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        雙目視覺技術(shù)在散貨堆場中的應(yīng)用研究

        2015-12-05 09:07:56吳振華交通運輸部水運科學(xué)研究院北京100088
        自動化博覽 2015年5期
        關(guān)鍵詞:特征信息

        吳振華(交通運輸部水運科學(xué)研究院,北京 100088)

        雙目視覺技術(shù)在散貨堆場中的應(yīng)用研究

        吳振華(交通運輸部水運科學(xué)研究院,北京 100088)

        機器視覺技術(shù)在國民經(jīng)濟的各個領(lǐng)域得到廣泛的研究與應(yīng)用。為了解決散貨堆場信息獲取環(huán)節(jié)中存在的問題、提高自動化水平,基于雙目視覺技術(shù),對其在散貨堆場三維信息獲取中的應(yīng)用進行了研究。

        立體視覺;特征提??;三維重建

        散貨堆場上,散貨具有堆放零散、形狀不規(guī)則的特點。為了獲取散貨的分布情況、重量等信息,采用人工測量方法耗費人力較多且時間較長。研究與探討一種便捷、有效的散貨信息獲取方法是很有必要的。雙目視覺技術(shù)是一種非接觸、高效的三維測量技術(shù)。通過散貨三維信息,可直接獲知散貨分布情況;結(jié)合散貨密度等先驗知識,可獲得散貨重量。自20世紀60年代誕生以來,立體視覺技術(shù)不斷完善、發(fā)展。目前該技術(shù)已成功應(yīng)用于國民經(jīng)濟的多個領(lǐng)域,尤其體現(xiàn)在智能交通領(lǐng)域,智能無人駕駛汽車已經(jīng)逐步走進人們的生活。根據(jù)散貨堆場對信息獲取的需求,針對目前信息獲取方法存在的問題,基于立體視覺技術(shù)對散貨堆場信息獲取方法進行探討。

        1 立體視覺技術(shù)綜述

        1.1 Marr視覺理論

        20世紀60年代中期美國麻省理工學(xué)院的Robert把二維圖像分析推廣到三維景物分析,標志著計算機立體視覺技術(shù)的誕生。70年代中期到80年代中期,Marr提出了第一個計算機視覺領(lǐng)域的理論框架[1],極大地推動了計算機視覺的發(fā)展,并最終形成了這一領(lǐng)域的主導(dǎo)思想。

        Marr從視覺計算理論出發(fā),將系統(tǒng)從輸入的二維圖像數(shù)據(jù)到輸出的3D描述信息分為了自上而下的三個階段。第一階段,構(gòu)建由二維圖像中的邊緣點、曲線、紋理等基本幾何元素組成的基元圖(Primary Sketch)。第二階段,在以觀察者為中心的坐標系中,表達可見區(qū)域的方向、深度值和不連續(xù)輪廓等不完整的三維信息,又稱為對環(huán)境的2.5維描述。第三階段,由2.5維描述最終獲得場景中物體的三維描述,確定三維場景中物體的位置和姿態(tài),如圖1所示。

        1.2 雙目視覺測量原理

        立體視覺技術(shù)可分為單目視覺技術(shù)、雙目視覺技術(shù)和多目視覺技術(shù)。單目視覺技術(shù)對三維信息的獲取總是依賴于一定的假設(shè)條件、先驗知識等輔助信息,檢測結(jié)果直接依賴于假設(shè)和信息的準確性。雙目、多目視覺系統(tǒng)技術(shù)根據(jù)視差原理測量,檢測結(jié)果不依賴于任何假設(shè)條件、先驗知識等輔助信息的存在。綜合以上分析,本文采用雙目視覺技術(shù)。

        圖1 Marr的視覺理論框架

        雙目立體視覺基于視差原理進行三維測量,以簡單的平視雙目立體視覺系統(tǒng)為例說明測量原理,如圖2所示。

        圖2 雙目立體視覺測量原理

        其中左右攝像機光心分別為Ol、Or,兩攝像機光心間距(基線距)為b。在以左攝像機光心為原點的世界坐標系中,世界坐標系中一點P坐標為 P( xw,yw,zw), Pl( xl, yl,)、 Pr( xr,yr,)分別是其在左右攝像機中對應(yīng)的像點,其中圖像坐標系原點為各自成像平面的中心點。理想情況下,兩攝像機均無畸變且參數(shù)完全相同,由三角幾何關(guān)系,可得式(1)。

