基于双目视觉传感器的前向碰撞预警算法改进

现有的前向碰撞预警系统大多采用多个毫米波雷达叠加或毫米波雷达与视觉传感器融合等方式,存在成本高、算法受限等问题。在比较多种传感器的性能及应用优、缺点后,选择双目视觉传感器作为前向碰撞预警系统传感器。将改进后的碰撞时间(Time to Collision,TTC)算法与卡尔曼滤波融合,结合双目视觉传感器,比较TTC值与适应性阈值,评估风险等级,确保行车安全,降低事故率。在Matlab环境下,基于改进算法对两个不同行车场景进行仿真分析。结果表明,与传统的TTC算法相比,融合卡尔曼滤波TTC算法的碰撞时间预警响应及时性和可靠性显著提高。

视觉传感器在智能网联汽车上的应用分析

在智能网联汽车的发展历程中,视觉传感器赫然出现,成为空前未有的技术革新的灵魂。视觉传感器,为汽车赋予观察周遭环境,理解交通态势,激发无限驾驶提供了保障。反观全球智能网联汽车的发展态势,视觉传感器的进步已然成为推动整车技术创新和研发进步的关键力量。展望未来,随着无人驾驶技术的日益成熟,视觉传感器的作用将越发显著,其理论研究与应用探索,必将影响甚至决定智能网联汽车技术的发展方向与深度。鉴于此,文章深度讨论和探寻视觉传感器在智能网联汽车中的应用,并提出了优化策略,旨在为相关人员工作提供参考。

基于视觉传感器采集光流特征的精神疾病识别方法

目前,精神疾病的筛查主要依靠临床医生的访谈和问卷进行评估,具有高成本、主观性等问题。提出了一种基于视觉传感器采集光流特征的精神疾病识别方法,可以实时监测和预警,以较低的成本和非侵入性的方式来进行精神疾病的辅助筛查。该算法通过视觉传感器全面采集患者的面部数据来提取光流特征,并输入TSMOSNet进行训练。TSMOSNet以TSM为基础网络进行改进,替换普通卷积为光流提取头,针对视觉传感器采集而来的光流特征图进行密集采样,并添加了时序注意力模块、DML蒸馏和VideoMix数据增强等方法,增强了视觉特征,以提高精神疾病识别的准确率。实验结果表明,在H7-BDSN数据集上相比于其他方法,本研究提出的识别算法在精神疾病的筛查任务中取得了最好的效果,准确率为85%,F1分值为0.84。

基于激光视觉传感器角焊缝偏差与焊枪倾角检测研究

文中介绍了一种基于激光视觉传感器角焊缝偏差与焊枪倾角的检测方法。该方法利用激光视觉传感器对焊缝进行扫描,获取焊缝激光条纹图像,并使用高斯滤波、二值化、形态学变换等算法对图像进行降噪处理。通过分析计算焊缝激光图像的特征值,采用最小二乘法拟合直线的斜率,实现焊缝偏差和焊枪倾角的检测。试验结果表明,焊缝横向检测精度为0.175 mm,纵向检测精度为0.188 mm,焊枪倾角检测精度为1.89°。

基于视觉传感器的智能小车设计与实践

为更好地参加全国大学生智能汽车竞赛,本文提出一套以LPC54608为核心的智能小车系统,设计并制作了硬件电路系统。以单目摄像头为主要传感器,联动其他传感器对赛道情况进行系统感知,提取目标路径并进行优化,而后根据车辆结构设计控制算法来跟踪目标路径。实验测试结果表明,小车在2.4m/s的速度之下能正确识别各种赛道路径,并且在赛道上可以稳定行驶。

基于多视觉传感器的矿井移动机器人目标定位模型研究

矿井作业环境具有复杂性和危险性,很大程度上降低了井下移动机器人的定位精度,为此提出了一种基于多视觉传感器的矿井移动机器人目标定位模型。首先,设计了一个包含多个相机和深度传感器的传感器系统,以获取丰富的环境信息。这些传感器通过与移动机器人协同工作,可以提供准确的三维场景感知能力。其次,提出了一种基于深度学习的目标检测和识别算法。通过训练一个区域深度卷积神经网络,可以从传感器获取的图像数据中准确地检测和识别井下的目标物体,如设备、人员等。然后,发展了一种融合定位算法,将传感器获取的视觉信息与机器人的运动模型相结合,实现移动机器人在井下的精准定位。该算法能够根据传感器数据和机器人的运动信息,实时更新机器人的位置和姿态,从而达到精确定位的目标。在实际矿井环境中对所提定位模型的有效性和鲁棒性进行了试验验证,结果表明:该模型能够在复杂且危险的井下环境中准确定位目标物体,为井下移动机器人安全和高效运行提供了可靠支持。

