摘要：针对不稳定平台尤其是晃动平台对无人机的精确回收,采用光学测量的引导方法。回收的关键在于消除平台晃动对测量的影响,即解算坐标系间相对位姿。在三点最小配置情形下,其他多数算法常存在奇异性。利用两组欧拉角向量表示的两次坐标系旋转来解决。基于此原理设计了室内实时测量模拟试验系统,通过实时跟踪、交会测量与坐标转换最终得到无人机在惯性系中的位置和姿态,用于回收。大量试验验证了方法正确有效、实时性和稳定性好、位姿精度高。详细分析了平台晃动对回收的影响及误差来源,为实际应用提供试验支持。

摘要：本文对实时测量大型结构静力变形实验中如何应用摄像测量方法展开研究。针对实时摄像测量的两个主要难题研究解决方法,即图像特征点自动提取和多像机图像特征点自动对应。通过在待测结构表面粘贴LED发光灯或使用激光光栅投影做为合作标志点,提出NNLOG(normalnized negative laplacian of gaussian)算子用于图像上合作标志点的实时提取与跟踪;根据多摄像机约束关系,构造对极几何约束代价函数,解决多像机图像特征点之间的对应问题。设计实现了精度实验,表明位移测量误差小于1mm,相对误差小于1%,基于本文方法实现的测量系统已应用于某型飞机静力变形实验。

摘要：目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域中的关键问题,核相关滤波算法(KCF)可避免在时域中进行目标跟踪,通过傅里叶变换将时域的计算转换到频域中进行,可大量简化计算,不但提高了跟踪速度,而且在跟踪精度上也有很大的提升.针对复杂条件下的目标跟踪问题,在确保算法实时性的前提下,在KCF的基础上对其特征、尺度以及模型更新机制进行3处改进:提出一种多特征融合算法,针对每种特征在不同环境下的优势,将其进行融合;提出一种分类树形尺度自适应的算法,通过树形搜索方式对目标尺度的大小进行判断,找到最佳响应位置;提出一种自适应模型更新策略的算法.实验结果表明,在公开数据集OTB-2013中算法整体的跟踪精确度达到87.4%,成功率也达到67.1%,可很好地实现复杂条件的目标跟踪,综合性能在已公开发表的跟踪算法中排名第2.尤其是在尺度变化、目标遮挡和图像模糊情况下,所提出算法的跟踪精确度和成功率排名第1.

摘要：光学遥感图像海面舰船目标检测易受云雾,海岛,海杂波等复杂背景的干扰。本文提出了一种适用于复杂背景的舰船目标检测方法。首先为了克服目标尺度多变问题,利用视觉显著性生成多尺度显著图,然后使用基尼指数自适应选择最优显著图。考虑到全局阈值分割算法带来的漏检测问题,提出一种新的方案来分离目标和背景像素点。利用图像膨胀原理获取显著图的局部极大值点,然后使用k-means算法判断极大值点属于目标像素点还是背景像素点。接着对目标点邻近区域进行精细分割。最后引入基于径向梯度变换的旋转不变特征来进一步剔除虚警。实验结果表明,该算法能够成功检测出不同尺寸和方向的舰船目标,有效克服复杂背景的干扰。算法检测正确率93%,虚警率4%,优于其他舰船检测方法。

摘要：为了提升无人机机载光电侦察设备的目标识别距离,本文结合实际工程项目研制了适用于机载光电侦察设备的高速微扫描超分辨核心组件,在嵌入式平台GPU-TX2i上实现了图像实时超分辨重建。首先让微扫描核心组件按照预先设定的步长和频率进行微位移,获取四帧具有亚像素偏差的连续的低分辨率图像,然后使用基于概率分布的图像超分辨重建算法,将这四帧图像处理成一帧高分辨率的图像。实验结果表明,探测器输出的帧频为120 FPS、分辨率为640×512的低分辨图像序列经超分辨重建后,变成帧频为30 FPS、分辨率为1280×1024的图像序列,有效空间分辨率提升了78.2%,目标识别距离提升了43.3%。重建一帧高分辨率图像耗时约为33 ms,微扫描核心组件的微扫描响应时间小于1.0 ms,到位精度小于0.3μm(对应约0.03个像素)满足机载光电侦察设备对实时性和精度的要求。