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基于Stereo Camera-YOLOv5自然环境下百香果检测与定位模型 被引量：1
1
作者 缪亚伦 石美琦 +3 位作者 孟海涛 梁旭升 黄才贵 李岩舟 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第3期233-241,共9页
针对百香果采摘机器人在自然环境中作业时受复杂光线及遮挡影响,难以快速精确地检测及定位成熟百香果的问题,提出一种基于Stereo Camera-YOLOv5自然环境下成熟百香果检测及定位模型。针对自然环境下光线以及遮挡的影响,通过MSRCP算法、... 针对百香果采摘机器人在自然环境中作业时受复杂光线及遮挡影响,难以快速精确地检测及定位成熟百香果的问题,提出一种基于Stereo Camera-YOLOv5自然环境下成熟百香果检测及定位模型。针对自然环境下光线以及遮挡的影响,通过MSRCP算法、随机遮挡、数据增扩等图像处理算法对原始数据集进行优化。将优化的数据集输入到YOLOv5网络中训练出最优模型,在检测代码中嵌入双目立体视觉算法。该模型对自然环境下百香果进行检测及成熟度判断,将判断为成熟的百香果进行图像处理,并提取到中心点二维坐标。通过立体匹配及视差计算得到中心点的三维坐标。田间试验结果表明,该模型的目标检测准确率为97.8%,总体准确率为90.2%,平均运行时间为4.85 s。该系统鲁棒性强、实时性好,能够更好地实现自然环境下成熟百香果的检测及定位,为百香果采摘机器人后续工作奠定基础。 展开更多
关键词 百香果 深度学习 YOLOv5 双目立体视觉 图像处理
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基于双目立体视觉的多分辨率图像匹配方法研究 被引量：1
2
作者 刘华春 吴广文 闫静莉 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期29-32,共4页
在双目立体视觉系统中,面对复杂场景时噪声会损害图像特征,增加提取难度,导致匹配精度和鲁棒性下降。因此,文中提出基于双目立体视觉的多分辨率图像匹配方法,旨在从不同尺度图像中有效获取信息并实现高精度匹配。该方法利用双目立体视... 在双目立体视觉系统中,面对复杂场景时噪声会损害图像特征,增加提取难度,导致匹配精度和鲁棒性下降。因此,文中提出基于双目立体视觉的多分辨率图像匹配方法,旨在从不同尺度图像中有效获取信息并实现高精度匹配。该方法利用双目立体视觉模型的双目旋转相机扫描目标并进行成像,根据内、外空间标定提升双目旋转相机的位置精度,保证目标的多分辨率成像效果;将其输入金字塔立体匹配网络中,通过网络中的类金字塔多空洞卷积操作提取双目图像特征,在此基础上,基于可变卷积增强其纹理特征细节;结合细粒度特征和互注意力机制完成双目图像匹配。测试结果显示,空间标定后,左、右两个相机的成像误差最小值分别为0.6 Pixel和0.4 Pixel;匹配点坐标偏差均值和坐标偏差方差值分别低于0.012和0.011,匹配效果良好。 展开更多
关键词 双目立体视觉 多分辨率 图像匹配 空间标定 双目旋转相机 特征提取 特征增强 细粒度
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双目立体视觉技术及其在智慧农业中的应用研究进展 被引量：7
3
作者 杨学军 钟金彪 +3 位作者 林开颜 吴军辉 陈杰 司慧萍 《农业工程学报》 北大核心 2025年第1期27-39,共13页
双目立体视觉技术作为一种获取现实世界立体感知的重要方法,可以实现农业场景目标的三维定位和点云重建,提取立体三维信息,具有很大的应用潜力。该文介绍了双目立体视觉技术的应用流程,包括双目视觉标定、极线校正、立体匹配等方面,以... 双目立体视觉技术作为一种获取现实世界立体感知的重要方法,可以实现农业场景目标的三维定位和点云重建,提取立体三维信息,具有很大的应用潜力。该文介绍了双目立体视觉技术的应用流程,包括双目视觉标定、极线校正、立体匹配等方面,以及相关研究进展;综合近期文献,探讨了双目立体视觉技术在果实定位采摘与地图导航、生长参数测量和病害识别与施药等农业领域最新的应用。综述结果表明,双目立体视觉技术在农业中定位、测量和识别均具有较高精度,但仍面临模型复杂、场景受限、数据集少和立体匹配缺少评价标准等问题。展望该技术在农业领域的未来发展,应着重从算法设计与优化、智能辅助平台搭建、数据集构建和评价体系完善等方面开展研究探索。 展开更多
关键词 双目视觉 智慧农业 立体匹配 作物参数测量 三维目标定位 病害识别
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基于双目视觉技术的茶叶嫩芽定位方法研究 被引量：2
4
作者 朱龙舜 郑旻璐 《农机化研究》 北大核心 2025年第2期49-53,共5页
