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基于单目视觉的工业机器人智能抓取系统设计 被引量:24
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作者 张驰 廖华丽 周军 《机电工程》 CAS 北大核心 2018年第3期283-287,共5页
针对工业机器人如何能在多目标工况下快速自主识别和抓取指定目标工件的问题,将单目视觉引导技术应用到工业机器人智能抓取系统设计中。利用图像进行了模式识别,对检测定位进行了研究,建立了视觉图像与工件定位抓取之间的关系,提出了基... 针对工业机器人如何能在多目标工况下快速自主识别和抓取指定目标工件的问题,将单目视觉引导技术应用到工业机器人智能抓取系统设计中。利用图像进行了模式识别,对检测定位进行了研究,建立了视觉图像与工件定位抓取之间的关系,提出了基于轮廓Hu不变矩快速模板匹配算法的单目视觉抓取系统。首先将摄像机获取的图像进行了预处理,然后利用轮廓Hu不变矩模板匹配算法进行了目标工件的识别,利用轮廓矩和二阶惯性矩最小原理对识别出的目标工件进行了位姿求取,最后通过建立SOCKET通信将求取的位姿发送给了机械臂控制系统引导机械臂的抓取。基于VS软件开发平台和ABB机械手,对智能抓取系统进行了搭建并试验。研究结果表明:该基于单目视觉搭建的工业机器人智能抓取系统成本低、定位精度高,可满足工业自动化生产的需求。 展开更多
关键词 单目视觉 工业机器人 图像处理 模板匹配 位姿检测
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一种基于张氏标定法的单目相机改进标定算法 被引量:20
2
作者 黄琬婷 胡小平 《导航与控制》 2019年第1期105-111,共7页
单目视觉在地面机器人等无人导航系统中的应用越来越广泛,而相机参数的标定是利用视觉进行导航的基础性工作。标定结果的好坏,直接影响导航性能和定位精度。主要考虑单目相机的径向畸变,基于张正友平面标定法,通过利用Matlab进行图像预... 单目视觉在地面机器人等无人导航系统中的应用越来越广泛,而相机参数的标定是利用视觉进行导航的基础性工作。标定结果的好坏,直接影响导航性能和定位精度。主要考虑单目相机的径向畸变,基于张正友平面标定法,通过利用Matlab进行图像预处理、利用OpenCV进行Harris角点检测和亚像素精确化等方法在角点提取精度等方面进行了改进,通过重投影法对标定结果进行了评估,并将其与Matlab相机标定工具箱Toolbox_calib所得结果进行了比较。实验结果表明,改进的标定算法标定结果精度更高,并且对多个摄像头传感器均有效,适用性强。 展开更多
关键词 单目视觉 相机标定 张氏标定法 图像预处理
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基于嵌入式的单目视觉工业机器人定位系统设计 被引量:14
3
作者 王少锋 夏广远 +1 位作者 吉春生 王海岭 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第1期100-106,共7页
为解决传统工业机器人定位不精确、不灵活的问题,对机器视觉引导的工业机器人定位进行研究,提出以KUKA机械臂和嵌入式ZYNQ开发板为硬件平台的低成本系统方案。首先对工业机器人视觉定位抓取过程建立数学模型;然后研究基于机器视觉的图... 为解决传统工业机器人定位不精确、不灵活的问题,对机器视觉引导的工业机器人定位进行研究,提出以KUKA机械臂和嵌入式ZYNQ开发板为硬件平台的低成本系统方案。首先对工业机器人视觉定位抓取过程建立数学模型;然后研究基于机器视觉的图像处理技术,采用轮廓特征参数为辨识条件对预处理后的工件轮廓进行识别和定位;最后,经过坐标转换,将工件真实位姿发送给工业机器人控制系统进行抓取引导。实验结果表明,该系统对目标工件能够实现有效、精准的定位。 展开更多
关键词 嵌入式系统 机器视觉 单目视觉 工业机器人 图像处理
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单目-无扫描3D激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计 被引量:14
4
