基于视觉增强的桥梁检测算法及技术

为了识别桥梁结构微小振动,提出一种基于方向码匹配(OCM)法的靶标圆心检测算法.该算法首先采用OCM法实现像素级匹配,然后在最佳匹配区域采用靶标圆心检测算法进行精确跟踪.通过室内试验,将基于OCM的靶标圆心检测算法与基于相位的光流法和OCM亚像素实现算法进行对比,研究3种算法在不同振动幅度和实际工程应用的适用性,为实桥检测提供技术方案比选依据.结果表明:所提算法在各种振动幅度下均能精确地识别结构振动位移和频率,在实桥应用时应考虑靶标粘贴的可行性;基于相位的光流法在幅度指标小于2 mm或1.7像素的微小振动工况下能精确地识别结构的振动位移和频率;OCM亚像素实现算法的分辨精度取决于插值点的数量,对大幅度振动工况的识别具有与所提算法相似的效果.

人机交互嵌入式图形用户界面视觉增强方法研究

人机交互嵌入式图形用户界面容易受到噪声影响,且受传输带宽的限制,处理图像较为复杂,导致视觉增强效果不佳。为此,提出人机交互嵌入式图形用户界面视觉增强方法。利用傅里叶变换方法处理人机交互嵌入式图形用户界面,获得边缘像素集,融合区域特征,分层提取用户界面。采用均值滤波处理方法分析透射率,去模糊处理用户模糊界面。基于此,利用Retinex和小波变换图像增强方法获取去模糊后的视觉图像饱和度,计算亮度分量,增强处理去模糊处理后的视觉图像。由实验结果可知,该方法能够获取清晰用户界面,且噪声振幅在-1.5~0.8 dB范围内波动,说明使用该技术抑噪效果最好。

一种遥操作场景下的混合现实视觉增强交互系统

针对遥操作机器人系统在高风险任务中近端交互临场感差、操作者难以获得真实体验感的问题,提出了一种适用于遥操作场景的混合现实视觉增强交互系统。首先,针对远程场景传输和机械臂的远程控制这两个重要环节,通过分析遥操作交互任务中的目标需求,从人体视觉感知与认知特性的角度构建并设计了遥操作场景下的视觉增强交互系统框架;然后根据系统功能需求,研究了混合现实场景下的远程视景实时呈现技术,设计了混合现实场景下的机械臂交互控制策略,实现了混合现实全息对象与真实物理场景相映射的虚实融合效果,并以此搭建了遥操作场景下的混合现实视觉增强交互系统,实现了混合现实终端的可视化与系统端到端的网络通信。实验结果表明:与传统的二维系统相比,该交互系统所采用视觉增强形式的任务完成时间减少了17.3%,准确度提高了7%。证明该系统具有较好的应用前景。

视觉增强的双分支场景文本识别模型

提出了一个视觉增强的双分支识别模型(double branches recognition model with visual enhancement, DBVE).该模型包括视觉识别分支和注意力识别分支,前者使用视觉增强网络生成的视觉特征预测字符概率,后者先通过Bi-LSTM获取语义信息,再由特征融合模块连接视觉信息与语义信息,继而用注意力机制预测字符概率.用高斯核函数替换了会造成二次复杂度的softmax函数,并进一步用Nystorm方法解决了高斯核不收敛的问题.实验表明,与基线模型相比,DBVE在不规则文本数据集CUTE上的识别精度提高了9.1%,在多个数据集上的平均推断效率提升了2.7倍,而在语义无关数据集RandText上的识别精度比语义增强方法SEED高约18%.

一种可穿戴的低照度视觉增强感知设备

在黄昏、夜晚等照度不良条件下,成像设备获取的图像大多呈现低照度特性,视觉上难以有效辨识图像内容。为了提升图像的视觉感知效果,研究开发了一套可穿戴视觉增强感知设备,设备由战术头盔、筒式摄像机、嵌入式处理器、可穿戴显示器等组成,成本低廉、小巧轻便、方便穿戴。同时,通过引入自校准照明模型,使隐藏在低照度图像中难以辨识的信息变得更加清晰可见,且在设备上达到了超实时的处理速度。

