基于标志编码的指令Cache低功耗方法

针对嵌入式处理器中指令Cache功耗显著的问题,提出了一种基于标志编码的低功耗指令Cache设计方法.通过增加一个容量很小的标志缓冲器来保存内核地址中的标志位,并利用位宽较小的标志编码存储器取代传统指令Cache结构中位宽较大的标志存储器来存储标志缓冲器中每一行对应的编码数据,减小了指令Cache的面积,从而降低了每次访问指令Cache的功耗.实验结果表明,本文提出的指令Cache结构相比传统指令Cache结构功耗降低了11.76%,面积减小了10.04%.

基于残差网络的字符编码标志点识别

针对大尺寸结构近景摄影测量中如何提高编码标志的容量和识别率等问题,设计了一种由中心圆,字母和数字组成的字符编码标志,提出了一种基于ResNet18模型改进的字符编码点识别方法和基于Zernike矩提出的亚像素定位方法。首先,利用均值滤波、自适应阈值处理和形态学中的闭运算等方法对图像进行预处理,根据连通域分析与筛选对预处理好的图像进行分割得到字符编码点;其次,用字符编码点识别网络进行识别,最终通过亚像素定位方法对编码点进行定位。从实验结果得出字符编码点的识别准确率可达99.89%。该类标志点定位精度高,提出的识别方法准确率高。

基于数学形态学的编码标志点识别算法

特殊编码标志点的使用是摄影测量中经常使用的一种手段,针对由此带来的标志点识别问题,主要以数学形态学为工具,对采集的标志点图像做若干次形态学运算后,提取出每个标志点所在区域的边界,进一步结合所提出的标志点特征向量准确地识别出该标志点.实验表明,该算法对较理想图像,识别率为100%,较坏情形可达94%以上。

基于自动定向棒和编码标志的像片概略定向

针对数字工业摄影测量中像片自动定向问题,提出了一种基于自动定向棒和编码标志的概略定向算法。对于单张像片,采用基于4个控制点的空间后方交会算法计算其外方位元素。首先,利用自动定向棒对部分像片进行空间后方交会;然后,利用已定向像片通过空间前方交会计算部分编码标志点物方坐标;再对至少含有4个编码标志点的像片进行空间后方交会,如此迭代答解,直至没有像片可进行后方交会为止;最后,对所有像片进行光束法平差,以提高定向精度。经实验证明,该算法利用少量编码标志即可实现绝大多数像片自动定向,且计算速度快,精度高,在数字工业摄影测量中具有重要应用价值。

一种基于色彩与几何信息的编码标志设计方法

传统的灰度编码标志依据自身的几何及结构关系来识别编码,往往由于倾角、畸变大而识别错误;而彩色编码标志虽然增加了颜色信息,但是结构又相对复杂,也存在算法复杂、识别率较低的问题。针对上述问题,本文将标志中的颜色信息与几何信息相结合,设计了一套简单、实用且可靠性更好的彩色点分布型编码标志。该编码标志利用标志点的颜色信息能够有效简化编码标志的解码步骤,提高标志识别效率,并且能够增加编码数目。实验结果表明,该方法实现容易、识别率高,具有一定的实用价值。

视觉测量中环形编码标志点的精确识别算法研究

视觉测量中,在待测物体表面分布一些易于识别的标记,可以提高特征识别的准确性和精度,保证多幅图像间特征点对应匹配的可靠性。针对在投影角度或图像噪声较大时,环形编码标志点识别率低的问题,设计了一种环形编码标志点作为标记,并提出了一种编码标志点精确识别算法。该算法首先使用Otsu算法提取椭圆边缘环状领域,并对环状领域点进行椭圆拟合求解椭圆参数;然后根据圆度与椭圆参数约束排除图像中伪标志点;最后通过计算编码环段内椭圆的灰度梯度确定编码环带的编码值。所使用的圆心提取算法能达到亚像素级精度。试验结果表明,该编码标志点识别算法受投影角度、图像噪声等因素的影响小,可以实现编码标志点的精确定位与准确识别。

