用直接线性变换算法测量门式起重机主梁挠度

门式起重机的主梁挠度测量是关键的结构监测任务,其重要性不可忽视。现有主梁挠度测量方法需停机测量,存在繁琐操作、对离群点极为敏感等问题,致使测量不准确。文中提出一种基于直接线性变换的主梁挠度测量新方法。在传统的直接线性变换算法基础上引入最小化异常值L1范数的目标函数,通过考虑残差和后验方差,采用Soft-IPOD方法求解目标函数,提高对离群点识别和剔除的鲁棒性,有效避免了因离群点导致的挠度测量不准确问题。仿真和现场实验表明,该算法能够准确识别和剔除异常值,挠度测量的精度明显优于传统方法,平均误差小于1.5 mm,相对误差小于5%。该方法在计算速度方面表现出色,速度较基于RANSAC的直接线性变换算法提高近20倍。在工程实验中,该方法展现出了优异的性能,为门式起重机主梁挠度的快速、准确测量提供了一种可行的解决方案。

基于一维直接线性变换的视频中路面距离测量方法

为了解决混行路网中不同交通参与方因通行宽度被侵占引发的交通事故路权纠纷,提出一种基于直接线性变换理论的视频中路面距离测量方法。该方法基于一维直接线性变换算法,利用视频中与待测点共线的3个特征点,确定像方距离与物方距离的直接线性变换关系,进而解算目标距离。以Faro Focus^(3D)激光三维扫描仪现场扫描的测量值为参考值,评估该方法的测量误差。实验结果表明,本方法能够有效测量视频中的路面距离,测量精度可达厘米级,并适用于不同拍摄角度的视频,从而确定混行路网中不同事故参与方所属的通行宽度,为司法鉴定、事故处理提供技术支持。

基于二维直接线性变换的数字相机畸变模型的建立

提出并论证了基于二维直接线性变换的畸变的校正方法。本方法特别适用于各类固态摄像机 (CCD、CID、PSD)的畸变模型的建立 。

基于视频图像与直接线性变换理论的车辆运动信息重构

运用摄影测量中的直接线性变换理论,并根据事故现场的标记点信息,解得正投影变换的二维直接线性变换系数。通过对事故监控视频进行解帧得到相片组,在解帧相片组上标记车轮与道路的接触点,并对车轮标记点进行正投影。由标记点拟合出轨迹曲线,再通过积分求得轨迹曲线的长度,结合视频的帧频信息,进而求得肇事车辆的车速等。以一起真实交通事故为例,运用该方法,求得其运行轨迹长度和车速等数据。

加入光学畸变差改正的二维直接线性变换方法用于建筑立面测绘的研究

普通数码相机拍摄的建筑立面图像采用二维直接线性变换方法经纠正后可作为绘制建筑立面图的底图,但其精度不高。研究在二维直接线性变换模型中加入相机光学畸变差改正以改进成像模型的严格性,进而提高结果的精度,采用的是最小二乘法求解近似的光学畸变差改正项,并通过试验得到较高几何精度的纠正影像,证明了该方法的正确性。

摄像机标定中的直接线性变换法

介绍了直接线性变换法,该方法通过求解线性方程组求出摄像机模型的参数,并方便地引入非线性畸变因素,快速、简便地完成摄像机标定任务。实验分析证明了该理论的正确性和可行性。

基于神经网络的直接线性变换在地质力学模型试验中的应用

三维地质力学模型的变形数据主要由岩体内部变形和收敛变形两部分构成。寻找满足高精度位移测量的收敛变形观测方法已成为三维地质力学模型试验数据采集的重要研究方向。修正了传统的数码相机摄影测量基于图像坐标变换的计算思路,改善了试验中5×5小模板作业方式,采用大模板标准点布设方案和标志点相邻坐标数据点的选择方法,有效地减小了镜头畸变对标准点、标志点的影响。基于BP神经网络的直接线性变换原理进行了图像间的坐标识别和试验阶段测量观测点的坐标比较,实现了三维地质力学模型的收敛变形观测。将数码相机数字近景摄影方法应用于某大型分岔隧道的三维地质力学模型试验研究,取得了满意的研究成果。

基于近似最大似然估计的直接线性变换解法

直接线性变换方法是数字摄影测量和计算机视觉领域最常用的解析处理方法,经典最小二乘方法令L12=1,且不考虑像点坐标和空间坐标的误差,总体最小二乘方法虽然考虑了设计矩阵的误差,但假设误差是独立等方差分布的,本文采用了考虑残差统计特性的近似最大似然估计方法,该方法能有效提高估计精度,并用模拟和实测数据将本文方法与常用方法比较。

基于PC-crash的直接线性变换法车速误差修正模型

直接线性变换(DLT)法车速测算是交通事故中视频图像车速鉴定的有效方法,但由于测算过程中系统误差和偶然误差,会造成测算速度与实际速度相差较大。通过对各种误差形成原理的分析,提出了一种针对DLT车速测算的误差修正模型。结果表明,该误差修正模型正确可行。通过本修正模型,大大提高了DLT车速测算的精度,拓展了车速测算的应用场景。