作者 郝刚涛 杜小平 +1 位作者 赵继广 宋建军 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1178-1186,共9页
针对传统的利用单一视觉传感器难以实现复杂非合作空间操控导航的问题,提出一种基于单目相机与无扫描三维激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计方法。首先,设计了基于成像几何关系的单目纹理-非扫描距离图像的快速配准与融合方法;之后... 针对传统的利用单一视觉传感器难以实现复杂非合作空间操控导航的问题,提出一种基于单目相机与无扫描三维激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计方法。首先,设计了基于成像几何关系的单目纹理-非扫描距离图像的快速配准与融合方法;之后,在构建目标同步定位与建图(SLAM)贝叶斯滤波模型基础上,提出一种扩展卡尔曼滤波-无损卡尔曼滤波-粒子滤波联合的滤波估计算法,可实现尺度模糊下相对位姿的快速鲁棒估计;其次,针对估计中的尺度模糊问题,提出基于融合图像的全局尺度系数确定方法,将尺度系数估计问题转化为简单线性滤波问题。基于Open GL生成的2D/3D图像实验表明:所提出的方法具有较优的精度和鲁棒性;相对位置估计误差与尺度估计误差相关,二者近似成线性正比关系。 展开更多
关键词 非合作目标 相对位姿 单目相机 无扫描三维激光雷达 图像融合
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一种基于单CCD与经纬仪的树木胸径测量方法 被引量:13
5
作者 侯鑫新 谭月胜 +1 位作者 钱桦 程朋乐 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第4期1225-1228,共4页
提出一种基于单CCD相机与经纬仪的树木图像的胸径测量方法,利用单CCD相机采集的树木图像信息,经过阈值分割、开运算、边缘提取等步骤提取树木胸径二维坐标;利用经纬仪采集的角度信息转换经纬仪旋转坐标系、相机光心坐标系和图像坐标系,... 提出一种基于单CCD相机与经纬仪的树木图像的胸径测量方法,利用单CCD相机采集的树木图像信息,经过阈值分割、开运算、边缘提取等步骤提取树木胸径二维坐标;利用经纬仪采集的角度信息转换经纬仪旋转坐标系、相机光心坐标系和图像坐标系,得出胸径的三维坐标,最终计算出胸径尺寸。采集了八组树木胸径,平均绝对误差为7.36 mm,平均相对误差率为2.46%,完全满足精度要求,验证了将单CCD相机与经纬仪应用于树木胸径测量的方法是可行的。 展开更多
关键词 单CCD 经纬仪 胸径测量 单目视觉 图像处理
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煤矿井下无人驾驶无轨胶轮车目标3D检测研究 被引量:11
6
作者 秦沛霖 张传伟 +1 位作者 周李兵 王健龙 《工矿自动化》 北大核心 2022年第2期35-41,共7页
基于3D检测的环境感知是实现煤矿井下无轨胶轮车无人驾驶技术的基础。因井下环境中光照不足,导致RGB图像信息缺失,且巷道空间狭小导致激光雷达采集的点云数据存在较多噪声,现有的基于图像或雷达点云的目标3D检测方法在井下难以取得较好... 基于3D检测的环境感知是实现煤矿井下无轨胶轮车无人驾驶技术的基础。因井下环境中光照不足,导致RGB图像信息缺失,且巷道空间狭小导致激光雷达采集的点云数据存在较多噪声,现有的基于图像或雷达点云的目标3D检测方法在井下难以取得较好的检测效果。针对该问题,提出一种融合图像和雷达点云的无人驾驶无轨胶轮车目标3D检测方法。针对获取的无轨胶轮车行驶环境数据进行预处理:采用全局直方图均衡化方法提升RGB图像亮度,降低井下光照不均影响;对雷达点云数据进行双边滤波去噪及主成分分析降维处理,以提升点云数据质量,减少运算时间。设计了一种融合图像与雷达点云检测模型,采用区域生成网络生成2D图像候选区域,对其与点云数据进行早期特征级融合生成3D候选区域,并与经感兴趣区域池化的图像和点云数据进行后期区域级融合,输出3D检测锚框,实现目标检测。实验结果表明,与基于YOLO3D,MV3D模型的检测方法相比,该方法对待测目标的检测精度较高,较好地实现了精度与检测速度的平衡。井下测试结果表明,该方法能够准确检测出无轨胶轮车行驶环境中的行人或车辆位置,无漏检情况,具有良好的井下适应性。 展开更多
关键词 无轨胶轮车 无人驾驶 环境感知 目标3D检测 单目图像 雷达点云 特征融合
