Landscape Space Construction Based on Motion Vision——A Case Study of Landscape Design of Sichuan Olympic Sports School in China

After the analysis of the beauty contained in motion vision, the paper had pointed out that motion vision was the link for spectators relating and communicating with aesthetic objects and decided landscape space construction sequence. It further analyzed the relations between architectural space and visual perception which could be divided into inner experience and external experience. By taking landscape space construction of Sichuan Olympic Sports School for example, based on the analysis of design principles and objective of landscape space, the paper had focused on the discussion of landscape concept in terms of motion vision. In the perspective of two-dimensional vision, landscape effects of White Pigeon Square and Bright Eyes Square had been introduced. In the perspective of three-dimensional vision, landscape effects of the Olympic Rings waterscape and the Olympic Rings gallery had been illustrated. Finally, based on the integration between landscapes and architectures under visual perception, the coordination between campus architectures and landscape construction in Olympic Sports School had been analyzed.

Structured Light 3D Vision Based on Laser Scanning Space-encoding and Its Synchro Control

This paper presents the principle and mathematic model for the 3D depth map method based on space encoding images performed by modulating scanning structuredlight according to time sequences,and the synchro control among the camera,laser diode modulation and scanning polyhedron.

高斯感知约束空间异常的相关滤波目标跟踪

针对目标在复杂场景运动过程中容易出现跟踪丢失问题,提出一种高斯感知约束空间异常的目标跟踪算法。以高斯均匀分布为分布规律建立目标特征采样点,采用卷积结构提取目标的外观模型以及权重模型;为了约束空间异常,在目标函数中构建空间正则项,同时更新目标权重模型,减小空间过拟合的产生,增强跟踪器的空间异常适应性;应用加权最小二乘法思想,获得权重响应模型中心,确定目标中心,更新跟踪位置,增强跟踪器鲁棒性。使用OTB2015和UAV20L数据集,与其他主流相关滤波算法相比,该算法在目标运动导致低分辨率、遮挡等复杂条件下,跟踪成功率以及跟踪精度较高。

空间视觉测量相机地面检测及显示系统

为了给空间视觉测量相机的研制提供测试环境,充分测试空间视觉测量相机的功能及性能,基于相机的工作特点和实际测试需求,设计了空间视觉测量相机的地面检测及显示系统。地面检测及显示系统由一台高性能计算机、一台图像接收设备、图像显示软件和通信软件组成,适用于空间视觉测量相机单机、环境试验等多种情况测试。通信软件采取分布式设计,分为1个中心服务器软件、4个客户端软件;软件采用MFC架构,多线程方式运行,软件间采取TCP/IP协议进行通信。其中中心服务器软件负责与相机之间进行通信,通信协议为RS422;4个客户端软件分别实现对相机的指令控制、遥测数据的显示及监测、自动运行及在轨更新功能验证。经过多次单机测试及超过400 h的环境试验测试,空间视觉测量相机地面检测及显示系统运行稳定,对相机的各项功能及性能均能实现测试覆盖,能够满足相机研制过程中的各项测试及试验需求,提高了相机研制的测试效率。

基于计算机视觉与街景图像的城市街道绿化泛类结构量化分析与分布机制研究

在全球城市化和环境压力加剧的背景下,对城市街道绿化泛类结构(urban street greening general structure,USGGS)的量化是加强城市区域碳汇、缓解城市热岛效应以应对全球气候变化的重要前提。通过量化与分析不同城市的USGGS,探究其与城市建成环境之间的关系。使用改进的DeepLabV3+神经网络模型,对天津、杭州、深圳的城市全景街景图像进行语义分割,并结合细粒度数据量化USGGS,使用Robust回归模型分析USGGS与城市功能属性POI的关系。研究显示,天津的USGGS主要由单乔木和乔-灌结构组成,与商业属性和生活属性的POI紧密相关;而杭州和深圳则展现出包括草本植物在内的多样化USGGS与休闲文化设施的POI更强的关联性。通过对3个城市USGGS的量化、分析与比较,为城市绿色基础设施规划和管理奠定了一定的数据基础,同时基于城市街景图像对USGGS的分析也为城市碳汇计算与城市热环境研究提供了新的视角。

