结合点云纹理信息的快速点特征直方图描述子算法

为了提高点云匹配识别过程中的特征提取效率和匹配精度,提出一种结合点云纹理信息的快速点特征直方图描述子算法。首先基于快速点特征直方图描述子构建形状特征直方图,采用CIELab色彩空间和多种点对纹理属性度量构建纹理特征直方图,然后将两特征直方图连接获得结合点云纹理信息的快速点特征直方图描述子。运用公开点云数据集及实景点云数据进行验证,对该特征描述子与多个现有描述子展开特征匹配试验及点密度变化试验。试验结果表明:当采用CIE00色差作为点对纹理属性度量时描述子的综合性能最佳;且该算法具有良好的特征描述性能和匹配精度,特征提取效率和匹配效率高,在点云密度变化时具有较强的鲁棒性。

车载极板开裂孔洞针眼检测算法

当前普遍使用的燃油发动机汽车存在种种弊病,不仅燃油利用率低,而且排放废气污染环境。20世纪90年代以来,世界各国对改善环境的呼声日益高涨,各种各样的电动汽车脱颖而出。虽然人们普遍认为未来是电动汽车的天下,但是电池技术问题阻碍了电动汽车的应用。由于电池的能量密度与汽油相比差上百倍,远未达到人们所要求的数值。现实迫使工程师们想出了一个两全其美的办法,开发一种混合动力装置(Hybrid-Electric Vehicle,英文缩写为HEV)的汽车。所谓混合动力装置就是将电动机与辅助动力单元组合在一辆汽车上做驱动力,辅助动力单元实际上是一台小型燃料发动机或动力发电机组。但作为HEV能量包主要组成部分的正极大板在生产过程中存在将近30种缺陷。最常见的如极片开裂、孔洞、针眼,这些缺陷若未及时发现,应用于能量包后,会使能量包寿命大大降低。基于此,便有了此篇算法研究。

无人机巡检图像识别算法研究和系统设计

针对当前无人机巡检图像识别匹配度低、精度差的问题,对无人机巡检系统进行设计,并对图像识别算法进行研究。对无人机巡检系统工作流程和系统结构进行了分析,利用快速无人机景象匹配算法对巡检图像进行识别。利用景象匹配算法流程对场景图片进行预处理和图像特征点提取。在所得的特征点基础上建立了描述符,从而得到了准确的地图坐标。对不同算法描述子选择结果进行分析,并对目标特征点的检测精确度进行分析。研究结果表明:快速景象匹配算法较其他算法图像识别匹配精度高,识别特征点多,准确率接近96%。快速景象匹配算法可以准确、快速地匹配到正确的目标区域。该设计在一定程度上提高了无人机巡检图像识别精度。其创新性在于将快速景象匹配算法应用到了无人机景象匹配系统中,拓宽了无人机巡检技术研究方法,为后续图像处理方案设计提供方法借鉴。