关键词： 数学模型   测量   定位   算法  

摘要： 随着移动物体定位技术的快速发展,运动物体的定位是目前最热门的研究课题之一。对物体进行定位、跟踪、识别和监测,获得物体位置参数(如地理坐标、速度、加速度及运动物体的轨迹等),进一步对参数进行分析与处理,实现对运动物体行为的解读,从而实现更高一级的数据融合。

关键词： 类人双足机器人   目标识别   CamShift   摄像机标定   单目视觉   Linux  

摘要： 随着计算机、机械、电子、自动控制等技术的发展,机器人被加工、制造,并应用在各个领域,为各个国家的人民和军队都提供了巨大方便和保障。目前,具有类人属性的类人双足机器人作为智能机器人的一种被广泛研究。 类人双足机器人采用类似人双腿的行动方式,移动控制困难、稳定性低；机器视觉是机器人感知外界信息的主要方式,类似人的眼睛,将机器视觉与类人双足机器人的研究结合起来,实现类人双足机器人对运动目标的识别、定位和跟踪。 本文首先在针对类人双足机器人的硬件环境,设计和分析了基于嵌入式Linux的系统解决方案。接着,为实现类人双足机器人对目标的精确定位与跟踪,采用基于理想小孔成像模型的张正友标定算法对摄像机的参数进行标定,舍弃张正友畸变模型,采用布朗畸变模型对摄像机系统的畸变系数进行标定,利用得到的摄像机的标定参数对目标图像进行畸变矫正。然后,根据不同颜色空间的特性,将类人双足机器人摄像头采集到的RGB颜色空间图像转换为HSV格式图像,并采用区域生长算法对HSV格式中的目标进行识别。通过反向投影法获取颜色概率分布图,并通过色相概率分布函数求解目标图像的质心,用以目标轨迹跟踪过程。根据CamShift算法实现目标的跟踪过程,针对本系统,本论文对传统的CamShift算法需要手动获取初始搜索窗口的问题,提出了基于CamShift算法的类人双足机器人自动获取搜索窗口的实现。最后,本文将图像畸变矫正、目标识别和跟踪算法处理过程从常规的PC机系统转移至嵌入式Linux系统下进行执行,并根据实验中所用类人双足机器人的硬件特性,设计了基于单目视觉的测距模型和机器人跟踪策略,使机器人能够较精确的定位并完成目标跟踪任务。 通过实验,类人双足机器人将畸变矫正后的图片用以目标的识别和跟踪过程,并自动获取初始搜索窗口实现对目标运动轨迹的自动跟踪,同时,按照设计的单目视觉测距模型及机器人跟踪策略实现了对目标的机械跟踪。

关键词： 物体检测   可变形边缘片段   中心定位   RealBoost   MeanShift   MACF  

摘要： 随着科学技术的进步与发展，机器替代人的可能性逐渐提高。物体检测是人类视觉的最基本的功能之一，从Marr提出了三层计算视觉模型用来理解人脑视觉系统之后，越来越多的科研工作者加入机器视觉相关技术的研究。本文主要研究的内容是用计算机模拟人眼进行物体检测。 本文围绕物体检测展开研究，目的是探索一种有效的物体表示方式。针对这个目标，本文对物体的各种表示方式进行了研究和探讨，最后在单一尺度轮廓边缘特征的基础上，提出一种多尺度可变形的轮廓边缘信息MACF（Multi-scaleActive Contour Fragment）作为物体特征。利用RealBoost算法，把MACF特征级联为强检测器，用于物体检测。在物体检测的同时，多尺度可变形的轮廓片段MACF还可以对物体的中心位置进行投票，与现有的中心定位算法不同，本算法考虑了轮廓片段形变信息对物体中心定位的影响。在实际中心定位时，利用MeanShift算法，找到平均轮廓片段投票的结果，在此基础上，加入变形信息，使定位结果更加精确。 本文在国际通用的单一尺度数据库和多尺度数据库中分别进行了大量实验，实验结果证明，本文提出的物体描述特征可以用在物体检测中，而且与现有物体检测方法相比，本文使用较少的训练样本便可以得到很好的检测结果；至于本文提出的自适应中心定位算法，经实验验证，此方法比之前的中心定位算法效果更好，更精确。

