沙漠公路数智化升级探索

随着与内陆地区公路数字化、智能化建设的差距逐渐加大,沙漠公路数智化已经到了需加快建设的阶段。本文首先对沙漠公路机电设施发展现状进行了分析,同时明确了建设沙漠公路数智化的必要性,并提出了沙漠公路数智化升级的构建思路,采用非连续监测的方式,利用数字孪生技术,采取轨迹预测拼接模式,对全路段的车辆轨迹进行模糊刻画,交换道路内外部信息,实现公路智慧化。面对复杂多变的环境,沙漠公路数智化升级可以有效扩大其应用范围,保障公路通行安全,对沙漠公路发展具有重要意义,同时也为公路建设和运营养护提供了一种新的方法。

基于载物台运动信息的显微图像拼接算法研究

传统非实时图像拼接方法易因局部图像失配导致全局拼接中断。此外,显微图像具有大量相似的微观结构,存在特征检测耗时长、误匹配率高等问题。为此,提出一种基于载物台运动信息的显微图像预测拼接算法。通过控制电动载物台XY轴移动距离来决定相邻图像间重叠区域大小,在图像的重叠区域采用加速稳健特征算法检测特征点。利用图像间前后位置关系预测待匹配特征点的范围,在预测范围内筛选出最小欧氏距离的待匹配点。最后通过匹配特征点对的斜率粗筛选匹配点对,随机抽样一致性算法进行精匹配并计算单应性矩阵配准图像完成拼接,使用改进的加权平均算法融合拼接图像。实验结果表明:与暴力匹配和快速最近邻搜索算法相比,所提算法匹配率提高7.95%~26.52%,有效提高配准精度。同时,当图像分辨率为1600×1200时,多图拼接速率为2 frame·s^(-1),其效果优于AutoStitch软件拼接效果。