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单目图像中姿态角估计的坦克目标测距方法 被引量:12
7
作者 徐超 高敏 曹欢 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期134-141,共8页
为了克服经典成像测距对相机姿态和视差信息依赖的问题,以观瞄发控装置的电荷耦合器件获取的单目图像为研究对象,提出了基于姿态角估计的坦克目标测距方法.该方法首先利用多级尺度不变特征变换匹配算法实现目标姿态角的快速估计,获取与... 为了克服经典成像测距对相机姿态和视差信息依赖的问题,以观瞄发控装置的电荷耦合器件获取的单目图像为研究对象,提出了基于姿态角估计的坦克目标测距方法.该方法首先利用多级尺度不变特征变换匹配算法实现目标姿态角的快速估计,获取与当前目标姿态偏差最小的模板;然后利用该模板和目标图像模拟立体视觉,建立不依赖于相机姿态和视差的单目测距模型.该模型在远距离测距和小角度偏差的前提下,将模板中的匹配特征点投影到等效平面世界坐标系中,建立被测坦克图像点及其空间点的映射关系,将测距问题转化为对相机外参量的标定,从而求解出相机中心到坦克中心的距离.采用200m到2 500m范围内的坦克验证测距方法的性能,对测量误差随距离的变化规律进行分析,并将其与不同射程时导弹末制导交班的最大容许误差进行对比.结果表明,该方法适用于观瞄发控装置获取的任意姿态图像,实现了野战条件下单兵反坦克武器系统的远距离、快速测距;测量结果中相对误差小于4.9%,绝对误差小于87.7m,满足导弹各个射程的最大容许误差的要求. 展开更多
关键词 几何光学 被动测距 姿态角估计 单目图像 反坦克导弹观瞄发控装置 小孔成像 相机标定 尺度不变特征变换
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基于结构化深度学习的单目图像深度估计 被引量:11
8
作者 李耀宇 王宏民 +1 位作者 张一帆 卢汉清 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期812-819,共8页
为从单目图像中提取到丰富的3D结构特征,并用以推测场景的深度信息,针对单目图像深度估计任务提出了一种结构化深度学习模型,该模型将一种新的多尺度卷积神经网络与连续条件随机场统一于一个深度学习框架中.卷积神经网络可以从图像中学... 为从单目图像中提取到丰富的3D结构特征,并用以推测场景的深度信息,针对单目图像深度估计任务提出了一种结构化深度学习模型,该模型将一种新的多尺度卷积神经网络与连续条件随机场统一于一个深度学习框架中.卷积神经网络可以从图像中学习到相关特征表达,而连续条件随机场可以根据图像像素的位置、颜色信息对卷积神经网络输出进行优化,将二者参数以联合优化的方式进行学习可以提升模型的泛化性能.通过在NYU Depth数据集上的实验验证了模型的有效性与优越性,该模型预测结果的平均相对误差为0.187,均方根误差为0.074,对数空间平均误差为0.671. 展开更多
关键词 深度估计 卷积神经网络 单目图像 结构化深度学习 条件随机场
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面向低分辨率单目内窥镜图像的三维多孔结构重建 被引量:11
9
作者 张建勋 韩明慧 代煜 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期2085-2095,共11页
三维多孔结构是内窥镜在医疗外科手术和工业检查领域常见的一种场景,然而内窥镜成像分辨率低,其应用场景纹理特征弱、噪声大,这导致应用传统的从运动中恢复结构(SFM)算法进行多孔结构的三维重建和定位难度大,可行性低。为此,本文提出了... 三维多孔结构是内窥镜在医疗外科手术和工业检查领域常见的一种场景,然而内窥镜成像分辨率低,其应用场景纹理特征弱、噪声大,这导致应用传统的从运动中恢复结构(SFM)算法进行多孔结构的三维重建和定位难度大,可行性低。为此,本文提出了一种面向低分辨率单目内窥镜图像序列的三维多孔结构重建方法。首先将基于加权引导滤波的图像增强算法应用于内窥镜图像纹理细节的提升;接着利用快速行进(FMM)算法去除漂浮杂质;然后提出了一种检测离群点对的方法用于优化特征点匹配结果,通过SFM计算获得稀疏点云;最后针对本文研究的多孔结构,提出了一种基于模板匹配和最小二乘拟合的孔洞三维结构提取方法。实验结果表明多孔球面上的重建结果中孔间距和孔直径的相对误差均小于10%,真实肾结石手术场景上的重建与实际相符,验证了本文整体算法流程的有效性、准确性和可行性。 展开更多