关键词： 智能服务机器人   物体定位   物体识别   类别识别  

摘要： 物体定位和识别是智能服务机器人实现智能作业的基础,也是机器视觉领域的研究热点之一。经过几十年的研究,物体定位和识别已经取得了丰硕的成果,但在基于3D数据的环境感知方面仍有很大的进步空间。本文以浙江大学智能系统与控制研究所智能务机器人ZJU-Cyber为研究平台,研究智能服务机器人基于3D数据的物体定位与识别问题,本文的主要研究成果包括： 1、提出并实现了一种基于RGB-D数据的物体定位算法。将物体定位问题转换为点云分割问题,首先通过改进的RANSAC算法提取环境中的平面,接着利用基于RGB-D数据的区域增长算法实现物体点云的分割,最后利用物体点云信息获取其位姿实现物体定位。 2、设计并实现了基于背景滤除的改进的物体识别算法。以SIFT作为特征提取符,利用bag-of-words模型实现对物体的描述。同时结合手臂的能动性,基于物体定位结果获取物体清晰图像,并利用点云映射滤除背景干扰,高效的实现了物体识别。 3、提出一种基于部件的几何语义特征和结构关系的3D物体类别识别方法。对采用最小包围盒点云分割算法得到的部件,采用Spinlmag作为几何特征描述符,并利用pLSA生成模型进行部件几何语义特征概率描述。同时,通过各个部件相对于整个物体的体积比、方位角和中心距离信息的高斯模型表示,实现对物体部件之间结构关系的描述。最后,采用能量函数,根据部件类别的几何语义相似度和结构关系的相似度,计算未知类别物体与模型的总体相似度。实验验证了算法的可行性和有效性。

关键词： 双目视觉   摄像机标定   快速标定   大视场   精度验证  

摘要： 提出了一种只对相机水平偏角进行现场校准的标定方法用于野外远距离、大视场、双目视觉物体定位监测系统的快速标定。该方法通过合理考虑视觉传感器的调平装置,结合现场使用过程中相机焦距值固定的特点,简化了测量模型,减少了待标定参数;只需要测得监测中心和相机在大地坐标系中的经纬度坐标及监测中心的图像坐标即可完成系统标定。由于不需要高精度靶标,从而克服了靶标移动及摆放对标定过程的影响。在实际使用中,对2km以外400m×800m的区域进行监测时,相对定位误差小于0.25%,其中由焦距值误差引起的相对定位误差不超过0.07%。该摄像机标定方法在保证测量精度的同时,具有易实现、用时少等优点,适用于野外大视场环境下物体的快速定位监测。

关键词： 无线传感器网络   目标定位   目标跟踪   粒子滤波   覆盖问题  

摘要： 提出一种基于粒子滤波的目标定位算法PFTL(particle filter based target localization)以及一种基于网络覆盖问题的节点组织策略SAC(sampling aware tracking cluster formation).PFTL的基本思想是,采用一系列带权粒子(weighted particles)来预测移动物体位置的后验分布空间,每个新时刻根据传感器的测量数据来权衡和定位目标.PFTL通过引入误差容忍(error tolerant)的方式来存储和发送目标位置数据,使汇聚点关于物体位置信息的数据误差在一个可控的范围内,进而极大地减少网络通信负荷.SAC基于传感器采样离散化的特点来制订数据融合策略,并以最大化覆盖物体运动轨的方式动态地选取节点和进行节点簇的有效组织.模拟实验结果表明,与现有的几种定位算法和追踪协议相比,结合PFTL算法和SAC策略能够以较小的代价取得更好的定位效果和网络负载均衡,进而延长网络寿命.

关键词： 无线技术   物体定位   移动终端   J2ME   WAP  

摘要： 基于无线技术的物体定位方法是对GPS定位的一个补充，它具有定位精度高、无需特殊硬件条件、成本低、被测物体问可以相互通信、应用情景多等优点。无线技术在移动终端中也有诸多应用，包括技术应用、协议应用等。本文讨论了应用不同的无线技术对物体进行定位的方法和优缺点，并通过介绍J2ME技术在移动终端中的应用，以及无线模块在移动终端中的应用，说明了将无线技术应用于移动终端的广泛性。

关键词： 乳房肿物体表定位膜   乳房   肿物   彩超  

摘要： 目的探讨乳房肿物体表定位膜对乳腺彩超结果的影响。方法回顾性分析2010年12月至2011年1月期间,笔者所在医院乳腺门诊检查触诊阴性的180例患者共236个乳房肿物贴膜前后的彩超检查结果,分析其血运、边界、钙化及分级情况的变化。结果贴膜后,236个肿物中有2个血运情况有变化,7个边界有变化,5个钙化情况有变化,5个分级有变化,但贴膜前后乳房肿物的血运(P=0.500)、边界(P=0.136)、钙化(P=0.082)及分级(P=0.172)变化情况比较差异均无统计学意义。结论乳房肿物体表定位膜不影响乳房肿物的彩超检查结果。