基于软聚类的深度图增强方法

针对现有的深度获取方式存在数据缺失、分辨率低等问题,提出一种基于软聚类的深度图增强方法,称为软聚类求解器.该方法利用软聚类的强边缘保持特性提高深度图增强的精度.将软聚类仿射矩阵和加权最小二乘模型有机结合,构建了软聚类求解器中的置信加权最小二乘模型,提出了基于迭代的求解方法.为评估所提出的方法,在多项深度图增强任务上进行试验,包括深度图补洞、深度图超分辨率和深度图纠正,评价指标包含了峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)、均方根差(RMSE)和运行效率.结果表明:文中方法在深度图补洞任务中的平均PSNR达到了42.28,平均SSIM达到了98.83%;在深度图超分辨率、深度图纠正任务中的平均RMSE达到了8.96、 2.36.文中方法处理1张分辨率为2 048×1 024像素的图像仅需5.03 s.

可用于狭小空间的单目主动视觉姿态测量方法

在狭小空间智能装配时,需要测量基准面姿态;但现有姿态测量设备尺寸较大或需要附加扫描运动机构,存在装置难以部署等问题,故提出一种适用于狭小空间的基于双线激光的单目主动视觉姿态测量方法。首先提取出线激光中心点进行光平面标定;接着根据中心投影关系,计算出光平面与像平面的转换矩阵;然后提取目标平面线激光中心点像素坐标并转换为相机坐标;最后应用RANSAC算法过滤异常点后使用最小二乘法拟合出物体平面方程,实现目标平面姿态测量。实验结果表明,滚转角测量误差平均值为0.029°,标准差为0.016°;俯仰角测量误差平均值为0.035°,标准差为0.025°。完成了在直径为170 mm、高为520 mm圆柱形腔体内的平面姿态测量,验证了方法的有效性。

融合点线特征的空间失效目标双目视觉位姿测量

提出了一种融合点线特征的双目视觉位姿估计方法,该方法基于视频的图像帧,先分别通过ORB算法和LSD算法提取图像帧的点、线特征,并采用LBD描述子实现帧间匹配;然后基于极线搜索方法获得右图像中与左图像对应的特征,从而获得匹配特征的空间坐标;最后基于点线特征融合的重投影模型,利用Levenberg-Marquardt法迭代获得失效目标的相对位姿。仿真实验表明,融合点线特征的视觉位姿估计方法相比单纯点特征的位姿估计具有更好的鲁棒性,尤其针对高速旋转目标,能更好地进行位姿跟踪测量。

基于双目视觉的卫星太阳翼模态辨识方法

在解决卫星柔性太阳翼模态辨识问题时,传统接触式测量方法会对太阳翼本身动力学模型造成影响,附加测量靶标的方法,增加了额外的物理元器件和系统的复杂性,且不便于在轨实际应用。鉴于此,本文提出一种无接触、无标识点的光学测量方法。首先,用星载双目视觉系统采集柔性太阳翼振动图像,并提取太阳翼边缘角点作为特征点,测量这些特征点在时域下的位置变化情况和速度变化情况。然后,利用特征系统实现算法(ERA)来辨识太阳翼模态信息。最后,设计了物理模型试验。试验结果表明:本文提出的双目视觉测量方法装置简单,测量精度高,能够完成对太阳翼的模态辨识,模态辨识误差约为3.797%。本文所提出的基于双目相机的太阳翼模态辨识方法,为空间大挠性结构振动参数的在轨测量提供了参考。

基于改进HSV空间的机器视觉花生霉变检测方法

花生霉变产生的黄曲霉毒素具有强致癌性,严重影响食品安全。为精准快速的识别霉变花生,提出一种基于机器视觉的霉变花生检测方法。首先对花生图像进行双边滤波降噪,然后将图像转为色调、饱和度、亮度(HSV)空间,通过在色调、饱和度空间内提取的霉变颜色范围叠加亮度空间的开运算处理结果来实现对霉变花生的识别检测。实验结果表明,该方法对于霉变花生的识别精度达到95.3%,处理单帧花生图像耗时为0.6s,通过与其它算法对比,该方法具有快速、准确率高等优点,可以满足霉变花生的实时检测,对花生霉变的分级处理也更加实用。

