复杂环境下基于自适应极线约束的AGV视觉SLAM算法

针对传统视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法不能有效处理复杂环境中的动态及潜在动态目标而影响定位与建图性能的问题,提出一种基于Mask R-CNN神经网络以及ORB-SLAM3算法改进的视觉SLAM方法。针对动态目标,提出一种基于语义信息的运动一致性检验算法,使用自适应阈值的极线约束方法实现图像中动态特征点的精确剔除;针对潜在动态目标,提出一种改进的长期数据关联方法,通过增大关键帧选取密度及优化关键帧中的潜在动态目标信息,对算法的回环优化和地图融合过程进行改进,提高回环优化效果与地图复用性。在TUM数据集和真实场景中进行验证,实验结果表明与ORB-SLAM3算法相比,采用TUM数据集在低动态场景和高动态场景中的绝对轨迹均方根误差分别减小8.5%和65.6%;在真实场景下测试,所提算法的定位精度提高了62.5%。

基于相机平移矩阵奇异值分解的极线校正

极线校正是一种针对双目相机原始图像对的投影变换方法,使校正后图像对应的极线位于同一水平线上,消除垂直视差,将立体匹配优化为一维搜索问题。针对现今极线校正的不足,本文提出一种基于双目相机平移矩阵的极线校正方法:首先利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)平移矩阵,求得校正后的新旋转矩阵;其次通过校正前后的图像关系确立一个新相机内参矩阵,完成极线校正。运用本文方法对SYNTIM数据库的不同场景多组双目图像进行验证,实验结果表明平均校正误差在0.6像素内,图像几乎不产生畸变,平均偏斜在2.4°左右,平均运行时间为0.2302 s,该方法具有应用价值,完全满足极线校正的需求,解决了双目相机在立体匹配过程中由于相机的机械偏差而产生的误差和繁琐的计算过程。

用于离子捕获和冷却的线电极四极杆离子阱的设计与仿真

射频离子阱作为离子捕获系统的核心器件,广泛应用于化学反应动力学、原子分子物理、精密测量和离子光谱等领域.离子阱可以与低温制冷机相结合,将离子储存、富集并冷却至低温,从而为后续实验提供极大便利,例如高分辨光谱学。本文详细描述了一种射频线电极四极杆离子阱的结构设计,该离子阱利用六个线电极作为传统四极杆离子阱的一个圆柱形电极模拟双曲面.研究模拟了离子阱内的电场分布和离子运动轨迹,用以考察所设计的射频线电极四极杆离子阱的性能,研究表明它能够将离子囚禁束缚在一个很小的空间.基于所设计的离子阱支撑部件、离子阱腔体、电极和印刷电路板,结合所选择的材料进行了传热学模拟。模拟的温度分布表明,所设计的射频线电极四极杆离子阱与液氢低温制冷机结合使用,可以将离子冷却到5K以下的低温.这项工作将有助于推动离子阱技术在精密光谱学中的应用。

高中圆锥曲线极点极线性质的探究与教学应用

圆锥曲线的极点与极线理论在高中数学教学中具有重要意义,通过引入这一理论,可以有效提升学生对几 何概念的理解与应用能力。传统教学方法过于依赖机械记忆,忽视了学生的主动参与和逻辑思维的培养,这在处理圆锥 曲线的复杂概念时表现出明显的局限性。极线方程的推导利用了极点与圆锥曲线方程的关系,通过代数变换得到极线的 方程,成为解决几何问题的有力工具。教学实践表明,使用现代教学工具和互动方法能够显著提高学生对极点与极线的 理解,增强他们的学习兴趣和问题解决能力。

高中数学圆锥曲线极点极线问题的解题策略与技巧

本文深入探讨了高中数学中圆锥曲线的极点与极线问题,提出了系统化的解题策略与技巧。通过结合几何 直观和代数推导,明确了极点与极线的定义及其应用,提出了有效的教学方法,如图形绘制、动态几何软件应用等。研 究表明,结合理论与实践的教学方式能够增强学生对复杂概念的理解,提高解题效率。同时,分析了现有教学方法的局 限性,并对未来的教学和研究方向提出了改进建议,以期为学生在数学学习和应用中打下坚实的基础。