关键词 三维重建 内窥镜 单目视觉 多孔结构 图像增强 离群点检测 运动恢复结构
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基于单目视觉的距离测量研究 被引量:9
10
作者 张纯金 纪淑娟 范晓宁 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第4期65-68,共4页
针对目前单目视觉中依靠图像标定及其在双目视觉中立体匹配方法的不足,提出了利用单目视觉测量物体与镜头之间距离的测距方法。首先利用步进电机控制镜头移动来引起图像放大倍数的变化,然后根据图像的放大倍数和镜头移动的距离来计算镜... 针对目前单目视觉中依靠图像标定及其在双目视觉中立体匹配方法的不足,提出了利用单目视觉测量物体与镜头之间距离的测距方法。首先利用步进电机控制镜头移动来引起图像放大倍数的变化,然后根据图像的放大倍数和镜头移动的距离来计算镜头与物体之间的距离,距离计算的准确性已通过测量试验得到验证。 展开更多
关键词 单目视觉 图像处理 视觉测量
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基于ResNeXt单目深度估计的幼苗植株高度测量方法 被引量:9
11
作者 宋磊 李嵘 +1 位作者 焦义涛 宋怀波 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期155-163,共9页
幼苗高度是幼苗培育过程中的重要性状,是幼苗生长状况和优良性状筛选的重要参考指标。针对目前研究多选用专业测量工具、使用带有标记的测量手段这一现状,该研究提出了一种基于单目图像深度估计技术的幼苗高度无参测量方法。首先以NYU D... 幼苗高度是幼苗培育过程中的重要性状,是幼苗生长状况和优良性状筛选的重要参考指标。针对目前研究多选用专业测量工具、使用带有标记的测量手段这一现状,该研究提出了一种基于单目图像深度估计技术的幼苗高度无参测量方法。首先以NYU Depth Dataset V2深度数据集为基础,以ResNeXt 101网络为深度估计网络主体实现植株图像深度估计。通过深度信息计算出拍摄点到植株的真实距离,结合图像中幼苗植株的像素高度和标定好的视场角实现幼苗高度的测量。为验证该方法的有效性,通过采集不同距离下的番茄幼苗图像1728幅,辣椒幼苗图像160幅,甘蓝幼苗图像160幅进行植株高度测量试验。试验结果表明,在拍摄距离为105cm内番茄幼苗平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为0.569 cm,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为0.829 cm,平均植株高度比例为1.005。辣椒,甘蓝幼苗的MAE为0.616和0.326cm,RMSE为0.672和0.389cm。每株幼苗高度的平均计算时间为2.01s。试验结果表明该方法具有较好的可行性和普适性。不同光照强度下植株高度测量结果表明,在感光度小于160时,植株高度测试结果的MAE为0.81 cm,仍具有较好的测量准确度。当单幅图像中植株个数处于5以内时,MAE和RMSE的平均值分别为0.652和0.829cm。研究结果表明,该模型可以较准确地从单幅图像中检测出多株植株高度,且在不同距离和一定光照强度变化内均可完成多种幼苗植株高度的精确测量。可为幼苗培育和成长时期判断等研究提供一种无损的植株高度测量方法。 展开更多
关键词 幼苗植株 高度测量 单目图像 深度估计 ResNeXt
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基于彩色图像的高速目标单目位姿测量方法 被引量:9
12
作者 刘巍 陈玲 +2 位作者 马鑫 李肖 贾振元 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期675-682,共8页