基于寻找最佳起始点的编码标志点解码研究

目前在数字近景工业摄影测量中,针对环形编码标志点的解码方法,通常采取在编码带上选取任意一点作为解码的起始点,按一定方向读取编码带,完成环形编码标志点身份信息的读取。理论上讲,该方法是可行的。但是由于图像噪声等因素的影响,任意选取解码起始点的方法存在较大误差,这种误差有时对于最终的测量结果是不允许的。针对上述问题,提出了一套基于寻找最佳起始点的环形编码标志点解码方法。该方法在编码标志点位置已确定的基础上,通过构造解码椭圆、坐标逆变换、寻找最佳起始点、读取并输出编码带信息等步骤,较精确地实现标志点的解码。提出的解码理论在实验室环境下通过采用Matlab2010对不同类型的拍摄图片进行验证,结果表明具有较好的鲁棒性,可以满足实际测量的要求。

基于编码标志的无人机电力巡检自主定位方法

为了实现无人机在变电站巡检时自主避障,提出一种利用编码标志作为控制点的无人机自主定位方法.首先讨论编码标志的设计与解码,然后利用灰度方向直方图(histogram of oriented gradient, HOG)特征和支持向量机(support vector machine, SVM)检测并跟踪图像中的编码标志,以提高算法运行效率,最后根据编码标志在电塔上的位置及其在图像上的对应坐标,由物点与像点的透视关系解算无人机位置.实验表明:HOG+SVM组合检测图像中的编码标志召回率为99%;解码算法在编码标志模糊、变形等极端条件下依然保持强鲁棒性,解码错误率仅为0.05%;无人机定位误差不超过±0.03 m,算法运行速度达10帧/s,可用于变电站的实际巡检.

一种基于同心圆的环形编码标志设计与检测

在视觉测量领域中,当被测目标缺少检测特征或目标背景较为复杂时,通常使用编码标志提高特征识别效率和定位精度。提出一种改进的环形编码标志以及相应的检测识别算法。在传统圆形编码标志的基础上采用同心圆约束有效提高识别效率与稳定性,采用具有预设编码字典的查询纠错算法进一步提高解码稳定性,基于交比不变性原理实现了圆心的定位修正。实验结果表明,环形编码标志在不同角度、距离以及复杂背景环境下均具有良好的检测识别效果。

近景摄影测量中编码标志点解码方法研究

在近景摄影测量过程中,为提高特征点物体的精准匹配,降低匹配难度,对图像进行预处理,根据圆形标志点的几何特征识别标志点,用椭圆拟合法求解圆形标志点的圆心,并根据灰度变化寻找编码带的解码起点,利用环形编码带的圆心角进行解码。实验结果表明,该算法抵抗噪声能力强,圆形标志点圆心求解可达亚像素精度,解码正确率高。

一种圆形编码标志点的设计及解码算法研究

为提高大尺寸摄影测量中编码标志点编码容量和解码准确率,设计一种由定位圆、起始圆和编码圆组成编码标志点。解码时,按圆度和面积提取、区分各种圆;对编码标志点进行透视变换实现编码圆的位置校正;对校正后的编码标志点解码。分别在物、象平面夹角为0°,45°,60°和室外复杂场景进行了实验,解码准确率均可达到100%。实验结果表明:编码标志点具有方便提取和识别、编码容量大、鲁棒性强等优点,为大尺寸摄影测量中数据拼接提供一种新的编码标志点。

摄影测量中编码标志点设计方案概述

大尺寸三维测量中,通常在被测物体表面设置一些具有唯一特征的编码标志点,通过解码可实现不同图像中同名点的匹配。本文首先介绍了摄影测量技术中编码标志点的作用和分类,分析了点状编码标志点和环状编码标志点的编码原理及存在的问题,总结了各种改进方案的特点,然后根据编码标志点的设计要求讨论了两类编码标志点的特点,最后对编码标志点的设计提出了一些改进思路。

一种带起始位置的圆形编码标志畸变矫正方法

针对摄影监测中带起始位置圆形编码标志的畸变问题,在分析其畸变现象及产生原因的基础上,提出了一种区域灰度特征和结构特征仿射变换畸变矫正方法。为检验本方法的有效性,在弱纹理实验区粘贴300种编码标志并采集7120个图像进行实验,通过与未矫正、透视变换方法比较,证实了本文矫正方法的有效性。研究表明,本文提出的带起始位置圆形编码标志畸变矫正方法可以有效消除采集图像中的区域灰度特征畸变和结构特征仿射变换畸变。

