基于斜率约束插值的燃油流量特征提取方法

针对飞机状态监控中遇到的一阶导量特征提取问题进行了研究,提出了一种燃油流量特征提取方法。以飞参数据中的剩余燃油量为数据源,通过数据清洗去除剩余燃油量中的野值点和波动点,设计一种斜率约束的二次样条Hermite插值方法将离散的剩余燃油量数据转化为连续的剩余燃油量曲线,对剩余燃油量曲线求导提取出燃油流量值。进行了实例分析,分析结果表明,使用该方法提取的燃油流量估计值与燃油流量实测值之间相对预测误差较小,表明该燃油流量特征提取方法精度较高,可以用于飞机燃油流量监控。

基于斜率约束和回溯搜索的水下多目标跟踪方法

针对复杂水域环境下的多目标跟踪问题,本文提出了一种基于斜率约束和回溯搜索的多目标跟踪方法。首先,基于方位测量数据和水下目标运动学分析,利用门限阈值的方法检测目标。然后,基于传统多假设跟踪算法框架设计一种新的斜率约束和共用量测的假设生成规则。在航迹中断时,通过回溯搜索的方法确定中断起始航迹点,利用容积卡尔曼滤波对中断航迹预测和补偿,同时对假设生成结果减枝,以达到降低算法空间复杂度的目的。试验结果表明:该方案能够实现多目标自动关联跟踪、中断航迹自动预测、自动航迹终止等任务,目标跟踪平均均方根误差0.5944°,算法平均运行时间0.8265 s。

空间编码与外极线斜率约束相结合的立体精匹配方法

三维型面非接触测量在工业领域有着广泛的应用前景。双目视觉是一种有效获取三维轮廓信息的方法 ,其中立体匹配是关键的一个步骤。本文提出了结合空间二进制编码与外极线斜率约束来实现立体精匹配的方案。首先利用空间编码将被测物空间划分成众多的不同编码区域 ,然后结合外极线斜率约束在左右两幅图像中具有相同编码的区域内寻找匹配点。该方法能够实现亚像素级的立体精匹配 ,改善了交向摆放姿态双目立体视觉系统的匹配质量。

基于叠加约束的Hough变换车道线检测研究

针对当前辅助驾驶系统因环境多变以及道路复杂而导致车道线不易准确提取的问题,本文提出一种叠加约束的Hough变换车道线检测算法。该方法首先通过颜色空间转换和大津法分离目标与背景信息,然后采用Canny算子进行边缘检测,利用概率Hough变换拟合边界,最后对拟合的边界进行斜率约束筛选车道线,并对漏检的车道线边界进行补充以及合并,从而实现车道线左右两侧的检测。实验结果表明,本文提出的算法在道路环境多变、天气阴暗以及雨天环境下能很好的实现车道线的检测,检测准确率达95.47%,平均每帧处理时间36.67ms。

特征提取和特征匹配改进方法的研究

在分析了几种常用的特征提取和图像匹配算法的基础上,针对影像上纹理特征稀少、影像对比度不明显的问题,提出先用高斯差分方法突出图像特征,再用Harris特征点提取算法进行特征提取的方法;针对如同建筑物等相似特征较多的情况,利用双向特征匹配、经过斜率约束得到的结果计算视差,再进行图像匹配,可以将特征匹配限制在相关的小范围内,由此得到的同名点对比较可靠,并且提高了效率。实验证明该算法适合特征稀少不明显区域、建筑物等相似特征较多的图像匹配,具有一定的实际意义。

基于改进骨架毛刺剪除的人体关节点定位方法

人体骨架提取及关节点定位是人体动作识别中的重要问题。本文针对人体骨架提取过程中基于长度约束易将骨架主体误判为毛刺的问题,提出了基于斜率约束的人体骨架提取方法。针对关节点定位采用传统链码遍历结构适用性不强的缺点,扩展了遍历结构搜索范围;针对最大三角形面积法在四肢曲率较小时四肢拐点定位误差大的不足,采用关节比例对四肢拐点进行定位,提高定位精度和适应性。实验结果表明,本文提出的改进方法能准确剪除毛刺,提取人体骨架,采用改进的关节点定位方法实现了人体关节点的准确定位,提高了拐点定位精度。

融合点线互补特征的遥感影像全自动配准

针对遥感影像中单独利用点特征或线特征容易出现匹配精度低和匹配失败的问题,提出一种融合点线互补特征的遥感影像全自动配准算法。首先利用改进的尺度不变特征变换(SIFT)算法获得初始匹配点,并采用归一化互相关(NCC)测度和随机采样一致性算法剔除可能的误匹配情况,以获得正确率较高的同名点。然后采用改进的线段检测算子(LSD)提取线段特征,通过已知单应性几何变换约束和斜率约束确定候选匹配线段并构建特征描述符,继而获得同名线段。最后提取同名线段的交点并集成第一步的同名点集,计算影像间的投影变换参数以实现影像的配准。实验结果表明:所提算法在匹配精度以及匹配的正确率等方面具有显著优势。