关键词： 摄像机姿态估计   PnP问题   摄像机内参数标定   图象校正   物体定位  

摘要： 基于图像的物体定位是计算机视觉领域的一个重要内容，在诸如机器人导航和虚拟现实等领域有重要的应用价值。本文对基于点对应的物体定位方法进行了比较系统的研究，包括多解性，解的稳定性，求解途径和方法等。主要工作包括以下几方面:\n ①针对多个点的PnP问题，证明了用于求解PnP问题时需要最小化的目标函数，形式上可以等价于一个由刚体和弹簧组成的弹性系统的势能。因此，求解PnP问题等价于求解使得系统达到能量最小的刚体位置的问题。本文使用模拟物理过程，使刚体在弹力和阻力的作用下逐渐运动到势能最小的位置，从而求得关于PnP问题的稳定解。\n ②一维标定是一类重要的摄像机标定方法。文献中关于一维标定的研究，或基于几何直观，或过分依赖计算技巧。鉴于标定杆在运动前后处于同一个平面之内，同时由于标定杆运动前后所在的平面和像平面的单应矩阵从理论上说包含了所有的摄像机内外参数信息，所以，从原理上讲，从单应矩阵的角度应该同样可以得到关于内参数的等价约束。本文从标定杆运动前后所在平面和像平面的单应矩阵的角度出发，对一维标定进行了研究，得到了与文献中等价的对内参数的约束。\n ③在使用圆为特征进行图象校正的问题中，如果已知圆和圆心的投影，则可以在相差一个正交变换下唯一确定圆所在的平面和图像平面的单应矩阵，从而完成图象校正。本文针对使用圆和两条已知夹角的直线为特征，推导得出关于圆心投影的六次约束，即圆心的投影在一条六次曲线上。在两条直线垂直的情况下，约束退化为一个二次约束。并针对两条直线相互垂直的情况，具体讨论了在圆和两条直线位置关系在相交、相切、相离时，二次曲线的具体表现形式。\n ④对P3P问题的多解性和稳定性之间的关系进行了研究。研究表明P3P问题的多解性和稳定性是完全不同的两个概念。只有当光心位于危险圆柱上的时候，P3P问题存在多解，并且解是不稳定的。而其它情况下，多解都是稳定的。同时也对光心在三个垂面上时解的几何分布进行了研究，发现光心在趋于靠近危险圆柱时，共边解或共点解趋于重合的现象。

关键词： Hexsight   图像拟合   图像定位   图像处理  

摘要： 基于机器视觉的定位识别研究是近年发展迅速的一项前沿科技课题，其在诸多领域都有着多方面的应用和十分广阔的开发前景，并且随着21世纪信息数字化，可视化，自动化的潮流趋势的推进，越来越多的工业生产线亟需具有自动视觉识别定位系统的支持和升级更新。所谓机器视觉的定位与识别，即为将真实空间中的三维物体影像通过摄像头等图像采集设备转化为机器语言，并利用定位软件根据特征进行分析和提取，最终达到识别与定位的目的。再根据所得的位置数据、信息进行其他的操作或控制。 基于机器视觉的定位识别研究是一项包含领域十分宽泛的新兴课题，本文主要针对密集规则排列的物体的识别与定位进行研究，并以蜂窝图像中密集的蜂窝孔作为代表，进行分析与实践。从视觉定位系统的设计及系统的标定；数字图像的预处理；蜂窝孔的定位；输出图像的后处理等几个大的方面进行了研究与探索。 其中在视觉定位系统的设计与标定一章，针对系统运行的流程框图、系统硬件的选取、系统光源种类的选择、软件运行流程、标定等问题给出了较为详尽的分析。而在图像的预处理一章，对于实时采集图像可能出现的模糊、噪点过多、光照不足、光照过剩、光照不均等问题给出了相应的介绍，并根据每一种不同的图像缺陷给出了针对的解决方案，在每一小节的最后利用蜂窝图像进行了举例，对于处理结果也进行了一定的分析。在这一章的最后还介绍了图像的边缘提取的相关理论，同样也给出了实例和结果分析。接下来的一章是对于密集复杂物体蜂窝图像中蜂窝孔中心位置的识别与定位研究。这其中利用了视觉定位软件Hexsight，开发了针对密集复杂物体的定位识别模块，并利用该程序对蜂窝孔的中心位置进行了定位研究，给出了定位流程与实例的结果分析。而在图像的后处理一章，本文创新的提出了两种拟合方法，分别是丫型模板拟合法和基线拟合方法。其中丫型模板拟合法是创新的利用丫型图像取代蜂窝孔的六边形图像作为特征模板进行提取定位，并且利用正六边形的几何性质，编程实现了对于蜂窝孔中心位置坐标的拟合处理，其目的是增加识别率，减小蜂窝孔轮廓畸变对于定位带来的影响。而基线拟合法同样是利用了蜂窝图像中蜂窝孔排列的特点，针对其规则重复的主要排列特征，提出了采用绘制基线的方法拟合未能成功识别的蜂窝孔中心点的位置坐标，对于小范围的蜂窝孔排列不均，轮廓畸变等，都能起到很好的处理效果。图像后处理是针对已经进行识别与定位后的图像进行的进一步加工与修正，主要目的是进一步完善图像定位的精度和识别率。这章提出的两种拟合方案也是本文的主要创新点所在，相信经过进一步的完善，会在实际的工业生产线中起到很大的作用，提高整体的视觉定位和识别系统的工作能力，工作精度和工作效率。 本文实现了整个基于机器视觉的定位识别系统的搭建，通过诸多实时采集的图像样本给出了所研究的各个方面内容的实验及结果的分析。针对密集复杂物体这一研究对象，本文利用蜂窝图像中的密集排列的蜂窝孔作为实例进行了研究，通过预处理，后处理等附加的环节进一步提高的定位识别的精度和识别的数量，达到了研究的目的。