基于单目SLAM稀疏特征的避障方法

为在使用单目相机的低成本移动机器人上实现避障,提出一种基于现有单目SLAM系统生成的稀疏特征的可通行区域检测方法。通过使用单目SLAM生成的稀疏地标点标识障碍物,根据环境信息恢复构建三维体素地图,生成二维栅格代价地图。为解决单目SLAM中尺度不明确的问题,提出一种基于视觉-轮式编码器的尺度求解器。通过直接使用机器人已有的SLAM框架生成的地标点,在降低系统整合成本同时降低计算量。实验结果表明,在KITTI和DRE数据集上构图的耗时在10 ms~20 ms,可以很好满足在性能受限的设备上的实时避障需求。

毫米波雷达和视觉融合的车辆鲁棒跟踪方法

针对单传感器实际工作环境中的漏检错检问题,提出了一种具有鲁棒性的摄像头毫米波雷达并联融合识别追踪车辆方法。构建基于毫米波雷达多维数据的目标识别网络R-DenseNet,毫米波雷达数据经过初筛后输入R-DenseNet神经网络得到毫米波雷达识别结果;摄像头的图像数据输入YOLO-v4tiny网络得到摄像头识别结果。对原始目标采用融合规则进行融合,筛选掉雷达错检点和噪点;对融合成功目标点采用真实目标存活判断方法进行持续追踪,捕捉摄像头毫米波雷达错检漏检的情况,使用Kalman滤波、YOLO重识别等方法补齐数据。实验结果证明:该融合方法可以有效排除错误目标,对于跟踪期间单传感器漏检、错检及两传感器同时漏检的情况具有较好的鲁棒性,跟踪较为稳定。

复杂场景下基于视觉的非完整车位识别的算法改进

为提高复杂场景下非完整车位识别的准确性,提出了一种基于视觉的车位识别改进算法。该识别算法采用了限制对比度自适应直方图均衡化方法,增强了图像细节;通过设置感兴趣区域和全局阈值分割法,区分了车位和背景、减少了车位周围环境噪声对车位识别的影响;利用形态学和连通域分析,排除了车位上的细小噪声和其他剩余噪声;结合Canny边缘检测标记车位线轮廓边缘点,在原图上绘制准确的车位线轮廓。不同复杂环境下开展了非完整车位识别的试验,试验结果表明,所提出的改进算法相对于传统车位识别算法能够更准确地识别非完整车位,且具有较好的适应性和实时性。

面向电力生产精细化风险解译的高度相似防护工具智能检测技术研究

电力生产通常面临高低电压、强弱电流等复杂工作环境转换,不同作业场景有严格的防护工具使用标准,因此,研究生产作业过程防护工具的精细辨识对保障人员安全及电网安全意义重大。已有研究可实现安全帽、工作服等基础着装类检测,而实际生产中存在大量形态高度相似的实体防护工具,如绝缘手套与线手套、绝缘杆与验电杆等。为此,该文提出一种基于深度代表性度量学习的相似防护工具智能检测方法。将目标类别特征学习转换为以差异化表达不同目标特征距离为目的的嵌入式空间特征学习,得到表征不同目标的深度代表性特征向量,通过计算未知目标与代表性特征向量的距离进行类别判断,最后以现场图像进行试验验证。试验结果表明:所提方法实现了对形态相似防护工具的特征差异表达和精准辨识,相比于常见目标检测模型具有更优越的辨识性能,从而提高电力生产安全风险辨识的精细化水平。

基于深度相机的钢筋骨架尺寸智能检测方法

钢筋骨架的质量检查在预制钢筋混凝土构件的生产过程中发挥了重要的作用,因为其质量直接影响整个构件的性能和可靠性。目前,对于钢筋骨架的质量检查,主要依赖于传统的人工手段,比如使用钢尺测量和人工计数来评估钢筋的数量和间距等关键指标。然而,这种方法明显存在低效率、高成本、易出错等局限性。为了解决以上问题,本文针对预制钢筋混凝土构件中的多层钢筋骨架,引入深度相机传感器和先进技术,设计了一种新颖的钢筋骨架质量检查方法。首先通过深度相机采集图像,根据深度阈值筛选算法将双层钢筋转化成单层图像;然后利用改进的YOLOv5算法检测出交叉点坐标;最后根据坐标转换,求解绑扎间距。试验结果表明,该方法通过智能化算法提高了检查的准确性,减少了时间消耗,降低了对人工的依赖。