针对风洞分离实验对于视觉测量系统的高精度、大视场、高速的测量要求,提出一种基于单目摄像机的风洞运动目标位姿测量方法。该方法利用单目摄像机进行运动目标位姿信息测量,相比于双目测量方法具有设备简单、视场大的优点。首先提出一... 针对风洞分离实验对于视觉测量系统的高精度、大视场、高速的测量要求,提出一种基于单目摄像机的风洞运动目标位姿测量方法。该方法利用单目摄像机进行运动目标位姿信息测量,相比于双目测量方法具有设备简单、视场大的优点。首先提出一种基于靶标特征点相互约束关系的参数优化方法,采用复合式靶标实现摄像机的快速高精度标定;针对目标运动图像处理,提出一种基于图像差叠法和标记点位置估计的图像快速分割与目标定位方法,实现图像特征的快速准确定位;针对单目测量要求及目标运动特性,提出一种基于方向估计标记点布局方式,实现合作标记点的快速识别和提取;最后利用单目视觉原理求解运动目标的位置和姿态信息,通过实验室模拟实验完成了测量系统的精度验证,在1 m×1 m视场范围内,其位移测量精度可达到0.19 mm,俯仰和偏航角测量精度可达到0.18°。 展开更多
关键词 单目视觉 位姿测量 风洞实验 图像处理 高速目标
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基于多尺度特征融合的红外单目测距算法 被引量:8
13
作者 刘斌 李港庆 +2 位作者 安澄全 王水根 王建生 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期804-809,共6页
由于MonoDepth2的提出,无监督单目测距在可见光领域取得了重大发展;然而在某些场景例如夜间以及一些低能见度的环境,可见光并不适用,而红外热成像可以在夜间和低能见度条件下获得清晰的目标图像,因此对于红外图像的深度估计显得尤为必... 由于MonoDepth2的提出,无监督单目测距在可见光领域取得了重大发展;然而在某些场景例如夜间以及一些低能见度的环境,可见光并不适用,而红外热成像可以在夜间和低能见度条件下获得清晰的目标图像,因此对于红外图像的深度估计显得尤为必要。由于可见光和红外图像的特性不同,直接将现有可见光单目深度估计算法迁移到红外图像是不合理的。针对该问题,对MonoDepth2算法进行改进,提出了基于多尺度特征融合的红外单目测距算法。针对红外图像低纹理的特性设计了一项新的损失函数边缘损失函数,旨在降低图像重投影时的像素误匹配。不同于以往的无监督单目测距单纯地将四个尺度的深度图统一上采样到原图像分辨率计算投影误差而忽略了尺度之间的关联性以及不同尺度之间的贡献差异,将加权的双向特征金字塔网络(BiFPN)应用于多尺度深度图的特征融合,解决了深度图边缘模糊问题。另外用跨阶段部分网络(CSPNet)替换残差网络(ResNet)结构,以降低网络复杂度并提高运算速度。实验结果表明,边缘损失更适合红外图像测距,使得深度图质量更高;在加入BiFPN结构之后,深度图像的边缘更加清晰;将ResNet替换为CSPNet之后,推理速度提高了大约20个百分点。该算法能够准确估计出红外图像的深度,解决夜间低光照场景以及一些低能见度场景下的深度估计难题;该算法的应用也可以在一定程度上降低汽车辅助驾驶的成本。 展开更多
关键词 无监督 单目测距 红外图像 双向特征金字塔网络 跨阶段部分网络
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基于单目视觉的无人机障碍探测算法研究 被引量:8
14
作者 张跃东 李丽 +1 位作者 刘晓波 邢泽平 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期673-676,共4页
针对低空飞行无人机的避障问题,研究了一种基于单目视觉的障碍物深度提取算法。在无人机前视摄像机获取的图像中,通过Harris角点检测算法提取角点作为特征点,使用归一化互相关算法进行角点的匹配,根据图像序列中特征点间距离的变化和无... 针对低空飞行无人机的避障问题,研究了一种基于单目视觉的障碍物深度提取算法。在无人机前视摄像机获取的图像中,通过Harris角点检测算法提取角点作为特征点,使用归一化互相关算法进行角点的匹配,根据图像序列中特征点间距离的变化和无人机的运动计算障碍物的深度。对用于单个障碍物深度计算方法进行了改进,使用RANSAC算法区分不同深度的障碍物。仿真表明,该算法可以有效发现并区分不同深度的障碍物。 展开更多
关键词 单目视觉 图像处理 无人机 障碍探测 RANSAC算法
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基于权值优化分块自适应灰度-距离Markov随机场的无扫描3D激光雷达距离图像重构 被引量:8
