基于云台相机的旋翼无人机视觉伺服方法研究

针对旋翼无人机视觉伺服中相机视场范围过小等问题,提出一种基于云台相机的视觉伺服控制方法,实现了旋翼无人机在经典视觉伺服视场外位置的定点悬停控制。首先建立了云台相机的图像特征运动学模型,设计了基于云台相机的旋翼无人机视觉伺服控制方法,并将模糊PID算法融入云台控制,旨在提高响应速度。分别进行了近目标点和中远目标点的旋翼无人机视觉伺服定点悬停仿真。仿真结果表明,所提方法大幅扩大了旋翼无人机视觉伺服控制的视野范围,扩展了无人机视觉伺服的应用场景。

基于模型预测的二维视觉云台控制算法研究

视觉伺服是一种利用从视觉传感器中提取的反馈信息来控制机器人运动的技术,云台视觉伺服控制就是将视觉传感器获得的信息反馈给控制器,实现对云台的闭环控制,使目标始终出现在相机的中心位置。首先利用核相关滤波跟踪算法(KCF算法)得到待追踪目标在像平面中的像素坐标,基于图像雅可比矩阵及云台速度雅可比矩阵,建立像平面中特征点像素移动速度与二维云台各关节回转速度之间的数学模型,根据数学模型采用模型预测控制方法构建控制器,计算得到二维云台各个关节的最优控制速度,便于系统对目标进行最佳的跟踪,保持待追踪目标始终处于像平面的中心位置。最后在搭建的实验平台上进行运动目标跟踪实验,实验结果表明,所设计的系统具有较好的目标跟踪效果,验证了跟踪算法的可靠性。

机器人摄像机在全媒体演播室中的应用

机器人摄像机是一种新型拍摄设备。福建省广播影视集团新建的全媒体演播室使用了机器人摄像机。介绍机器人摄像机的技术架构及实际应用,总结技术实施中遇到的难点及解决办法,提升机器人摄像机应用的智能化和自主化。

基于定向摄像头的大拱棚运输车视觉导航研究

针对大拱棚中运输车导航问题,提出了一种适用性更高的导航方法。为了规避叶间空隙对Hough直线变换精度造成的影响,使用道路尽头横向中心点作为导航信息标定点,搭建摄像头云台使得摄像头视轴始终与道路平行。使用色度法对作物与道路进行分割处理,通过面积筛选所得的轮廓点集,能够准确计算出道路尽头的横向中心点像素坐标,从而得到运输车的位姿信息。通过运动学建模对运输车进行了轨迹仿真,得到了运输车不同速度下对识别误差的动态响应。基于Raspberry Pi平台搭建了导航信息提取装置,在不同道路长度的拱棚中对比了本文方法与Hough变换法的识别精度,并使用不同类型摄像头进行了静态导航信息提取实验,同时在不同速度进行了运输车的直线行驶实验。静态实验表明,相比于传统Hough变换,该导航方法能够显著提高识别精度,使用长焦摄像头比普通摄像头识别精度平均提高了25. 7%,导航线平均识别偏差为2. 4 cm,检测速率为240 ms/f,具有较高的精度和实时性。行驶实验表明,该导航方法在不同速度下均能保证较小的稳态误差,能够满足生产要求。

路况PTZ摄像机自动标定方法

为解决路况pan/tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变,绝对距离难以求解的问题,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法:建立全新的路况PTZ摄像机成像模型;根据图像中提取的路面点的相对距离关系,推导模型中各未知参数的求解方法,实现摄像机参数的"白盒"标定,并给出了自动化标定的实现方案;摘录实际路况试验结果,计算标定误差.该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定,无须人为干涉和配置,其计算简单,灵活性好,非常符合智能交通监控系统的需求.

