对传统二维解析理论重大错误的修正

分析并描述传统二维解析理论的重大漏洞。根据直接线形变换理论设计新理论的模型 ,结果表明新方法的计算结果较传统方法更为准确。

空间相机碳纤维框架的设计与优化

设计了一个应用于轻小型空间相机的碳纤维框架。根据光学系统中各光学元件的空间分布特点,通过比较选择结构性能和工艺性能优异的M40J碳纤维复合材料完成了相机框架的结构设计,并使用TC4预埋镶嵌的方法解决了碳纤维框架接口精度低的问题。对碳纤维框架进行区域划分,采用集成仿真与优化设计方法、遗传算法全局寻优与单纯型下山法局部寻优的组合优化策略对碳纤维框架各区域结构参数进行优化设计。经过优化,碳纤维框架包含TC4预埋件的总质量为15.6kg,仅占相机整机质量的18.4%,相机的一阶频率达104.8Hz。最后通过力学环境试验得到相机整机一阶频率为102Hz,与仿真结果相符,进一步验证了设计的合理性和正确性。文中提出的碳纤维框架方案对轻小型空间相机设计有一定的借鉴意义。文中所采用的优化方法可广泛应用于空间相机光机结构设计中,能大幅度提高设计效率,缩短研制周期。

3DGIS环境下监控摄像头空间布局设计

安防监控系统中,传统方法令摄像头的空间布局很难取得最优效果。在3DGIS环境下,提出一种视频监控系统中摄像头空间布局的方法,基于特尔斐法提取建筑布局、景观效果、安全等级、区域出入口范围、可持续发展5个影响因子,并在此基础上确定监控点选址的基本原则和评价体系,通过综合多因子评价,结合摄像头成像模型与3DGIS的分析功能,建立一个通用的监控摄像头空间布局优化方案。应用案例表明该方法可快速、有效地实现监控点的空间布局。

基于平面棋盘格标定板的三维空间标定新方法

在总结分析国内外摄像机标定技术研究的基础上,针对体育科研中使用三维立体框架进行摄像机标定在标定范围、误差、便携性及时效性等方面存在的不足,提出了使用平面棋盘格标定板进行三维空间标定的新方法。选取了5 m、10 m和30 m的拍摄距离,标定参照物选用传统三维辐射式立体框架和自制二维平面棋盘格标定板,对标准1 m长度的比例尺进行三维重建,对两种标定方法进行了精度比较。此外还对标准1 m板在测量空间的不同位置(测量画面中间、边缘)进行了误差分布分析。实验结果表明,基于平面棋盘格标定板的摄像机空间标定方法具有一定的优势,不论从使用方便性还是测量精度方面都克服了三维立体框架在使用中的不足,理论上能够满足体育科研的需求。

航天相机框架轻量化研究

对某在轨运行的航天相机框架进行了轻量化研究。在保留了原有结构的基础上,通过更换材料的方式对已有的框架进行了几种可能的改造,通过有限元计算分析了各框架对任务的满足程度、各种材料框架的优劣,将质量降低了14%,谐振频率提高了8%。

基于虚拟地理信息的城市生活街道空间测度系统设计

为实现城市生活街道环境的合理规划,减少不必要的空间资源浪费,设计基于虚拟地理信息的城市生活街道空间测度系统。按照Hadoop框架的应用需求,分层次连接场景相机平台与角度采集模块,实现测度系统的硬件执行环境搭建。在此基础上,设置必要的空间单元结构,通过合理选择中心节点的方式分析虚拟地理信息网络的空间化特征,实现测度系统的软件执行环境搭建,联合相关硬件设备元件,完成基于虚拟地理信息的城市生活街道空间测度系统设计。对比实验结果表明,与传统分布式空间测量系统相比,应用新型空间测度系统后,虚拟地理信息的水平度量准度、竖直度量准度均出现明显上升的变化趋势,可在解决城市生活街道非合理规划问题的同时,实现对空间资源的充分调度与利用。

基于ARM架构的全景泊车系统设计

以飞思卡尔IMX6 cortex a9 ARM平台为核心,构建嵌入式Linux操作系统。硬件上采用PCIE接口,连接4路鱼眼摄像头,编写与移植基于Linux下V4L2框架和PCIE框架的4路摄像头驱动。软件上采用开源计算机视觉库OpenCV对采集到的4路摄像头数据矫正、透视变换以及图像融合。基于Ubuntu操作系统利用交叉编译工具和CMAKE开发调试基于ARM-LINUX系统的应用,将经过变换后的全景图像在LCD屏幕上以30fps的频率显示。

大型追踪系统的多摄像头协同

多摄像头间的目标追踪,即利用多摄像头协作完成对目标的监控追踪过程,是大规模智能监控系统中的重要研究方向。针对多摄像头追踪系统对多摄像头协同的实时高效性的需求,本文提出了一种利用多Agent代理多摄像头的分布式计算技术,单Agent层面分析其BDI模型,状态转移模型,多Agent层面分析其在目标追踪过程中完整的通信过程,以及多个摄像头的最佳状态选择。通过开源JADE框架,对基于多Agent的多摄像头追踪系统进行系统搭建,系统实现了多摄像头协同下对目标的持续追踪,实验证实了本文的多Agent系统可有效的实现多摄像头的协同,将通信延迟时间缩小到最短,以便及时更新每个摄像头的状态,从而大大提高了目标追踪的准确率,以及计算资源的利用率,达到对目标进行持续追踪的目的。

基于双目视觉的人脸追踪方法

机械臂自动调节电脑屏幕位置以适应人脸,在一定程度上可以方便人们工作并缓解工作疲劳,准确地识别并获取人脸的位置及姿态成为关键所在。针对人脸追踪准确率低下的问题,提出首先使用ZED mini双目相机获取图像,用双边滤波对图像进行预处理,然后使用Cam Shift算法融合TLD框架实现人脸追踪,最后对左右相机的图像进行校准对齐,再使用SGBM算法进行立体匹配,从而获取人脸的位置和姿态。试验结果验证,人脸识别准确率提高了6%,同时成功获取了人脸位置和姿态信息,实现了实时人脸追踪,满足试验要求。