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题名无人机双目视觉鲁棒定位方法
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作者
杨欣
杨忠
张驰
卓浩泽
廖禄伟
薛八阳
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机构
南京航空航天大学自动化学院
广西电网有限责任公司电力科学研究院
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出处
《应用科技》
CAS
2024年第4期43-50,共8页
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基金
贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2020]2Y044号)
中国南方电网有限责任公司科技项目(066600KK52170074).
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文摘
无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在全球定位系统(global positioning system,GPS)信号拒止环境中的应用受到限制,传统视觉同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术一定程度上解决了该问题,但在动态场景和弱纹理场景中定位精度较差。针对该问题提出一种基于双目视觉的多场景鲁棒SLAM方法,重点考虑了真实环境中的动态和弱纹理2类具有挑战性的场景,利用双目相机为UAV在动态和弱纹理场景中提供位姿信息。针对动态场景利用掩膜基于区域的卷积神经网络(mask region-based convolutional neural network,Mask R-CNN)分割潜在动态内容并剔除动态特征,通过计算稠密光流同步相邻帧的掩膜,减小了掩膜的计算成本。对于弱纹理场景,在传统SLAM算法使用的点特征基础上融合了线特征,充分利用了环境中的结构特征。数值模拟和仿真实验证明了本文算法具有更高的鲁棒性和精确性。
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关键词
无人机定位
双目相机
同步定位与建图
掩模基于区域的卷积神经网络
动态剔除
点线特征
重投影误差
位姿优化
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Keywords
unmanned aerial vehicle localizition
binocular camera
simultaneous localizition and mapping
mask region-based convolutional neural network
dynamic elimination
point line feature
reprojection error
pose optimization
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于目标跟踪的区域入侵检测方法研究
被引量:7
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作者
薛八阳
杨忠
钟山
郑海彬
程凯
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机构
南京航空航天大学自动化学院
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出处
《电子测量技术》
2015年第2期51-54,63,共5页
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文摘
智能视频监控在人们生产生活中的应用越来越广,区域入侵检测是智能视频监控的一个重要方面。主要研究了基于目标跟踪的区域入侵检测方法。首先采用混合高斯模型进行运动物体检测,在实际验证中获得了较好的前景检测效果;进一步采用了Mean-Shift算法对从前景检测图像中提取出的运动物体进行实时跟踪,能够实时标记出运动物体并绘制出运动轨迹。采用OpenCV的运动物体跟踪算法框架,在Qt软件开发平台上进行了算法验证,获得了较好的实验效果,充分验证了算法的跟踪效果和实时性,具有实际工程指导价值。
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关键词
智能视频监控
区域入侵
目标跟踪
MEAN-SHIFT
QT
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Keywords
intelligent video surveillance
regional invasion
target tracking
Mean-Shift
Qt
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于人工标志的无人机视觉导航方法
被引量:6
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作者
杨成顺
杨忠
薛八阳
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机构
南京工程学院电力工程学院
南京航空航天大学自动化学院
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出处
《应用科技》
CAS
2015年第5期34-37,82,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61473144)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20113218110013)
南京工程学院引进人才科研启动基金资助项目(YKJ201412)
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文摘
为了实现无人机长时间的精确定位,提出了一种新的视觉导航方法。无人机机载摄像头实时采集无人机相对人工标志物的图像,采用基于Cam Shift的特征目标跟踪算法,实时识别人工标志,并计算无人机相对标志物的质心位置与图像中心的偏差以及方向角偏差,无人机根据偏差数据生成飞行控制律,调整无人机姿态,实现对无人机的引导。实验验证了该算法的正确性和有效性。
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关键词
无人机
人工标志
视觉导航
连续自适应的均值漂移算法
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Keywords
UAV
artificial mark
vision navigation
continuously adaptive mean-shift (CamShift)
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分类号
V249.32
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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