        2 立體視覺技術(shù)在堆場中的應(yīng)用探討

        采用立體視覺技術(shù)獲取散貨堆場上散貨的三維信息,包括堆場上散貨的平面相對坐標、高度、面積和體積。主要分為三個步驟:圖像預(yù)處理、特征提取與匹配、三維重建。

        2.1 圖像預(yù)處理

        獲取彩色圖像后,需對其進行圖像預(yù)處理。圖像預(yù)處理主要包括圖像灰度化和圖像濾波。彩色RGB圖像轉(zhuǎn)換到灰度圖像,有多種模型:YUV、YIQ等。其中YUV模型用于PAL制式的電視系統(tǒng),YIQ模型用于NTSC制式的電視系統(tǒng)。兩種模型中Y均代表亮度,且轉(zhuǎn)換公式是一樣的,如式(3)。

        實際采集的道路圖像中存在大量噪聲干擾,圖像灰度化以后需要對圖像進行濾波。主要的濾波算法有:中值濾波、均值濾波、高斯濾波、小波濾波算法等。在濾波環(huán)節(jié)需考慮兩方面因素:一是要去除噪聲干擾;二是要盡量保持圖像的原有信息。工程中一般采用能夠有效抑制噪聲、保持原圖像有效信息且實時性好的中值濾波方法。

        2.2 特征提取與特征匹配

        為了獲取測距所需的視差信息,應(yīng)先進行特征匹配,特征匹配前需進行特征提取。圖像中的特征是由于景物的物理、幾何特性使圖像中局部區(qū)域的灰度產(chǎn)生明顯變化而形成的。一般特征分成三類:區(qū)域特征、邊界特征和角點特征。其中角點特征具有旋轉(zhuǎn)不變性和不隨光照變化而改變的優(yōu)點,具有直觀性和高可靠性的優(yōu)點。目前已有的點特征提取算子,大致分為兩種方法:一種是基于模板的方法,另一種是基于幾何特征的提取方法[2]。

        SUSAN算子是一種基于幾何特征的,直接對圖像灰度信息進行處理的類積分特征提取算法。該算法利用圓形模板對角點待提取區(qū)域進行掃描,并對模板中心點和非中心點灰度值進行比較、運算,所得結(jié)果與閾值比較后,判斷此中心點是否為特征點[3]。SUSAN特征提取算法有抗噪性強和處理速度快的優(yōu)點。采用SUSAN算子可有效提取出堆場上散貨的角點信息,以左攝像機所攝取的左圖像為例,如圖3所示。

        圖3 散貨堆場特征提取效果示意圖

        下一步是特征匹配,進行特征匹配的目的是建立左右圖像中特征點的一一對應(yīng)關(guān)系,進而求得視差信息,最終結(jié)合攝像機標定結(jié)果最終獲取三維信息。匹配的過程總是依賴于一定的相似測度函數(shù),通過對多種相似性測度函數(shù)的分析比較,采用實時性好的最小絕對差算法SAD (Sum of Absolute Differences)相似測度函數(shù),如式(4)。

        CSAD值越小,則相似度越大,匹配過程中為了降低對應(yīng)點匹配的復(fù)雜程度,提高匹配正確率,應(yīng)結(jié)合一定約束條件。這些約束條件有:外極線約束、唯一性約束、連續(xù)性約束、視差有限約束、順序一致性約束、光度匹配約束、幾何相似約束等。特征匹配后可建立左右圖像中特征角點的一一對應(yīng)關(guān)系,散貨堆場角點特征匹配效果示意圖,如圖4所示。

        2.3 三維重建

        攝像頭成像過程總是有一定的畸變,三維重建前需對攝像機進行標定以獲取攝像機參數(shù)。攝像機參數(shù)分為表征攝像機內(nèi)部幾何學(xué)和光學(xué)特征的內(nèi)部參數(shù)和表征攝像機坐標系相對于世界坐標系的位置和方向的外部參數(shù)。雙目視覺系統(tǒng)中攝像機外部參數(shù)包括:左右攝像機坐標系相對于世界坐標系的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣。攝像機的內(nèi)部參數(shù)主要包括:鏡頭畸變系數(shù)和焦距。

        攝像機標定后,最后結(jié)合標定[4~5]結(jié)果對堆場進行三維重建,以最終獲取堆場的相對平面坐標、高度信息。經(jīng)由空間幾何計算,可獲取堆場上散貨的體積,結(jié)合密度可獲取堆場上堆積散貨的重量。最終這些信息可傳送到管理信息系統(tǒng),以實時監(jiān)測、記錄堆場內(nèi)散貨的相關(guān)信息。

