摄像机主动位姿协同的人脸正视图像获取方法

为了主动调整摄像机的位置姿态以在物方空间降低由人脸旋转带来的影响,提出人脸-摄像机主动位姿协同方法.利用工业摄像机与同步带类运动控制器搭建位姿协同环境,根据单像空间后方交会方法求解运动人脸姿态角和相对位置,计算人脸、摄像机和运动控制器各坐标系之间的映射关系,摄像机运动由相邻采样时刻摄像机相对位置和人脸姿态角计算得出的摄像机协同位姿控制,主动、实时地获取人脸正视图像.实验表明,运动轴上的摄像机点位误差小于10 mm,取得的人脸正视图像提高了人脸纠正的精准度与鲁棒性.

人脸位姿协同的多新息抗扰滤波算法

在偏转角度较大时,人脸特征点的显著性明显减弱,会导致人脸位姿计算结果带有较大噪声.针对这一问题,提出了多新息抗扰滤波算法,将运动人脸与标准人脸模型的位姿变化作为滤波观测量:(1)引入多新息修正滤波估计,利用时间序列的多组观测量估计人脸位姿变化的状态量;(2)实时判断滤波敛散性,根据多新息及时估计观测噪声协方差与过程噪声协方差,调整卡尔曼增益矩阵;(3)建立位姿协同模型,依据滤波后的人脸位姿变化计算相机运动参数,达到相机与人脸位姿协同.在给出试验装置硬件构成的基础上,将本文算法与自适应卡尔曼滤波(AKF)算法进行对比.试验结果表明,在人脸位姿协同系统中,本文算法位姿估计误差小于10 mm,相机协同时间约为25 ms,相较于AKF算法位姿准确度提高23%,协同效率提高30%,能够有效抑制位姿协同中人脸位姿计算所带来的噪声影响,在提高人脸位姿协同系统稳定性的同时,保证响应的实时性.

刮板输送机水平面形态检测方法

针对现有刮板输送机水平面形态检测方法测量结果不准确的问题,提出了一种基于采煤机与刮板输送机协同位姿解算的刮板输送机水平面形态检测方法。该方法首先根据采煤机与刮板输送机在运行过程中的耦合关系,利用Rodrigues参数法对捷联惯导系统信息进行解算,获得采煤机在刮板输送机上运行时的位姿信息;然后将解算的采煤机位姿信息、已知的刮板输送机中部槽航向角代入建立的刮板输送机水平面形态检测数学模型,计算出刮板输送机各中部槽航向角,从而得到刮板输送机在水平面的工作形态。试验结果表明,该方法对刮板输送机中部槽航向角的检测误差为0~1.5°,对刮板输送机水平面形态的最大检测误差为30.70mm,满足刮板输送机水平面形态检测要求。