15
作者 郝刚涛 杜小平 +1 位作者 宋建军 宋一铄 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期91-100,共10页
针对无扫描三维(3D)激光雷达距离图像分辨率低、随机噪声大的问题,以高分辨率单目相机作为辅助,提出基于权值优化分块自适应灰度-距离马尔科夫随机场(MRF)的稀疏距离图像重构方法。在构建灰度-距离MRF多层次相关图基础上,采用分块快速... 针对无扫描三维(3D)激光雷达距离图像分辨率低、随机噪声大的问题,以高分辨率单目相机作为辅助,提出基于权值优化分块自适应灰度-距离马尔科夫随机场(MRF)的稀疏距离图像重构方法。在构建灰度-距离MRF多层次相关图基础上,采用分块快速插值策略,克服纹理拷贝并提高重构速度;采用简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割边缘惩罚方法,有效保护图像结构细节;采用空域距离核函数和灰度相似核函数双重引导,并针对不同邻域系统自适应调整核函数标准差,保证算法稳健性;针对各邻域系统,采用共轭梯度法实现了全局能量函数快速优化。标准图像数据和真实图像实验表明所提出方法较双线性插值、双边滤波和标准MRF方法具有更优的综合性能,可有效实现无扫描3D激光雷达距离图像重构。 展开更多
关键词 成像系统 马尔科夫随机场 无扫描三维激光雷达 单目相机 图像重构
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图像边缘检测方法对计算分析风机净空的研究 被引量:4
16
作者 杜杰 薛宇 《现代电子技术》 2023年第15期43-48,共6页
风力发电机组叶片塔架间隙(简称风机的净空)是指风力发电机的旋转叶片与安装叶片的塔架之间必须保持的最小距离,此间隙对于确保叶片不会撞击塔架(又称扫塔)非常重要,否则可能会损坏风机或造成安全隐患。风机的净空受机组载荷、风场湍流... 风力发电机组叶片塔架间隙(简称风机的净空)是指风力发电机的旋转叶片与安装叶片的塔架之间必须保持的最小距离,此间隙对于确保叶片不会撞击塔架(又称扫塔)非常重要,否则可能会损坏风机或造成安全隐患。风机的净空受机组载荷、风场湍流等多种因素的影响,能反映风机的运行状态是否健康,并且在风电机组实际运行中风况复杂多变可能导致叶尖向塔筒方向变形,因此提出一种基于视频的风机叶片净空距离检测方法。在1.5 MW正常运行风机下进行实验,将摄像机放置在风机运行时的机舱正下方,对摄像机拍摄的视频进行多帧图像处理,使用OpenCV在Python环境下进行图像增强和高斯滤波等图像预处理;使用改进Canny边缘检测算子提取塔筒和叶片的轮廓,然后对轮廓进行特征点提取,得到叶尖点和塔筒中心点;最后通过单目相机标定和世界坐标系转换将像素距离转换为实际距离,并在不同天气条件和不同风速下分别进行实验。结果表明,较大风速下风机叶片的净空距离在7.22 m左右,较小风速下净空距离在9.26 m左右。 展开更多
关键词 风力发电机 单目测距 叶片净空 图像处理 边缘检测 风机运维 CANNY算子 相机标定
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基于Halcon的单目相机标定案例实现 被引量:8
17
作者 王福斌 陈波 沈小伟 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2021年第10期87-93,共7页
由相机、镜头及工作平台组成的视觉系统是机器视觉工程应用的基础,而相机系统的参数标定更是实现机器视觉测量等工作的前提。为使专业学位硕士研究生在机器视觉课程学习过程中切实掌握机器视觉工程应用的基础,增强实践能力,将单目相机... 由相机、镜头及工作平台组成的视觉系统是机器视觉工程应用的基础,而相机系统的参数标定更是实现机器视觉测量等工作的前提。为使专业学位硕士研究生在机器视觉课程学习过程中切实掌握机器视觉工程应用的基础,增强实践能力,将单目相机的视觉标定技术做成详细的案例形式,以提高专业学位研究生的学习效果。首先,搭建了单目相机视觉系统硬件实验平台,为图像采集及目标物视觉测量提供硬件支撑;其次,分析了单目视觉系统模型、坐标变换及标定参数构成;最后,利用Halcon程序实现了标定板描述文件生成、相机参数标定和标定参数存储过程,完成了被测目标图像的视觉校正及视觉测量任务。通过相机参数标定及图像校正实验,验证了视觉测量精度的可靠性。 展开更多