基于双目云台相机的目标跟踪系统建模与仿真

对双目云台相机目标跟踪系统的各个环节建立数学模型。采用扩展Kalman滤波(Extended Kalman Filter,EKF)作为定位跟踪算法,利用双目云台相机在水平方向、垂直方向转动角及其相对位置估计出目标实时位置;针对云台相机建模过程中相机外部参数随云台旋转发生变化的问题,提出一种云台相机实时标定方法;利用云台相机模型将目标估计位置投影到相机图像平面,提取出目标的图像特征作为视觉伺服系统的反馈信息控制云台旋转跟踪目标轨迹。在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型,仿真结果证实了方案的可行性和有效性,为视觉伺服控制器进一步设计提供了仿真平台。

道路场景下相机自动标定及优化算法

当前交通相机的自标定算法大多基于灭点或道路中的几何标识进行标定,但多灭点的检测存在不稳定及趋于无穷的"病态"条件,标识先验条件获取不精确等因素,造成自标定算法的实际应用受限.为了改进上述问题,首先根据典型道路场景,建立较稳定的单灭点标定模型;然后动态获取道路中的可标定区域及其中的几何标识,并在钻石空间中求取最佳灭点;最后利用场景中的冗余信息构造非线性约束条件,对标定参数在约束空间中进行迭代求最优,以消除标定初始条件不精确造成的标定误差.在云台相机监控的实际弯曲道场景中进行实验,同时改变相机视角及焦距进行实时算法处理,结果表明,该算法在多交通场景下的标定准确率达95%以上,优于现有算法,尤其适用于云台全方位交通相机的自标定.

室外移动机器人的视觉临场感系统

本文介绍了我们所建立的室外移动机器人的视觉临场感系统，由摄像机云台系统、头盔系统、通讯系统、视频显示系统组成。

基于自动识别系统的长江控制河段船舶视觉伺服跟踪方法

针对狭窄弯曲的控制河段目标船舶跟踪监视难度大,直接采用现有海事视频跟踪监视方法存在跟踪滞后、对准误差,乃至目标丢失的问题,提出了采用船舶自动识别系统(AIS)与多个云台摄像机联动的方式对控制河段船舶进行主动跟踪监视。云台摄像机根据目标船舶的经纬度进行初始对准;同时结合船舶航速、航向进行动态预测跟踪以平滑图像并消除跟踪滞后;进一步运用目标船舶图像识别进行误差校正,以保证目标船舶始终处于最佳监视区域。仿真结果表明,该算法可对目标船舶进行连续、动态跟踪,实时性好,准确性高。

基于分道线的道路云台摄像机参数自动标定

为实现基于道路视频摄像机视频处理的运动车辆精确测速,提出基于分道线长度、车道宽度和分道线消失点的道路云台摄像机参数自动标定方法,以对摄像机焦距、俯仰角、旋转角、离地高度等参数进行自动标定。实验结果表明,在应用于基于视频处理的运动车辆速度检测时,所提方法与雷达测速在平均误差以及误差标准差方面远小于我国公路测速允许的误差上限,验证了方法的准确性和有效性。

一种基于尺度不变特征点的运动目标检测算法

针对PTZ(Pan/Tiit/Zoom)摄像机的运动目标检测,提出了一种基于尺度不变(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)特征点的运动补偿解决方案.首先,采用相邻两幅图像特征点匹配的方法获得运动补偿,从而解决了PTZ摄像机的自主运动带来的问题;然后利用时间差分法得到运动目标的区域;晟后利用形态学中的腐蚀和膨胀方法去除噪声.测试结果验证了算法的实用性和有效性.

污水排放的远程监视监测系统

本文介绍了由环保部门通过电脑远程监视、监测所属企业污水排放的情况 ,并在电脑上自动记录各项监测的数据 。

高速球形摄像机PTZ跟踪策略设计及实现

针对智能监控中基于高速球形摄像机的PTZ跟踪功能模块,设计了一种PTZ跟踪控制策略。该策略在球机机械参数未知的情况下,一方面能控制球机实时地跟踪目标使目标始终处于视野中央,另一方面可自动进行变倍动作来放大拍摄目标的局部细节。针对球机Zoom控制中跟踪窗口大小自适应调整的问题,利用SIFT算法设计了一种计算球机变倍率的方法。利用VS2005和OpenCV软件平台实现了PTZ跟踪的整体流程。实验表明,该策略能有效、稳定地进行PTZ跟踪。

