,RanSaC)算法对匹配结果进行筛选,以获取准确的单应性矩阵。最后,采用最佳缝合线融合算法,使得图像过渡均匀。实验证明,所提方法可以有效处理无人机航拍路面图像,能够高效、准确地实现路面图像拼接。展开更多
文摘为快速准确检测管材表面缺陷,设计一种基于特征点的管材表面缺陷视觉检测方法。采集典型管材表面缺陷图像,构建图像样本集;指定图像感兴趣区域,减少干扰背景对缺陷检测的影响;采用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法检测图像中的点缺陷,使用FAST算子搜寻缺陷图像的特征点,将检测到的特征点设为圆心,以圆心与取点区域的形心连接线为横坐标构建特征点描述子;选取典型管材缺陷图像对所提方法进行仿真验证。结果表明,设计的检测方法检测准确率高、检测速度快,具备较高的工程实用价值,可为管材表面缺陷的自动检测提供预研基础。
文摘为解决传统机器人SLAM在复杂场景下难以保持实时性和稳定性的问题,提出一种对ORB(oriented FAST and rotated BREIEF)特征点过于密集的改进方法,对前端视觉里程计以及SLAM后端进行优化。前端利用划分像素结合四叉树完成特征提取,对像素进行划分提高部分区域提取到特征点的概率,四叉树方法对特征点进行均匀分配提取。RANSAC组合EPNP+ICP的方式减少求解相机运动的误差,基于词袋模型和G2O进行闭环检测和图优化,生成轨迹一致的全局点云地图。将传统的算法和改进的算法在TUM数据集下进行实验对比,实验结果表明,改进后算法的实时性和稳定性明显提高。
文摘为了快速获取更大范围且清晰度高道路图片,提出一种针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)近场采集的道路图像拼接方法。首先,在ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点提取的基础上,采用最邻近匹配算法进行特征点间的匹配。其次,通过汉明距离和随机采样一致(Random Sample Consensus,RanSaC)算法对匹配结果进行筛选,以获取准确的单应性矩阵。最后,采用最佳缝合线融合算法,使得图像过渡均匀。实验证明,所提方法可以有效处理无人机航拍路面图像,能够高效、准确地实现路面图像拼接。