关键词 单目相机 HALCON 标定实验 图像校正 视觉测量
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基于深度卷积神经网络的道路场景深度估计 被引量:7
18
作者 袁建中 周武杰 +1 位作者 潘婷 顾鹏笠 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第8期171-179,共9页
提出了一种基于深度卷积神经网络的单目视觉深度估计方法,该方法采用端到端学习框架来构建模型。采用残差网络(ResNet)作为神经网络模型框架的编码部分来提取深度信息特征。采用密集连接卷积网络(DenseNet)对编码后的信息进行译码。通过... 提出了一种基于深度卷积神经网络的单目视觉深度估计方法,该方法采用端到端学习框架来构建模型。采用残差网络(ResNet)作为神经网络模型框架的编码部分来提取深度信息特征。采用密集连接卷积网络(DenseNet)对编码后的信息进行译码。通过Skip-Connections实现编码和解码的信息流的集成,避免了层间信息传输的丢失。实验结果表明,与其他单目视觉深度估计方法相比,使用深度卷积神经网络可以更有效准确地估计视觉深度。 展开更多
关键词 机器视觉 深度卷积神经网路 深度估计 单目图像 深度学习
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基于MTCNN算法的单目视觉车距检测方法 被引量:3
19
作者 丁柏群 李敬宇 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期139-144,共6页
单目视觉检测系统结构简单、成本低廉、检测方便快捷、实时性好,但检测精度相对多目视觉系统较低,高度依赖计算方法。目前采用单目视觉的车辆测距方法没有充分考虑多尺度车辆导致的误差问题,使其检测精度受到影响。建立一种基于多任务... 单目视觉检测系统结构简单、成本低廉、检测方便快捷、实时性好,但检测精度相对多目视觉系统较低,高度依赖计算方法。目前采用单目视觉的车辆测距方法没有充分考虑多尺度车辆导致的误差问题,使其检测精度受到影响。建立一种基于多任务级联卷积神经网络(MTCNN)的车距检测方法,以车辆号牌作为靶标,利用单目摄像头采集前车图像,采用MTCNN算法检测车牌,获取车牌角点坐标,依据P4P原理计算车辆间距。该方法与车型大小、道路起伏无关,仅与车牌图像识别测算质量相关,可以有效减少其它因素导致的误差。试验表明,提出的车辆测距方法通过MTCNN和P4P算法分析计算前车视频图像,实现了较高精度的车距检测,对27 m范围内的车距检测平均误差为2.77%,其中3~27 m的检测平均误差为2.52%,在较大测距范围内具有较高的稳定性。 展开更多
关键词 交通运输工程 单目视觉 车辆测距 多任务级联卷积神经网络 P4P算法 图像识别
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基于激光单目视觉系统的焊缝提取 被引量:7
20
作者 岳建锋 杜博宇 +1 位作者 王天琪 李亮玉 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2015年第6期84-88,共5页
将激光单目视觉传感器固定在ABB机器人上组成视觉系统,用Matlab标定工具箱实现了对摄像机参数的高精度标定,与机器人示教器结合对机器人进行了手眼标定;利用视觉系统采集焊缝图像,对获得的图像进行图像处理和特征分析,并提取计算机图像... 将激光单目视觉传感器固定在ABB机器人上组成视觉系统,用Matlab标定工具箱实现了对摄像机参数的高精度标定,与机器人示教器结合对机器人进行了手眼标定;利用视觉系统采集焊缝图像,对获得的图像进行图像处理和特征分析,并提取计算机图像平面上焊缝特征点的图像坐标.根据摄像机内外参数、机器人的手眼关系以及焊缝的特点提出一种简便的方法将二维平面坐标转化为三维坐标,用Solidworks还原出焊缝的三维模型,提取焊缝中心线信息进行焊接实验,结果表明焊接精度满足实际要求. 展开更多
关键词 激光视觉 单目视觉 图像处理 视觉标定 焊缝提取
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