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矿井巷道复杂场景灭点检测方法
被引量：
1
1
作者
程健
王瑞彬
+2 位作者
郁华森
闫鹏鹏
王凯
《工矿自动化》
北大核心
2021年第6期25-31,共7页
通过检测识别图像中的灭点位置可用来辅助矿井巷道移动机器人进行自主导航。针对现有的灭点检测方法在光照条件差、结构化信息不足的矿井巷道场景下误差较大的问题,提出了一种矿井巷道复杂场景灭点检测方法。首先,对图像进行缩小、滤波...
通过检测识别图像中的灭点位置可用来辅助矿井巷道移动机器人进行自主导航。针对现有的灭点检测方法在光照条件差、结构化信息不足的矿井巷道场景下误差较大的问题,提出了一种矿井巷道复杂场景灭点检测方法。首先,对图像进行缩小、滤波、灰度化等预处理,以大幅减少计算量,较好地保留直线特征;然后,采用直线检测算法对图像进行直线检测,引入直线长度阈值和平均梯度约束分别剔除长度小的干扰直线和图像中由阴影产生的干扰直线,并采用块匹配算法生成图像的块运动轨迹直线;最后,将剔除干扰后的直线和块运动轨迹直线转换为参数空间中的样本点,采用局部异常因子算法求出每个样本点的离群因子值,并将样本点的离群因子值和对应直线长度共同作为衡量样本点重要性的标准,据此设计加权回归算法的权函数,从而得到灭点的最佳估计。在矿井巷道数据集与公共数据集上的实验结果表明,与基于边缘的灭点检测方法和基于深度学习的灭点检测方法相比,本文方法对光照变化有较强的鲁棒性,在光照条件差、缺乏直线信息的复杂场景中具有更高的精度,且实时性优于基于深度学习的灭点检测方法,能够更好地满足矿井巷道机器人导航需求。
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关键词
矿井巷道
灭点检测
机器人自主导航
直线检测
平均梯度约束
块匹配
在线阅读
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职称材料
基于有向线段误匹配剔除的煤矿巷道复杂场景图像拼接方法
被引量：
7
2
作者
程健
闫鹏鹏
+2 位作者
郁华森
史梦阳
肖洪飞
《煤炭科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期179-191,共13页
为解决煤矿巷道复杂场景图像特征点误匹配较多和图像拼接过程中易出现的投影失真问题,提出了一种基于有向线段误匹配剔除的煤矿巷道图像拼接方法。首先,使用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法进行图像特征提取与匹配,得到粗...
为解决煤矿巷道复杂场景图像特征点误匹配较多和图像拼接过程中易出现的投影失真问题,提出了一种基于有向线段误匹配剔除的煤矿巷道图像拼接方法。首先,使用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法进行图像特征提取与匹配,得到粗匹配点对;然后构造相邻图像粗匹配点对有向线段模型,利用线段的方向和长度属性对误匹配点对进行一次剔除;接下来建立各自图像之内的特征点有向线段模型及其方向标签,再对相邻图像对应有向线段进行方向匹配,并通过概率统计模型对误匹配点对进行二次剔除,得到最终的精匹配点对;最后,建立图像网格模型,利用AANAP(Adaptive As-Natural-As-Possible)算法对齐拼接图像,并使用加权平均法融合图像,完成图像拼接。在煤矿巷道图像和4组公共数据集上进行特征匹配和图像拼接试验,该算法较RANSAC(RANdom SAmple Consensus)算法实时性更好,匹配点精度更高;并且对应的煤矿巷道图像拼接的配准精度更高,得到的全景拼接图观感自然度更好。试验结果表明,该算法对于煤矿巷道复杂场景具有较高拼接精度和较好的拼接效果,同时具有较好的鲁棒性和有效性。
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关键词
误匹配剔除
有向线段
AANAP
图像拼接
煤矿巷道
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职称材料
题名
矿井巷道复杂场景灭点检测方法
被引量：
1
1
作者
程健
王瑞彬
郁华森
闫鹏鹏
王凯
机构
煤炭科学研究总院矿山大数据研究院
煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室
中国矿业大学信息与控制工程学院
首都医科大学生物医学工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2021年第6期25-31,共7页
基金
辽宁省自然科学基金资助项目(2020-KF-22-02)
北京市科技计划项目(Z201100004520015)