基于机器视觉的葡萄采摘域计算方法研究

鲜食葡萄采摘依靠人工,存在作业强度大、劳动力紧缺、生产成本高等问题,制约了产业规模化发展,亟需研制智能采摘设备提高生产效率。葡萄果实串采摘域的准确定位,是采摘设备视觉系统研究的重要内容。基于颜色空间和霍夫直线检测算法融合的方法,研究了棚架式葡萄图像目标提取和采摘域计算。分析葡萄果实串图像颜色特征后分割出目标区域,对目标区域开展形态学算法处理,计算出图像质心和最小外接矩形,以矩形与质心线的交点、矩形长宽等为参数构造出果梗感兴趣区域,分割提取果梗目标,采用霍夫直线检测算法计算区域内直线,以最长的直线区作为果梗采摘区域。根据测试结果,果梗感兴趣区域图像分割正确率为96%,果梗提取正确率为92%,采摘域计算正确率为92%,采用的算法数据处理量小、计算速度快,可以作为研制葡萄采摘机器人、产量测算、长势监测等设备的理论基础。

基于机器视觉传达的室内空间环境设计

以获得更具视觉感染力、冲击性的室内空间设计效果,提出基于机器视觉传达的室内空间环境设计方法。利用鱼眼相机获取室内空间环境全景图像,在空间环境布局元素标定的基础上,完成室内空间环境视觉信息的获取后,通过3ds Max三维模型构建软件将其转换到三维虚拟VR环境之中,生成初始室内空间环境三维模型后,再对其作分割等处理,并经过纹理贴图后实现室内空间环境三维建模,再利用3ds Max工具以及OpenGL技术实现三维模型的渲染以及可视化呈现。实验结果表明:该方法可实现室内空间环境布局元素标定,标定误差为7.2%;可实现室内空间环境设计,渲染后模型视觉效果显著提升。

基于场所精神的乡村公共空间重构路径与图景呈现

以场所精神为理论指导,聚焦文艺乡建优秀案例,综合实地调研、学科交叉和文献研究等方法,从乡村振兴要求、空间认知转变、时代功能需要三个层次阐述乡村公共空间的更新向度,在此价值驱动下提出空间修辞和情感再造双维度重构路径。并以广西思陇社区公共空间为改造样本,通过系列设计手法诠释乡村更新图景和独特魅力。这对提高村落自我认同的凝聚力、传承乡土文化等有现实价值。

“碳汇-视觉-生态”协同视角下的社区景观环境多元评价体系建构研究--以武汉市高密度社区为例

高密度城区由于人口密集、建筑密布给社区生态空间带来了应对破碎化和提升服务效能的挑战。如何在高密度环境下考虑生态空间多功能协同的问题成为亟须研究的课题。旨在以“碳汇-视觉-生态”协同视角,提出了一种多元评价体系。选取武汉市高密度社区的800个样本点并建构15分钟生活圈,运用计算机视觉分析景观视觉,通过景观指数和生态系统服务方法评估生态功能,同时采用碳汇测定方法分析储碳能力。利用生态系统服务簇(SOM)的理论方法,有效识别了不同功能的组合情况协同效应。结果在空间中揭示了4类服务簇:植被丰茂簇、碳汇连通簇、生态耦合簇和生态脆弱簇,并据此给出了高密度社区景观环境的提升策略。提出的多元评价体系能为高密度社区环境的优化提供指导,助力居民生活质量提升。

基于视觉的车位识别与智能小车平行泊车

文章针对自主平行泊车过程中,在不同场景下因环境因素导致难以识别车位的问题,提出了一种基于视觉的车位识别方法,并设计了相应的车位图像处理的算法。在此基础上,还提出了一种固定转弯半径的逆向泊车路径规划方法,该方法结合了两圆弧相切法。以具备独立转向功能的四轮智能小车为研究对象,以评估在4种不同车位空闲状态的场景中车位实时识别能力和自主平行泊车功能为任务,进行实车试验研究。试验结果表明:通过摄像头实时采集车位视频信息,运用车位图像处理算法以及路径规划方法,成功实现了车位准确识别及安全平稳泊车,证明了所提出方法的可行性。