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。

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。

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。

基于全方位视觉传感器的泊车诱导系统

交通泊车诱导是智能交通管理(ITS)中一个重要组成部分。探讨了采用全方位视觉传感器采集停车场内的停车位视频信息,研究了基于颜色模型的算法、边缘检测算法等图像处理方法用于视频车位检测,从停车诱导发布角度出发提出了视频车位检测空间与各种泊车信息发布空间之间的映射关联方法。

双目全方位视觉传感器及其极线校正方法

为了扩大双目立体视觉的视场范围,提高双目立体匹配的速度和准确度,设计了一种双目全方位视觉传感器(ODVS)立体视觉成像系统,提出了一种基于竖直线的极线校正算法.将两个结构相同的ODVS以上下同轴同向的方式进行组合,得到全景立体视觉空间,分析了双目ODVS的成像特性,实现了一种无需任何专门的标定设备、仅利用场景中与ODVS成像平面垂直的竖直直线(如门框、窗框,墙角线等)来校正其极线的算法.实验结果表明,该算法对双目立体全景视觉成像系统是一种有效的极线校正方法.

基于全方位视觉传感器的驾驶疲劳视频检测装置的设计

针对驾驶疲劳问题,设计了一种基于全方位视觉传感器的驾驶疲劳视频检测装置;首先使用全方位视觉传感器采集到驾驶员脸部、方向盘和道路环境的视频信息,接着采用图像识别手段检测各种能反应驾驶员疲劳的因素,如驾驶员的感知疲劳、判断疲劳和动作疲劳,最后根据以上所检测到的信息综合判断驾驶员是否处于驾驶疲劳状态;实验结果表明,该检测装置能有效地减少驾驶疲劳的漏判率和误判率。

基于全方位视觉传感器倒车辅助装置的设计

倒车所遇到的窘境越来越多地受到人们的关注,倒车的成功与否很大程度上取决于驾驶员对车辆周围情况的了解;设计了一种基于全方位视觉传感器的倒车辅助装置,通过全方位摄像装置采集车辆周围360°的图像信息,运用全方位透视展开算法将全方位图像在嵌入式系统中展开成前后左右4个视角的透视图像,并显示在同一个液晶显示屏上;该装置减轻了驾驶者的体力、脑力劳动强度,降低了倒车难度,避免驾驶员因方向感不强、判断和操作失误而引起的事故,从而达到了安全辅助倒车的目的。

全球面无死角的全方位视觉传感器的设计

为了获取整个球面全景图像,提出了全方位视觉传感器(omni-directional visionsensor,ODVS)的二次折反射的成像原理并设计了折反射镜面。利用4阶Runge-Kutta算法求得了镜面曲面的数值解,通过组合镜头的设计实现ODVS与广角镜头的集成以消除ODVS的固有死角,然后,将两台无死角的ODVS装置以背靠背的方式进行连接,并将所获取的全景视频图像进行展开及无缝拼接得到360°·360°视频图像。实验结果表明,所设计的ODVS装置可以获取全球面的视场范围,在视频监控领域有重要的应用价值。

基于全方位视觉的独居老人监护系统

现有的独居老人监护系统存在算法复杂度高、监护效率低、不能保护老人日常隐私等问题。为此,提出一种基于全方位视觉的独居老人监护系统。利用全方位视觉传感器(ODVS)获取老人的全景视频图像,设计运动历史/能量图像算法用于目标跟踪,根据ODVS的成像特点,采用与ODVS距离位置不同的人体模型实现姿态识别,建立家庭空间与环境要素之间的映射关联,以提高行为检测的鲁棒性和可靠性,并通过ODVS标定和人体对象跟踪获得老人的活动量信息。实验结果表明,该系统的鲁棒性和实时性较强,检测准确率较高,能满足独居老人监护的需要。

双目立体全景视觉传感器的三维测量精度的研究

从全方位视觉传感器ODVS(Omni-Directional Vision Sensor)的成像原理出发,指出双目立体全方位视觉传感器BOD-VS(Binocular stereo Omni-Directional Vision Sensor)的测量精度受基线距、测量距离和摄像机采集图像量化精度的影响;在同等条件下,证明了BODVS测量精度与基线距成正比、与测量距离平方成反比;为了便于进一步分析影响BODVS测量精度的因素,提出了一种ODVS的标定方法,并使用标定结果,在BODVS的基线距分别为62.198cm、82.198cm和102.198cm下,通过测距实验验证了上述结论。

基于全方位计算机视觉的遗留物检测系统

针对目前在遗留物检测方面所存在的检测范围小、误检率过高和无法捕捉到遗留物放置者等问题,设计了一种基于全方位计算机视觉的遗留物检测系统;首先,采用全方位视觉传感器(Omni-Directional Vision Sensors,ODVS)来获得更大范围的全景视频检测区域;其次,利用一种基于两个不同更新率的改进的混合高斯分布模型的建模方法,获得两个背景模型,再通过当前帧与获得的两个背景模型进行差分运算得到当前帧的暂时静止对象;再次,根据时间指标和距离指标判定暂时静止对象是否属于遗留物;最后,将遗留物所处的空间展开成透视图来进行报警;实验结果表明,该系统能有效地检测全景范围内的遗留物,具有较高的检测精度和鲁棒性。

