复杂地形区域输电线路无人机自主巡检方法研究

局域电网范围内输电线路普遍较多,布设复杂度较高,对于复杂地形区域,电网线路运维难度越来越大。为减少手动操作误差,研究了复杂地形区域输电线路无人机自主巡检方法。通过实时动态载波相位差分技术记录飞行航迹坐标,安全检验飞行航迹,设计标准化无人机自主巡检方案;利用卡尔曼滤波消除数据噪声,通过轨迹初始方位点、拍摄位置点、轨迹拐点及轨迹终止方位点来确定轨迹路径;分析地面坐标系与图像坐标系间的内在关系,针对不同场景的拍摄需求,计算匹配点像素坐标,使用视觉迭代法获取飞行过程的无人机三维坐标,开启对焦模式采集输电线路图像,以此实现电网复杂地形区域故障线路的巡检。实验结果表明,针对滚转角、俯仰角以及偏航角3个方面,研究方法下的无人机巡检飞行与期望飞行路线吻合,且16 km的输电线路巡检耗时控制在35 min以内,证明了无人机自主巡检稳定性强、效率快、精度较高,在电网智能化巡检方面具备一定参考价值。

基于半色调数字图像的水印技术

研究在用于打印、印刷的半色调图像中嵌入水印。半色调图像水印研究对于实现用于包装防伪的印刷品水印有重要意义。实现的算法,在图像加网的过程中,通过最小化人眼视觉误差来优化嵌入水印的半色调图像的视觉效果,实现潜入痕迹隐藏。实验证明嵌入水印图像信息多,具有视觉不可见性的特点。我们的实验通过轻微旋转和缩放模拟图像转移引起的对齐误差,水印可以重新显示,具备一定的鲁棒性。

基于半色调数字图像的抗打印的水印算法研究

主要研究在用于打印、印刷的半色调数字图像中嵌入水印,实现智能包装适用的防伪水印。在灰度图像加网的过程中,选用两个不同模式的抖动核,将水印图案中每一个二值像素的0或1位,采用不同的抖动模式融合到加网图像中。此方法实现了抗打印扫描的印刷水印,检测出的水印不完整。实验结果表明,经过打印扫描,水印信息的衰减在图像不同位置是不一样的,同时加网模式衰减在邻域中是连续渐变的。最后提出了实现智能化印刷水印的研究方向。

Motion estimation based feature selection for visual SLAM

Feature selection is always an important issue in the visual SLAM （simultaneous location and mapping） literature. Considering that the location estimation can be improved by tracking features with larger value of visible time, a new feature selection method based on motion estimation is proposed. First, a k-step iteration algorithm is presented for visible time estimation using an affme motion model; then a delayed feature detection method is introduced for efficiently detecting features with the maximum visible time. As a means of validation for the proposed method, both simulation and real data experiments are carded out. Results show that the proposed method can improve both the estimation performance and the computational performance compared with the existing random feature selection method.