极点、极线调和性视角下的高考试题分析

在近几年高考中,以极点、极线知识为背景的试题频繁出现,这是学生学习的难点,也是教师教学的巨大的挑战.解析几何中的定点问题是高考的热点,因其逻辑推理要求高,数学运算量大,成为学生学习的难点.本文介绍极点、极线的调和性以及调和线束的性质,剖析高考命题人如何据此设计试题,以便能较快地得到答案,降低思维难度,增强学生信心.

基于边缘辅助极线Transformer的多视角场景重建

基于深度学习的多视角立体几何(MVS)旨在通过多个视图重建出稠密的3维场景。然而现有的方法通常设计复杂的2D网络模块来学习代价体聚合的跨视角可见性,忽略了跨视角2维上下文特征在3D深度方向的一致性假设。此外,基于多阶段的深度推断方法仍需要较高的深度采样率,并且在静态或预先设定的范围内采样深度值,容易在物体边界以及光照遮挡等区域产生错误的深度推断。为了缓解这些问题,该文提出一种基于边缘辅助极线Transformer的密集深度推断模型。与现有工作相比,具体改进如下:将深度回归转换为多深度值分类进行求解,在有限的深度采样率和GPU占用下保证了推断精度;设计一种极线Transformer模块提高跨视角代价体聚合的可靠性,并引入边缘检测分支约束边缘特征在极线方向的一致性;为了提高弱纹理区域的精度,设计了基于概率成本体积的动态深度范围采样机制。与主流的方法在公开的数据集上进行了综合对比,实验结果表明所提模型能够在有限的显存占用下重建出稠密准确的3D场景。特别地,相比于Cas-MVSNet,所提模型的显存占用降低了35%,深度采样率降低约50%,DTU数据集的综合误差从0.355降低至0.325。

极点极线在高考圆锥曲线试题中的应用

圆锥曲线是解析几何和高等几何的主要研究内容,近些年以高等几何知识为背景的几何试题频频出现在高考中.本文从高等几何中极点极线的角度,对近三年高考中的一些圆锥曲线问题的解法进行探究,为教师和学生提供参考.

极点极线视角下一类“定点、定线及定值”问题的解法与命制

圆锥曲线中的定点、定线及定值问题都有着深刻的高等数学背景--圆锥曲线的极点极线.文章通过对圆锥曲线的极点极线的相关定义及性质的介绍与结论的推导,帮助师生从更高的观点理解圆锥曲线中一类定点、定线及定值问题的本质,快速找到解题方向,拓宽试题命制思路,提升高中数学的圆锥曲线的教学效率.

强基计划数学备考系列讲座(15)——圆锥曲线的极点、极线基本理论与应用

本文梳理极点、极线基本知识,从基本概念、拓展结论等知识推演到试题求解,全面阐述极点、极线理论的应用,旨在引领教学,指导学生适度拓展,以期深度培养学生探究、计算与推理论证能力.

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。

调和线束:2024年全国甲卷解析几何试题背景分析及拓展应用

2024年的全国甲卷解析几何题是以《高等几何》中的调和线束为背景命制的,文章把与之相关的调和点列、极点、极线等概念以调和线束为主线串联起来,给出了调和线束各直线斜率之间的关系,并且介绍了调和线束的五条性质在最近几年高考和模拟题中的典型应用.

一类圆锥曲线统一性质的再探究

文献[1]得出了圆锥曲线的一个统一性质,文献[2]和[3]在此基础上做了进一步探究,分别得到了圆锥曲线的一组性质.本文从极点极线视角出发,将这两组性质推广到了一般情形.

立足双曲定线 长路解法漫漫——一道高考题的赏析

对2023年高考双曲线题进行深入研究,给出9种解法,同时挖掘出本题与极点极线背景相关的知识点,由此将双曲线定直线的结论引申到椭圆和抛物线中.