        3 結(jié)語

        立體視覺技術(shù)是一種非接觸、高效的三維測量技術(shù)。自誕生以來,立體視覺技術(shù)不斷完善、發(fā)展,已成功應(yīng)用于國民經(jīng)濟的多個領(lǐng)域。本文針對目前散貨堆場信息獲取方法存在的問題,基于立體視覺技術(shù)對散貨堆場信息獲取方法進行了探討,以期為后續(xù)研究提供一定的參考。隨著更多的研發(fā)力量轉(zhuǎn)到該領(lǐng)域的研究、設(shè)計與實現(xiàn)、市場推廣等方面,有理由相信立體視覺技術(shù)將在散貨堆場信息獲取中廣泛應(yīng)用。

        [1] Marr D. Vision: A computational investigation into the human representation and processing of visual information[M]. San Francisco: W.H.Freeman and Company, 1982.

        [2] 官云蘭, 張紅軍. 點特征提取算法探討[J]. 華東理工學(xué)院學(xué)報, 2007, 30(1): 42 - 46.

        [3] 劉博, 仲思東. 一種基于自適應(yīng)閾值的SUSAN角點提取方法[J]. 紅外技術(shù), 2006, 28(6): 331 - 333.

        [4] 賀俊吉, 張廣軍, 楊憲銘. 基于交比不變性的鏡頭畸變參數(shù)標定方法[J].儀器儀表學(xué)報, 2004, 25(5): 597 - 599.

        [5] 鄭榜貴, 田炳香, 段建民. 基于交比不變量的攝像機標定方法[J]. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2008, 34(5): 476 - 480.

        News[ 新聞 ]

        “華龍一號”首堆示范工程開工 核電項目迎密集核準期

        2015年5月7日,我國自主三代核電技術(shù)“華龍一號”首堆示范工程——中核集團福清5號機組正式開工建設(shè),預(yù)計于2020年7月實現(xiàn)商業(yè)化運營。該技術(shù)的另一個示范項目防城港二期項目也計劃在今年7月底開工建設(shè)。

        業(yè)內(nèi)人士認為,2015年是核電重啟的關(guān)鍵之年,目前多個核電項目已做好開工準備,我國核電將迎來密集核準開工期,利好核電設(shè)備及核電材料供應(yīng)商。

        2015年3月29日,紅沿河核電廠二期項目(5號機組)開工建設(shè),這是日本福島核事故4年來我國首個新核準核電項目開工,標志著我國核電規(guī)?;ㄔO(shè)正式重啟。

        據(jù)中國核能行業(yè)協(xié)會理事長張華祝介紹,目前我國在建核電機組26臺,裝機容量2850萬千瓦,在建規(guī)模繼續(xù)保持世界第一。按照國務(wù)院《核電發(fā)展中長期規(guī)劃》,至2020年中國核電裝機將達到5800萬千瓦,在建3000萬千瓦。預(yù)計年內(nèi)將有6~8臺機組開工建設(shè),有8臺核電機組投入商業(yè)運行,成為投入商業(yè)運行核電機組最多的一年。

        目前,各大核電集團已做好項目核準或開工準備。中廣核集團“華龍一號”總設(shè)計師咸春宇介紹,作為“華龍一號”示范項目之一,防城港二期項目3、4號機組設(shè)計文件、設(shè)備采購及供貨、現(xiàn)場施工準備、項目核準與執(zhí)照申請等各方面工作按計劃穩(wěn)步推進,計劃今年7月底開工建設(shè)。

        與此同時,山東石島灣已成為華能開發(fā)建設(shè)的第一個核電基地,高溫氣冷堆核電站示范工程將在今年6月實現(xiàn)從土建向安裝移交。中國華能集團核電事業(yè)部主任王永福透露,華能與國家核電技術(shù)有限公司共同投資2臺CAP1400機組,并規(guī)劃了后續(xù)4臺百萬千瓦級核電機組擴建工程,有望近期獲批開工建設(shè)。

        有專家認為,2015年開始全行業(yè)進入為期6年的開工與投產(chǎn)雙高峰,而且核電發(fā)展出現(xiàn)代際更迭,設(shè)備商產(chǎn)業(yè)格局將出現(xiàn)重構(gòu)。

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        1003-0492(2015)05-0112-03

        TP391

        吳振華(1982-),男,河北保定人,工程師,碩士,現(xiàn)就職于交通運輸部水運科學(xué)研究院,主要從事港口自動化、智能交通方面的研究。

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