基于分层差分表达理论的图像视觉增强

视觉注意机制表明人眼趋向于关注感兴趣区域。为了实现图像视觉增强,该文提出基于2维直方图分层差分表达理论的图像增强方法。该算法首先检测图像的显著性区域,并对该区域进行分割,得到更适合人眼观测的显著图。然后统计原图中显著图对应区域的2维差分直方图,依据分层差分表达理论和考虑各层之间的内在联系,通过解线性优化问题得到显著性区域差分向量。定义原始差分向量代表原图特征,将两个向量加权相加后得到全局变换函数,重建得到视觉增强图像。实验结果表明:该方法有效地增强图像中人眼感兴趣区域对比度,提升细节信息。客观评价指标表明:与其他5种方法比较,该方法处理结果在3组实验中在保持全局亮度、提升峰值信噪比及人眼视觉系统敏感度信噪比指标优势明显。该方法增强后图像显著性区域的EME值适中,有利于视觉观测。客观指标与主观观察结果一致,表明该方法能有效改善图像视觉效果。

基于视觉增强现实系统的设计与实现

针对目前增强现实领域尚少有人涉足的运动跟踪注册问题,提出了采用四个彩色标志点的光流场估计运动参数,结合刚体的运动特性以及投影透射模型确定运动物体与摄像机间相对位姿的算法。并把该算法用于以光学透射式头盔显示器为主的增强现实系统中。该系统结构简单、轻便、实用性强、易于实现。一般情况下只需四个平面标志物就可实现运动物体的三维跟踪注册;工作范围大,甚至可以应用到室外的增强现实系统中;数值求解过程是线性过程,误差小,可以满足增强现实系统高精度三维注册的要求。

基于视觉增强检测的车间人员数字孪生模型快速构建方法

作为车间制造资源的基本组成单位,人员主观活动具有高度不确定性,数字孪生车间中人员位置和分布信息的获取一直是难点。从现实生产生活的迫切需求出发,构建了一种自适应车间人员识别网络,并基于人在回路思想对车间复杂环境的检测效果进行增强。实验证明,所提方法与已有的三阶段级联卷积神经网络相比,检测效率和准确率更高、自适应性更强,可以为数字孪生模型提供稳定准确的支撑。

一种视觉增强环境中的快速目标定位映射算法

文章对在视觉增强的交互系统中所面临的利用图像校正数据进行定位和映射的问题进行了研究,针对交互系统应用的实时性特征,提出了一种快速高效的双四边形定位和映射算法。该算法克服了采用传统方法所可能引起的耗时低效的缺点,利用一定的近似性原理,较好地满足了交互系统定位过程中的高效性和精确性需求。该算法应用于人机交互系统VIPwin中,实践证明达到了很好的效果。

民用车载视觉增强系统发展现状

综述了三种民用车载视觉增强系统的性能特点与研究现状,分析了民用车载视觉增强系统的发展趋势。首先简述三种民用车载视觉增强系统的工作原理,并对三种系统的典型产品进行了性能比较;然后介绍了三种系统的国内外发展情况以及主要产品特点;最后分析了民用车载视觉增强系统的发展趋势。

前视红外系统将转变成民用视觉增强系统

前视红外系统公司已试验成功一种双传感器红外热成像和图像处理系统,该系统使得飞机驾驶员能够在夜间和大多数浓雾中拾取着陆所需的目视标志.

视觉增强环境中图像校正算法的研究

文章研究了在视觉增强环境下的校正问题。建立了在视觉增强环境中校正的模型,研究了算法并提出了解决边缘校正问题的方法。利用边缘检测的方法替代了人工干预的方法,避免了在校正过程中人的参与,减少了人为因素导致的误差,实现了自动校正(SelfCalibration)。

基于FPGA的HDMI显示设备背光视觉增强系统的设计

针对HDMI显示设备的视觉增强需求,结合目前显示设备的多元化、高速化、商业化发展,在行业发展的前景与显示技术的基础上,以FPGA技术为核心结合WS2812B智能外控LED光源设计一种HDMI显示设备背光视觉增强系统,对系统的架构、图像处理的算法与电路的驱动等进行阐述,并通过FPGA对系统进行仿真测试。测试结果证明,此设计方案具有低功耗、体积小、泛用性强、实时处理速度快以及不占用输出设备资源等特点,在显示设备中具有良好的应用发展。