改进的圆形标志亚像素级中心检测方法

针对现有亚像素级边缘检测算法过于依赖图像灰度值,且计算邻域不明确等不足,提出一种改进的圆形标志中心亚像素级检测方法。利用双阈值法得到边缘的粗定位点,将坐标轴按粗定位点的梯度方向进行旋转,在新坐标系下通过邻域控制参数S的自适应选择,选取合适的邻域进行边界点的亚像素级定位,利用椭圆拟合确定目标边缘。通过Matlab编程实现算法,并与原算法进行比较,结果显示改进方法的精度较高,可满足摄影测量等光电测量的要求。

环形编码标志点鲁棒识别研究

环形编码标志点在近景摄影测量中应用广泛,具有平移、旋转、缩放无关的优良特性。环形编码标志点的鲁棒识别与解码对后续三维重建工作有着重要意义。针对杂乱背景、不均匀光照等复杂环境下的编码标志点识别,提出了一种两步法的轮廓筛选策略,首先基于轮廓长度和圆度进行粗筛,然后基于灰度分布统计分析进行精细筛选。实验结果表明,当拍摄角度小于75°且编码点成像大于30像素时,能够保证较高的识别准确率与解码准确率;在复杂环境下,识别正确率和解码正确率分别为99.53%和100%,误识别率为0%。实验证明,所提方法有效降低了误识别率,在复杂环境下具有良好的识别效果。

基于特征不变量的近景摄影测量标志点的识别方法

针对近景摄影测量中编码标志点数目不能满足缺乏纹理较大区域、大尺寸及复杂物体测量需求的问题,提出了一种具有编码起始标记的条形码设计方案,对拍摄的近景像片,利用基于Zernike矩和支持向量机的识别算法,并采用Hamming距离来求取识别编号标记点所需要的Zernike特征向量的维数。实验证明,识别算法较好,可以应用于实际工程中。

一种基于相对关系不变性的双相机标志点匹配算法

针对双相机数字工业摄影测量中的人工标志点自动匹配问题,设计了一种基于相对关系不变性的图像匹配算法,根据平缓过渡曲面上相邻点间相对关系在两张像片上一致的原理,解决了两张像片的标志点自动匹配问题。3组实验表明,该算法匹配正确率高,匹配速度快,能够满足动态测量数据处理的需求。

不变量约束和参数自适应的点状编码标志稳定识别方法

针对GSI编码标志识别方法在参数自适应、高精度中心定位和稳定性方面存在一定局限性的问题,该文提出了一种改进的点状编码标志稳定高精度识别方法。首先,采用自适应局部均值二值化代替手动全局二值化。然后,通过融合灰度加权质心和椭圆拟合进行高精度中心定位。最后,在模板点确定过程中,基于二维交比不变量并融入点-线距离比值不变量,而在解码点确定过程中,将点-线距离比值不变量融入到仿射变换中,拟通过不变量约束实现几何参数的自适应并增强识别的稳定性。通过室内外实验与公开的方法以及商用软件V-STARS进行了比较。结果表明,该方法可以实现参数的自适应且识别更稳定更准确,性能与V-STARS相当。

一种无人机辅助降落合作标志与匹配算法

针对旋翼无人机使用合作标志辅助降落过程中,可能出现的误匹配问题,设计了一种融合特征信息和编码信息的合作标志,提出了对应的匹配方法,基于此合作标志的特征信息可以确定尺度,根据编码信息能够排除错误匹配结果。为检验标志识别的效果,搭建了移动式无人机辅助降落平台。无人机自主降落时,使用机载相机捕获地面降落平台上显示的合作标志影像,首先通过标志区域的形状参数进行特征匹配,然后根据编码圆匹配算法解算对应的编码信息,指向对应的降落区域。实验结果表明:通过增加编码信息的约束,能够有效防止错误匹配,单张影像处理过程平均耗时为12 ms,能够满足旋翼无人机自主降落的实时性要求。

基于Hu矩的近景摄影测量圆形标志的自动检测

近景摄影测量中的人工标志多采用圆作为主要特征,当目标面与像片平面不平行时,圆形标志的像将为椭圆,本文提出了一种基于形状准则和Hu距的精确类椭圆标志提取方法以及圆形标志的分类方法,并制作编码标志实物在室内实验室进行场景实拍实验,各项实验结果数据证明该理论方法可行。