无人机精确自主着陆合作标志设计与研究

旋翼无人机基于计算机视觉的精确自主着陆技术研究有着重要的价值,合作标志的设计与检测以及利用合作标志信息估计无人机的位姿是其中的关键问题。首先设计了一种基于红外LED点阵的合作标志,简化了复杂背景的影响;其次,采用阈值分割、连通轮廓提取和灰度重心法,准确定位标志点中心,并利用合作标志特征点斜率信息进行标志点编码;最后,通过实验验证该合作标志的实用性,其在复杂背景环境和动态运动过程中,可以辅助无人机完成精确自主着陆,具有一定的应用与研究价值。

改进的GOTURN算法

随着基于深度学习的算法在计算机视觉领域中的应用不断拓展,GOTURN(Generic Object Tracking Using Regression Networks)算法是第1个满足目标跟踪实时性要求的深度学习算法(达到100 fps),但是该算法的跟踪精度有待提高。针对此问题,采用基于运动估计的卡尔曼滤波算法与基于卷积神经网络的深度学习算法相结合的方法,将卡尔曼滤波算法融入GOTURN算法进行目标跟踪。为了验证该算法的有效性,在ILSVRC2014数据集和ALOV300++数据集中进行了训练和评估。实验结果表明,该算法不仅能够满足目标跟踪的实时性要求,而且能够提高线性系统的跟踪精度。

一种基于LK光流的动态场景SLAM新方法

针对目前视觉同步定位与建图(V-SLAM)动态场景适应性差的问题,提出了一种结合查找表和金字塔LK光流法的改进单目视觉同步定位与建图方法。该方法通过相邻帧的视差估计图像的移动方向,利用金字塔LK光流法获取光流信息,根据光流大小与阈值的比较检测移动物体,最终结合查找表减少移动物体对后续定位与建图的影响。实验证明该方法可以有效提高定位精度,减少图像的冗余信息和动态目标的影响。能满足视觉SLAM在室内场景下的实时需求,具有较高的准确性、鲁棒性和适应性。

基于差分筛选的YOLOv2监控视频目标检测方法

监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要。提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重叠度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成。利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较。结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.304 6,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性。

基于深度学习的目标检测定位系统设计与实现

针对传统遥感影像目标检测方法效率不高,并且无有效手段对检测信息进行管理利用的问题,提出了在B/S构架下基于深度学习的目标检测及定位方法。通过集成深度学习框架、WebGIS以及数据库,实现了集遥感影像目标检测、展示及管理于一体的目标检测定位系统,满足多用户基于前端浏览器的并发目标检测需求。利用网格划分策略,实现了基于前端的大区域范围的目标快速检测。基于某机场飞机目标及某城市区域运动场目标检测结果表明:本文设计的目标检测定位系统能够在前端实现目标快速检测定位,具有较高检测精度,并可有效管理检测信息,为深度学习循环再利用提供数据支撑。

三河头村:天津第一个农村党支部的诞生地

1932年,中共西北乡农民支部在三河头村成立,成为率先在津沽大地点燃农村革命星火的战斗堡垒。它是北辰区最早的党支部,也是天津第一个农村党支部,为党的工作更好地扎根于广大乡村奠定了坚实基础。