基于激光视觉传感器的智能人机交互系统设计

常规的智能人机交互系统主要采用视觉模型获取用户交互定位信息,其存在一定的定位误差,导致系统任务数量较少。因此,提出基于激光视觉传感器的智能人机交互系统设计。在系统的硬件设计上,设计俯仰与旋转双关节的全范围激光视觉传感器。在系统的软件设计上,通过世界坐标系与摄像机坐标系之间的转换,为传感器回传的定位信息添加畸变系数,校正系统用户的交互定位,并根据用户给定的交互指令数量规划交互指令任务约束,引入意图识别技术分析交互指令特征并执行相应的操作,实现系统的人机交互功能。系统性能测试结果表明,该系统在多级交互指令数量下完成的任务数量较多,系统运行性能较优。

激光雷达和视觉传感器组合系统的在线校准方法

针对激光雷达和视觉传感器在车辆行驶过程中因振动发生漂移的问题,提出一种组合系统的在线校准方法。基于激光点云和图像的边缘匹配原理进行数据实时检测,检测到融合的传感器数据不准确时对其采取紧急措施,以提高车辆行驶安全性。针对未检测出错误的校准参数,采用梯度下降法优化成本函数,获取新的校准参数,实现传感器数据校正。通过数据集KITTI进行多次参数偏差实验,测试表明,算法可以检测较大的错误校准且能校正较小范围内的平移和旋转误差。

基于3G和Wi-Fi的高分辨率视觉传感器传输控制方案（英文）

智能视觉传感器技术因其低成本和图像高效采集优势成为当今无线视觉传感器网络(wireless vision sensor network,WVSN)的研究热点。该文在之前基于ARM平台S3C6410设计的低成本高分辨率农业视觉传感器(agricultural high resolution vision sensor,HRAVS)设计基础上,进行了网络和远程控制扩展,设计了一种基于WCDMA和Wi-Fi的高分辨率视觉传感器远程传输控制方案(vision sensor remote transmission control schema for the HRAVS,VSRTC)。使新型HRAVS节点可以利用有线、Wi-Fi、3G和4G等支持WVSN和农业物联网的应用。该文详细设计了VSRTC的应用体系结构、传输控制协议、应用软件。利用扩展的网络化视觉感知传感器,在华南农业农业大学试验农场部署了10个图像采集节点构成的WVSN,并开展了25d的运行测试,测试了新型节点的稳定性、图像采集与编码的性能,采集图像的平均耗时,以及在不同分辨率下的视频帧速率等。结果表明,该节点能够有效地支持命令响应式、周期响应式、视频流3种采集模式;在重传方案支持下所有节点指令丢失率在1%以内;在非联网状态下节点本地工作模式下,节点在1.3、2.0和3.2 Mpixel下采集图像的最短节点平均耗时分别约为6.2、8.2和11.1 s,最大视频帧速率分别为58.7、34.6、16.4帧/s;在全网络环境中,节点在1.3、2.0和3.2 Mpixel下采集图像的最短节点平均耗时分别约为17.6、26.9和49.6 s,最大视频帧速率分别为20.2、16.1、9.3帧/s。该方案对实时性要求不太高的农业领域来说,基本能满足其高分辨率图像和视频传输的需要。

倍加福VOS视觉传感器:智能制造的得力助手

随着科技的飞速发展,智能制造已成为工业领域的主导力量。它通过引入自动化和数字化技术,将生产制造过程推向智能化和高效化的新高度。在这个变革的时代,工业领域的许多传统工序已实现全自动化,这不仅提升了安全性和质量,还大大提高了生产效率。作为智能制造技术的推动者之一,倍加福VOS智能视觉传感器以其独特的集成化设计,推动了机器视觉技术的发展。它将图像采集、处理与通信功能集于一身,为机器视觉应用提供了多功能、模块化且高可靠性的解决方案。通过精准的目标特征识别,VOS智能视觉传感器能够实现精密零件的质量缺陷检测。

基于视觉传感器的建筑墙体裂缝检测与修复技术研究

文章以实际工程为例,深入研究视觉传感器的技术特性,构建出系统的裂缝检测与修复方案。该方案首先利用视觉传感器对建筑墙体进行高精度裂缝检测,明确裂缝等级,然后根据裂缝等级制定相应的修复策略。文章详细分析了明确裂缝等级、加固施工操作、修复材料的制备以及封闭修复处理的关键步骤,为建筑墙体裂缝的精准检测与有效修复提供了理论支持和实践指导。

基于全方位视觉传感器的农业机械定位系统

利用全方位视觉传感器能提供传感器周围360°范围内信息的图像,通过全方位图像可准确获取物体方向角,基于该特点研发一种可以实现农业机械自动导航的定位系统。该系统硬件主要由全方位视觉传感器、人工标识、PC、PC软件和作业车构成。该计算算法首先通过全方位视觉系统的校正,得出相机的成像投影中心;通过图像处理提取人工标识的位置,估算出标识相对于相机的方向角,然后根据圆周角定理和几何关系计算出相机的位置来完成农业机械的定位。在面积为5×3m2的水泥地面和白炽灯光的实验室中进行试验,平均选取10个位置进行试验,试验结果显示估算点和选取点间距离的平均误差小于3cm。研究证明该定位系统是可行的。