中国煤炭科工集团有限公司科技创新创业资金专项重点项目(2019-2-ZD002)。
文摘
通过检测识别图像中的灭点位置可用来辅助矿井巷道移动机器人进行自主导航。针对现有的灭点检测方法在光照条件差、结构化信息不足的矿井巷道场景下误差较大的问题,提出了一种矿井巷道复杂场景灭点检测方法。首先,对图像进行缩小、滤波、灰度化等预处理,以大幅减少计算量,较好地保留直线特征;然后,采用直线检测算法对图像进行直线检测,引入直线长度阈值和平均梯度约束分别剔除长度小的干扰直线和图像中由阴影产生的干扰直线,并采用块匹配算法生成图像的块运动轨迹直线;最后,将剔除干扰后的直线和块运动轨迹直线转换为参数空间中的样本点,采用局部异常因子算法求出每个样本点的离群因子值,并将样本点的离群因子值和对应直线长度共同作为衡量样本点重要性的标准,据此设计加权回归算法的权函数,从而得到灭点的最佳估计。在矿井巷道数据集与公共数据集上的实验结果表明,与基于边缘的灭点检测方法和基于深度学习的灭点检测方法相比,本文方法对光照变化有较强的鲁棒性,在光照条件差、缺乏直线信息的复杂场景中具有更高的精度,且实时性优于基于深度学习的灭点检测方法,能够更好地满足矿井巷道机器人导航需求。
关键词
矿井巷道
灭点检测
机器人自主导航
直线检测
平均梯度约束
块匹配
Keywords
mine roadway
vanishing point detection
autonomous robot navigation
straight line detection
average gradient constraint
block matching
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于有向线段误匹配剔除的煤矿巷道复杂场景图像拼接方法
被引量：
7
2
作者
程健
闫鹏鹏
郁华森
史梦阳
肖洪飞
机构
煤炭科学研究总院矿山大数据研究院
煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室
中国矿业大学信息与控制工程学院
首都医科大学生物医学工程学院
出处
《煤炭科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期179-191,共13页
基金
辽宁省自然基金资助计划资助项目(2020-KF-22-02)
北京市科技计划资助项目(Z201100004520015)
天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项重点资助项目(2021-TD-ZD002)。
文摘
为解决煤矿巷道复杂场景图像特征点误匹配较多和图像拼接过程中易出现的投影失真问题,提出了一种基于有向线段误匹配剔除的煤矿巷道图像拼接方法。首先,使用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法进行图像特征提取与匹配,得到粗匹配点对;然后构造相邻图像粗匹配点对有向线段模型,利用线段的方向和长度属性对误匹配点对进行一次剔除;接下来建立各自图像之内的特征点有向线段模型及其方向标签,再对相邻图像对应有向线段进行方向匹配,并通过概率统计模型对误匹配点对进行二次剔除,得到最终的精匹配点对;最后,建立图像网格模型,利用AANAP(Adaptive As-Natural-As-Possible)算法对齐拼接图像,并使用加权平均法融合图像,完成图像拼接。在煤矿巷道图像和4组公共数据集上进行特征匹配和图像拼接试验,该算法较RANSAC(RANdom SAmple Consensus)算法实时性更好,匹配点精度更高;并且对应的煤矿巷道图像拼接的配准精度更高,得到的全景拼接图观感自然度更好。试验结果表明,该算法对于煤矿巷道复杂场景具有较高拼接精度和较好的拼接效果,同时具有较好的鲁棒性和有效性。
关键词
误匹配剔除
有向线段
AANAP
图像拼接
煤矿巷道
Keywords
mismatch elimination
directed line segment
AANAP
image stitching
coalmine tunnel
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
矿井巷道复杂场景灭点检测方法
程健
王瑞彬
郁华森
闫鹏鹏
王凯
《工矿自动化》
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于有向线段误匹配剔除的煤矿巷道复杂场景图像拼接方法
程健
闫鹏鹏
郁华森
史梦阳
肖洪飞
《煤炭科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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职称材料
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