基于非制冷红外探测技术的军用车辆驾驶员视觉增强系统研究

为了提升军用车辆驾驶员环境感知能力,特别是在夜晚或烟、雾、雨、雪等不同天候条件下提供更有效的观察手段,增加远距离目标识别能力,提高驾驶安全性,作战部队对军用车辆驾驶员视觉增强系统提出了高效、灵活、精确的新要求。基于非制冷红外探测技术的军用车辆驾驶员视觉增强系统作为一类能够有效支持部队全天时、全天候作战的装备,既增强了车辆夜间隐蔽通行能力,又有效保障了机械化部队的全天候机动能力。通过研究非制冷红外探测技术成像原理,设计出一款模块化、体积小、功耗低、可靠性高的军用车辆驾驶员视觉增强系统,有利于满足日益增长的陆军装备需求。其功能模块包括:红外探测器模块、信号处理模块、图像处理模块、电子稳像模块、行人识别模块、录像模块、控制模块、显示模块,各功能模块相对独立。

基于移动视觉增强技术的通信资源智能运维平台研究

通过分析传统通信专业大量外线资源管理的难点,提出基于移动视觉增加技术用于实现通信网络资源的智能运维目标,旨在建立一个结合信息技术和物联网技术,借助移动GIS(Mobile GIS)完成空间数据管理和分析、GPS进行定位和跟踪,利用手持终端完成数据获取功能,同时借助移动通信技术完成图形、文字、声音等数据的传输、管理和分析,通过使用现实增强技术为通信维护人员提供现场资源维护定位、网络设备发现、更新、维护提供快速定位和识别手段,记录资源全生命周期,并形成可供挖掘分析的数据资源,为其他应用开发提供数据和规范。

融合车道线视觉增强的拟人化车道保持算法

基于深度学习端到端网络模型建立了拟人化车道保持算法,同时在模型训练过程中采用车道线视觉增强的方法,解决了直接由图像映射到控制信号使得自动驾驶容易受到干扰信息影响的问题,提高了模型的鲁棒性。首先基于GoogLeNet建立了高识别率的车道线检测模型,通过车道线高亮增强和增加车道线图像通道两种不同的方式对原始图像进行视觉增强。然后将增强后的图像输入到车道保持网络中。最终离线测试结果显示两种增强方式均可降低方向盘转角预测误差,RMSE值分别减少了16%和26%。实车测试表明增加车道线图像通道的方式取得较好的车道保持效果。

神瞳——智能视觉增强保护系统

文中设计了一款智能视觉增强保护系统——神瞳。针对市场上同类产品存在的不足做出了极大地改进,使得该系统可根据光线强弱自主选择滤镜以屏蔽、过滤有害光线,并通过图像增强突出目标场景,为用户呈现一个清晰、自然、稳定的画面,既可帮助用户精准了解目标场景情况,又能全方位保护用户的眼睛。同时还能够适用于战场环境、火灾救援、焊接冶炼、夜间行车、雪域沙漠等极端特殊场景,具有广阔的发展前景。

基于Oxford Project的低视力者视觉增强系统设计

针对低视力人群,提出了头戴式视觉增强系统ApperSight,包括4种视觉增强模式:放大增强、对比增强、边缘增强和黑白反转; 3种显示模式:Full、Window和Object。ApperSight允许用户根据自身偏好、环境情况和任务种类,选择、调整和组合不同的视觉增强模式和显示模式。设计中的设备定制化和云端数据处理是提高不同低视力者视觉体验的关键技术。仿真结果表明,视觉增强系统不仅可以确保图像质量以及细节特征,而且还增强了图像对抗噪声的能力,取得了较好的图像处理效果,证明了视觉增强系统的可行性。

视觉增强系统在应急医疗救援力量培训的应用探讨

基于混合现实(Mixed Reality,MR)的视觉增强系统在精度模拟、沉浸交互和动态跟踪方面具有显著技术优势,广泛应用于各领域。应急医疗救援力量作为承担突发公共事件、各类灾害救援和人道主义救援任务的生力军,其行前培训质量与任务完成度密切相关。本文在介绍视觉增强系统应用特点的基础上,提出了视觉增强系统在应急医疗救援力量培训中的应用需求,并在培训模式展望方面进行了讨论。