基于极线校正的快速相位立体匹配

基于双目结构的投影栅相位法利用相位值建立左右图像对应点匹配关系,但传统相位立体匹配方法匹配速度较慢,因此本文提出了一种基于极线校正的相位立体匹配方法来提高相位立体匹配速度。首先,通过极线校正算法将双目立体视觉几何结构转换成极线标准几何结构,即左图中任意一点在右图的极线是与该点纵坐标相同的水平直线。然后,在对左右相位图进行极线校正的基础上,给出了改进的相位立体匹配方法步骤。最后,通过对实物进行三维重建,分析比较了传统相位立体匹配方法与改进方法的性能。实验结果表明,与传统方法相比,改进的方法将匹配时间缩短了63%,能够满足工业应用对测量速度的要求。

基于极线校正的亚像素相位立体匹配方法

针对双目结构投影光栅相位法三维测量系统中立体匹配的效率与精度问题,提出了基于极线校正的亚像素相位立体匹配方法。首先,通过外极线校正算法将双目立体视觉几何结构校正为平视双目标准几何结构,使匹配点对在左右相机上的成像点位于同一水平线上。然后,采用双线性内插法获取校正后新相位图像对,并提出一种基于相位区域匹配的立体匹配算法,获得初始匹配点。最后,提出采用最小二乘拟合将初始匹配点附近3×3邻域内的相似度量拟合为一个二次曲面,然后求解得到该曲面的局部最小值,得到与待匹配点相位相同的右摄像机匹配点坐标。通过对标准平板平面度进行测量与精度分析,表明该方法能够快速、准确的实现立体匹配。

立体图像对的极线校正

将Seitz方法和Francesco方法结合起来,给出了一种改进的极线校正方法。该方法利用改进的八点算法算出基本矩阵,根据基本矩阵采用Seitz方法计算投影变换矩阵,最后以算出的投影变换矩阵为初值采用Francesco方法对其进行最优化,从而有效地避免了最优化时陷入局部最优的可能,同时又不过分依赖基本矩阵的精度。通过对Francesco方法、Mallon方法和该方法进行对比实验,可以发现该方法具有更高的校正精度,图像的扭曲也比较小。

基于极线局部校正的特征匹配方法

针对利用多视图像进行目标三维测量、结构重建时在极线约束下对直接区域灰度相关进行同名特征匹配常常失效的问题,提出了一种基于极线局部校正的特征匹配算法。介绍了极线约束匹配的原理,分析了相关方法在极线约束匹配中的缺陷以及在多种像机位姿配置下的图像特征间的约束关系,在此基础上提出了一种极线局部区域校正的方法,对待匹配区域进行校正使自动相关匹配能有效执行,结合最小二乘匹配得到了高精度的匹配结果。实验结果证明了新算法的有效性,大大提高了自动匹配的可靠性、速度和精度。

结合SURF算子和极线约束的柑橘立体图像对匹配

提出一种结合SURF算子和极线约束的立体匹配方法。对采集的双目视觉柑橘图像进行R-B分量的计算,在该分量上,采用快速hessian检测子进行特征点检测,并使用SURF描述子对检测到的特征点进行64维的特征描述。采用欧式距离和极线约束进行特征点匹配。实验表明,该方法对一幅图像对的平均处理时间为293ms,在果实被遮挡或光线变化的情况下均能较好地进行特征点提取和匹配。该方法为后续的深度信息计算提供了基础。

基于外极线约束的快速精确立体匹配算法

针对三维运动捕捉系统标记点匹配中存在标记点交叠等情况和速度要求,提出利用平行相机结构,使用统计匹配像素点的平均高度差计算相机间的高度差,并将其与外极线约束相结合将匹配标记点搜索范围限制在一个特定区域内,与传统的利用外极线约束需要在整条直线上进行搜索相比,将搜索范围限制在一个估算点周围,减小了搜索区域,提高了匹配速度。对于标记点存在交叠的情况,使用聚类的方法和加权距离最小值得到正确的匹配标记点,从而提高了立体匹配的精度。实验结果验证了算法的有效性。