大视场双目视觉传感器的现场标定

分析了摄像机和双目视觉传感器的数学模型,针对大视场视觉测量应用,提出了一种基于基线尺的大视场双目视觉传感器标定方法。在测量空间内任意多次摆放基线尺,由两摄像机拍摄基线尺图像。利用基本矩阵及基线尺上两特征点之间距离的约束,采用线性解和非线性优化相结合的方法同时估计摄像机的内部参数以及双目视觉传感器的结构参数。该标定方法操作简单,标定效率高,无需初始参数即可估计双目立体传感器的全部参数。实验结果表明,该方法适合双目立体视觉传感器的现场标定,在6000mm×4500mm的范围内可以得到0.06mm的测量精度。

事件视觉传感器发展现状与趋势

基于事件的视觉传感器是一种新型的仿生型视觉传感器,它更类似于人眼的工作机制使其广受关注。与基于帧的传统相机的工作机制和输出方式不同,基于事件的视觉传感器的像素可以单独检测光照强度对数的变化,并在变化量超过一定阈值时输出包含位置、时间、极性的事件信息,拥有低延迟、高动态范围、低功耗的优点,其独特的输出方式和工作特性使其特别适应于有高速运动、光照条件变化较大或小能耗的场合。本文介绍了事件相机的发展历程、分类和工作原理、优缺点,以及事件相机在快速运动的跟踪与监测、目标识别、即时定位与地图构建(SLAM)等领域近些年的应用情况。最后总结了事件相机在不同应用领域仍存在的挑战,并展望其未来的发展。事件相机的广泛应用将为目前传统相机仍很棘手的高速运动和高动态范围场合提供新的解决方案,在未来的不断更新和发展下,它将能够在更多复杂的应用场景发挥作用。

一种基于激光结构光的焊缝跟踪视觉传感器

焊缝自动跟踪是实现焊接自动化的关键。本文在总结不同焊缝跟踪传感器研究的基础上,设计了一种基于激光结构光的视觉传感器。针对不同类型焊缝(V形、U形坡口焊缝、搭接、对接焊缝和第一道焊焊缝、多道焊焊缝等)的图像特点,开发了焊缝激光图像处理模块库,可以提取出焊缝特征点位置坐标,实现焊缝跟踪。实验证明,传感器具有较高的精度和可靠性,并对焊缝跟踪系统具有一定的普适性。

智能全方位视觉传感器及其应用研究

全方位视觉传感器(ODVS,Omni-Directional Vision Sensor)是传感器网络的一种重要部件.该文研究了ODVS的设计、嵌入式Linux ODVS系统结构、ODVS视频服务器及ODVS应用系统软件的开发,详细阐述了基于ODVS的多目标自动跟踪系统的具体应用,给出了实验结果,本研究对传感器网络的高效应用有着重要的应用价值.

立体全方位视觉传感器的设计

折反射双曲面型的全方位视觉传感器(ODVS)是一种快速、可靠、具有固定单视点成像特点的全景视觉信息采集设备。本文利用两个相同参数的具有固定单视点的ODVS在同一轴心线面对面的进行合成,设计了一种双目全景立体测量装置。利用两个ODVS的固定单一视点在同一轴心线上设计的特点,简化了成像单元的标定、极线的配准以及特征点匹配等烦琐的步骤。实验结果表明,本文设计的立体全方位视觉传感器能有效解决极线约束难题、快速实现立体图像的特征点匹配、降低立体测量的复杂度。

一种线结构光视觉传感器标定方法

在线结构光视觉传感器的标定中,结构光光平面上三维世界标定点的获取一直是一个难题。主要是因为靶 标上已知的三维世界点很难恰好位于结构光光平面上。针对这个问题,提出了一种基于双重交比不变的线结构光 视觉传感器的标定方法,设计了相应的标定靶标。利用双重交比不变性,可以获取光平面上任意数量的高精度的 三维标定点,从而解决了线结构光视觉传感器三维标定点不易获取且数量少的问题,提高了线结构光视觉传感器 的标定精度。试验结果表明该方法可以满足大型工件的结构光三维视觉检测精度的要求。

双目视觉传感器的现场标定技术

本文以透视投影变换为依据 ,针对多视觉传感器检测系统中的双目视觉传感器 ,建立了双目视觉传感器测量空间三维坐标的模型 ,事先确定摄像机的部分不易变化的参数 ,其它参数在摄像机安装到整个系统后进行现场标定。该方法不需精确调整标定靶标 ,标定环境与实际测量环境完全相同 ,减少了安装传感器对标定参数的影响。实验结果表明 ,该标定方法能获得0 .0 5 m

无死角的全方位视觉传感器的设计

在对全景实时处理要求下,全方位视觉传感器(ODVS)是一种快速、可靠的视觉信息采集途径,为了克服目前ODVS技术还存在着死角的问题,探讨了一种具有平均角分辨率的ODVS的二次折反射的成像原理,根据该成像原理设计了这种新型的ODVS的结构和折反射镜面,利用4阶Runge-Kutta算法求得了镜面曲面的数字解,然后根据组合镜头的设计方法将ODVS与广角镜头集成在一起来获取原ODVS技术所存在的死角视频图像。实验结果表明,本研究所设计的ODVS能实现真正意义上的全方位监控,在全方位视频智能监控、动态图像理解、计算机视觉等领域具有重要的应用价值。