基于直接线性变换法的视频图像解析

视频解析模拟人眼成像原理,利用安装在不同位置的2台摄像机拍摄的同一时刻同一场景的2幅视频图像,解析出三维坐标,以便计算机能够像人类一样理解现实世界。目前视频解析主要面临2个问题:设定标定物及解析算法和设置同步视频帧。由此出发,在对标定误差详细分析的基础上设计了新的标定物,根据标定物提出了一种垂直双平面解析算法,解决了标定物即解析算法问题;通过读取系统时间,把系统时间设定为帧的文件名解决了帧同步问题。实验对比证明了算法和技术的有效性。

非正交基上的直接线性变换

摄影测量的过程从某种意义上讲就是二维像平面上图像与相应物体在三维物空间几何形态之间投影变换的过程。共线方程就是描述这种投影关系的主要数学表达式。本文推荐的共线方程是从像方空间非正交基上出发的，具有一定的普遍性，更为明确地揭示了直接线性变换数学模型中各系数的内涵意义。文后所示的算例及其近来所作的工作证明在非正交基中包容摄影机主光轴与像平面的不垂直性是符合实际情况的。

直接线性变换法在变形测量中的应用研究

数码相机属于非测量相机 ,它没有框标及定向设备 ,不能得到摄影瞬间的内、外方位元素的初始值。因此用数码相机获取的测量数据传统解法无法计算处理。我们在钢结构变形实验中使用数码相机进行监测 ,测量数据利用直接线性变换法处理 ,该方法有效地减弱数码相机内、外方位元素不稳定以及外界环境条件的影响 ,取得了成果分析精度达

基于自校验直接线性变换的星载SAR图像定位方法研究

应用摄影测量理论,将星载SAR图像近似看作一个多中心投影传感器获取的等效影像,基于星载SAR共线方程给出了SAR图像的自校验直接线性变换定位模型.选用一景北京地区RadarSat影像进行实验.结果表明,自校验直接线性变换模型表达简单,求解稳定,不需要任何轨道信息和成像参量且校正准确度保持在像素级范围之内,因而该模型适用于星载SAR图像的准确定位.

利用坐标增量解直接线性变换的探讨

推导出利用坐标增量解直接线性变换的公式，适用于近景摄影测量内业解析处理．经模拟实验验证正确、实用．

直接线性变换法在车载式视频图像车速测算中的应用

因车载式视频图像中摄录设备的位置、内外参数随着时间不断变化,难以保证在视频图像范围内有效选取或设定参照物,通过车载式视频图像,精确计算处于运动状态车辆速度难度较大。通过运用直接线性变换法,观测车载式视频图像中处于运动状态车辆的绝对行驶距离或相对行驶距离,可以实现对目标车辆的行驶速度测算。将直接线性变换法应用到车载式视频图像车速测算中,不仅可以提高车速精度,还可以进一步观测道路上不同车辆之间的方位关系,为道路交通事故取证、成因及再现分析提供依据。

基于直接线性变换的车道偏离预警系统

为了提高车道偏离预警系统的检测精度及其便利性,提出了一种在感应区域内建立搜索窗口的车道识别算法,并利用数字图像处理及分析技术对所获道路图像进行滤波、增强及边缘识别处理,然后通过直接线性变换法将所获取的车道边缘信号的像素坐标转换为道路二维物方坐标,最后根据所获车道线坐标及汽车预设坐标显现汽车行驶状态,继而联系汽车驾驶状况,达到对汽车行驶状态的监控和对车道偏离的预警功能,具有良好的发展前景。

用吉文斯变换法解求直接线性变换问题

用吉文斯变换法解算误差方程的结果与用最小二法解算的结果是一致的。用吉文斯变换法解算误差方程时,不用组法方程,不用专门计算残差平方和V^TV,并且可以灵活地进行增删误差方程的运算。本文描述了用吉文斯变换法解求直接线性变换问题的方法以及剔除粗差的方法。

数字摄影测量中直接线性变换法的应用探索

数码相机属于非测量相机,它没有框标及定向设备,不能得到摄影瞬间的内、外方位元素的初始值。因此用数码相机获取的测量数据传统解法无法计算处理。为提高测量精度,我们采用直接线性变换法(DLT)进行数码相机的检校,将检校的相机在钢结构变形监测实验中使用,实际测量数据利用直接线性变换法(DLT)处理。该方法有效地减弱数码相机内、外方位元素不稳定以及外界环境条件的影响,取得了成果分析精度达2‰的效果。

三维影相的新算法——修正的直接线性变换

通过引入摄影机镜头的内、外方位元素的约束条件,导出了一种修正的DLT(MDLT)方法。该方法用于影片和录相的实测,得到一些有意义的结果。当测量的标定控制点点数较少(6～8个),且这些点的位置在空间和成像面分布不均匀时,用MDLT计算的结果比DLT的结果要好,误差可降低80％以上。

摄影和摄象技术三维直接线性变换(DLT)再现精度的比较

记录人体运动的准确性在很大程度上取决于记录方法的精确度。计算出的物体运动学的数值,主要依赖对物体运动记录的准确性。人体运动的生物力学分析经常需要对16mm摄影或摄象技术记录的内容进行分析.由于摄象具有成本低,使用方便,处理时间短的特点,使摄象技术比摄影更具吸引力.然而必须考虑摄象精确度是否与摄影标准相同.要使摄象技术合法地进入人体运动分析领域。