基于STC12C5410AD的新型摄像摇臂云台控制器设计

设计了一种新型7.5 m摄像摇臂控制器,该控制器以单片机STC12C5410AD为控制核心,采用了万向摇杆电位器、直流减速电机、电机驱动芯片LMD18200、电压转换芯片LM7525和蓄电池电量管理等模块电路,详细阐述了系统组成原理、软硬件设计。实验结果表明该系统控制器具有性能稳定、兼容性好和成本低等优点。

采用地平面约束的双目PTZ主从跟踪方法

在视频监控领域,包含PTZ(pan-tilt-zoom)相机的双目主从系统可以同时获取跟踪目标的全景信息和高分辨率信息,因此得到了广泛研究与应用。针对智能视频监控的需求,提出了一种基于地平面约束的双目PTZ主从跟踪方法。该方法分为离线标定和在线实时跟踪两个阶段。离线阶段,利用两相机不同视角间的目标匹配关系计算地平面所诱导的单应矩阵,提出了一种从两相机同步视频流中自动估计单应矩阵的方法,该方法与传统方法相比具有不需要标定物和人工干预的优点,然后采用匹配特征点的方法估计相机的主点和等效焦距。在线实时跟踪时,通过单应变换建立主从相机之间的坐标关联,并利用离线阶段标定的主点和等效焦距估计从相机控制参数,从而实现主从跟踪。与其他算法相比,该方法可以应用于宽基线的情形,能够适应目标深度的变化,满足了实时性的要求。室内、外场景的多组实验验证了所提方法的有效性。

基于树莓派的智能签到系统的研究与设计

随着计算机视觉、嵌入式技术和人工智能算法的发展,智能图像识别技术的应用日益广泛。本文使用树莓派和计算机视觉技术实现一种高效的智能签到系统,系统的硬件部分用计算机通过WiFi远程连接到树莓派来控制云台摄像头,软件部分利用PCA算法和OpenCV软件包来实现快速的人脸识别。系统的设计目的是为满足课堂、办公室和车间等固定场所的人员管理,快速便捷的实现签到的自动化,降低管理成本。

一种基于双目PTZ相机的主从跟踪方法

借鉴变色龙视觉的高度独立性、对称性、全局性与选择性兼顾等特点,该文提出一种基于双PTZ(Pan-Tilt-Zoom)相机的主从跟踪方法。由于两个相机的对称性和参数可变性、可控性,这种方法相对于静止加主动相机的主从跟踪系统,可以增大监控范围;相对于多静止加主动相机的系统,可减小硬件开销;相对于全向加主动相机的系统,更有利于信息融合。该文设计了基于球面坐标模型的主从控制方法,可方便实现两相机在任意pan-tilt-zoom参数下的主从模式跟踪,实现对目标的多尺度视觉关注。在室外场景中进行的多组实验验证了所提方法的有效性。

大型摄像监控系统的单片机实时控制

介绍了单片机在摄像机、云台电机控制方面的应用 ,利用单片机的软、硬件资源实现对云台电机、摄像头的自动控制 ,以及对输入量的控制 ,着重阐述了其组成结构。

无人直升机云台控制系统的设计与实现

针对小型无人机的航拍应用,设计了一种基于ARM的机载云台控制系统,实现了通过地面PC的键盘操作来远程控制云台姿态和摄像机参数。根据地面接收到的实时图像信息,手动给定云台的期望偏转角度;利用电位传感器采集云台的实际角度数据作反馈,然后依据控制算法驱动云台及时调整摄像机,使得摄像机始终能拍摄到目标对象;同时通过地面监控软件,可以实时观察机载云台的状态信息。该设计已在某小型无人机上成功应用,并且达到了不错的控制与拍摄效果。

基于背景差分法和CAMShift法的运动目标跟踪系统的设计与实现

针对云台摄像头转动时会暂时性丢失跟踪的运动目标的问题,提出了一种基于背景差分法和连续CAMShift法的运动目标跟踪系统的设计方案。该系统在云台摄像头静止的情况下采用改进的背景差分法检测运动目标,在云台摄像头转动的过程中采用连续CAMShift法跟踪运动目标,并通过型心坐标追踪运动目标的轨迹。仿真结果表明,结合背景差分法和连续CAMShift法的运动目标跟踪系统在一定程度上满足了实时性与稳定性的要求。