基于自适应混合高斯模型全方位视觉目标检测

针对全方位视觉传感器视野范围大的特点,提出一种基于自适应混合高斯模型的全方位视觉目标检测系统.该系统通过Hough变换检测全方位图像的中心,基于图像中心对全方位图像进行展开.对展开后的图像利用混合高斯模型进行背景建模,并自适应地更新背景模型,通过前景分割可以有效地分割出运动目标.在图像展开及混合高斯建模时,通过调整系统的采样频率可以较好地改善目标检测的实时性.实验结果表明,该系统可以在复杂环境中有效地检测运动目标,具有较强的准确性和鲁棒性.

基于全方位计算机视觉的盗窃事件检测

为了实现公共场所的安防监控智能化,结合全方位视觉传感器(ODVS)、动态图像处理等技术设计出一种盗窃事件检测系统。首先,通过ODVS来获得360°无死角、大范围的全景视频防盗检测区域;其次,提出了一种基于两个不同画面更新率的混合高斯模型进行背景建模的动态图像处理方法来获取特殊背景对象,同时还能区分场景内的运动对象和纯背景对象;将被盗窃的物体作为特殊背景对象进行检测。实验结果表明,该盗窃事件检测系统具有检测范围广、检测精度高、鲁棒性好和实时性高等优点。

基于全方位视觉的自动门安全和节能检测技术

针对自动门运行过程中的效率及安全问题,提出了一种基于全方位视觉传感器(ODVS)的自动门安全和节能智能检测技术。首先,采用ODVS采集自动门周边的360°全景图,并对全景图像按检测要求进行预处理;接着,采用一种运动历史/能量图像(MHoEI)算法来检测和跟踪运动目标前景对象;然后,根据前景对象的运动方向和空间位置等信息来分析行人的行为;最后,根据行人的行为和状态来控制自动门的开启和关闭,以达到自动门安全性、节能性和舒适性的控制目标。实验结果表明,该检测方法能有效地识别自动门周围的行人行为,有助于避免各种自动门安全隐患发生,同时能高精度统计出进出自动门的人流量。

基于Hough变换的全方位图像快速展开

针对全方位图像扭曲,不利于人眼正常观察的问题,提出一种基于Hough变换的全方位图像快速展开算法。该算法首先通过Hough变换检测场景圆心及半径,然后根据半径确定展开图像的大小,最后基于圆心对图像进行展开。实验结果表明,这种算法能够快速有效实现全方位图像的展开,且减少展开图像的失真,为后续研究奠定基础。

基于全景视觉的移动机器人的运动目标检测

在动态背景下的运动目标检测中,由于目标和背景两者都是各自独立运动的,在提取前景运动目标时需要考虑由移动机器人自身运动引起的背景变化。仿射变换是一种广泛用于估计图像间背景变换的方法。然而,在移动机器人上使用全方位视觉传感器(ODVS)时,由于全方位图像的扭曲变形会造成图像中背景运动不一致,无法通过单一的仿射变换描述全方位图像上的背景运动。将图像划分为网格窗口,然后对每个窗口分别进行仿射变换,从背景变换补偿帧差中得到运动目标的区域。最后,根据ODVS的成像特性,通过视觉方法解析出运动障碍物的距离和方位信息。实验结果表明,提出的方法能准确检测出移动机器人360°范围内的运动障碍物,并实现运动障碍物的精确定位,有效地提高了移动机器人的实时避障能力。

汽车全方位视觉传感器倒车辅助装置的设计

随着社会经济的发展，汽车逐渐成为人们日常出行的重要代步工具，然而在汽车数量不断增多的形势下，车位紧缺的问题日益的严峻，部分停车场为了容纳更多的汽车，设计的停车位越变越小，给安全倒车造成了很大的阻碍。全方位视觉传感器倒车辅助装置的应用，能够很好的解决以上问题，其能够利用全方位摄像装置获取汽车倒车时周围的图像以及相关的信息，有效的减少了驾驶员的视野盲点，能够方便驾驶员的倒车操作。本文将对汽车全方位视觉传感器倒车辅助装置的相关设计进行研究，仅供读者参考。

基于立体全景视觉的交通事故现场测绘仪的研制

针对交通事故现场测绘中手工作业的缺陷和现有摄影测量技术的不足,提出了一种基于双目立体全景视觉传感器(binocular stereo omni-directional vision sensors,BODVS)的交通事故现场测绘仪,能够利用视觉测量结果自动生成用于事故分析与再现的现场图.实验证明:设计的BOD-VS交通事故现场测绘仪,能在整个交通事故现场范围内,实现快速测量、快速出图的目的.同时,它具有测量精度高、操作方便、无需标定和携带方便等优点,能满足交警测绘的实际需求.