进一步提升茶叶嫩芽定位的准确性及茶叶嫩芽采摘的作业效率,选取双目视觉技术作为切入点,针对其识别、定位、采摘等环节展开设计研究。考虑茶叶嫩芽采摘的基础特征和双目视觉技术的应用条件,合理搭建双目视觉模型,选用立体匹配的核心定... 进一步提升茶叶嫩芽定位的准确性及茶叶嫩芽采摘的作业效率,选取双目视觉技术作为切入点,针对其识别、定位、采摘等环节展开设计研究。考虑茶叶嫩芽采摘的基础特征和双目视觉技术的应用条件,合理搭建双目视觉模型,选用立体匹配的核心定位算法,完成茶叶嫩芽的定位方法与采摘功能优化,并布置相应的试验机构,展开定位采摘验证试验。结果表明:基于双目视觉技术的茶叶嫩芽定位方法应用具有显著的优越性,较普通定位方法而言,识别误匹配率可降低至4.01%,平均漏采率为3.20%,嫩芽采摘完整率达93.40%,可以很好地促进茶叶嫩芽的后续处理加工,是采摘茶叶嫩芽的品质化的重要基础保障。 展开更多
关键词 茶叶嫩芽定位 双目视觉 立体匹配 采摘完整率 品质化
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机器人搭载双目视觉系统下的工件尺寸检测方法研究 被引量：4
5
作者 王金栋 谢成胜 +2 位作者 张行健 郑鹏 唐雷雨 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第3期180-192,共13页
随着制造业的快速发展,工件尺寸精度要求日益提高,实现工件三维尺寸的高效精准测量对保障加工质量具有重要意义。针对机械加工工件三维尺寸检测需求,提出一种基于机器人搭载双目视觉系统的检测方法。以法兰盘为典型检测对象,搭建视觉检... 随着制造业的快速发展,工件尺寸精度要求日益提高,实现工件三维尺寸的高效精准测量对保障加工质量具有重要意义。针对机械加工工件三维尺寸检测需求,提出一种基于机器人搭载双目视觉系统的检测方法。以法兰盘为典型检测对象,搭建视觉检测系统,并设计基于双目视觉的工件尺寸检测算法流程。针对法兰盘图像易受高光和噪声干扰导致像素值污染的问题,提出一种灰度聚合算法,通过检测并重构污染像素值,显著提升了立体匹配代价计算的抗噪鲁棒性;同时,针对法兰盘图像特征重复或较弱导致的同名点匹配误差较大的问题,设计一种权重自适应计算算法,通过有效表征像素特征,进一步提高了立体匹配的准确度。基于上述研究,构建了融合灰度聚合与权重自适应计算的AD-Census立体匹配优化算法,并通过法兰盘尺寸检测实验,验证了该优化算法的有效性。此外,通过深入分析法兰盘视觉检测中视差误差的传递过程,建立相机测量位姿评价模型,确定了相机的最佳测量位姿,并开展不同测量位姿下的法兰盘尺寸检测实验,验证了最佳测量位姿确定方法的有效性。研究结果表明,所提出的方法能够进一步提高工件尺寸检测的精度,为机械加工工件的三维尺寸检测提供了新的技术手段。 展开更多
关键词 双目视觉 尺寸检测 立体匹配 机器人
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基于双目视觉的中小型物体尺寸测量方法 被引量：1
6
作者 杨先凤 邢世豪 +1 位作者 李斯雯 李自强 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第9期162-164,168,共4页
为了无接触地精确测量中小型物体的尺寸,提出了一个基于双目视觉的中小型物体尺寸测量方法。首先标定双目相机并对其进行畸变矫正,再将立体校正后的左右图像通过改进的半全局匹配(SGM)算法进行立体匹配,获得被测物体的视差图与深度图。... 为了无接触地精确测量中小型物体的尺寸,提出了一个基于双目视觉的中小型物体尺寸测量方法。首先标定双目相机并对其进行畸变矫正,再将立体校正后的左右图像通过改进的半全局匹配(SGM)算法进行立体匹配,获得被测物体的视差图与深度图。实验结果表明:该方法在近距离测量中对小型物体尺寸的精度较高,布娃娃的测量实际误差由1.42 cm降低至0.31 cm,直尺的测量实际误差由1.17 cm降低至0.21 cm,误差率由5%左右降低至1%左右,测量精度的提升效果显著。 展开更多
关键词 双目视觉 双目相机标定 立体匹配 尺寸测量
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面向机械臂抓取的双目视觉目标定位算法
7
作者 蒋畅江 向杰 何旭颖 《计算机应用》 北大核心 2025年第11期3698-3706,共9页
通过机器视觉算法对目标进行识别并定位它的空间坐标是实现机械臂视觉抓取的关键。针对基于双目视觉的目标识别与定位中定位精度低、运行效率不高等问题,提出面向机械臂抓取的联合双目视觉目标检测与立体深度估计的网络结构BDS-YOLO(Bin... 通过机器视觉算法对目标进行识别并定位它的空间坐标是实现机械臂视觉抓取的关键。针对基于双目视觉的目标识别与定位中定位精度低、运行效率不高等问题,提出面向机械臂抓取的联合双目视觉目标检测与立体深度估计的网络结构BDS-YOLO(Binocular Detect and Stereo YOLO)及基于BDS-YOLO的目标定位算法。该算法联合目标检测与立体深度估计算法,利用注意力机制进行跨视图特征信息交互,从而提高特征表达能力,使网络可以通过深度特征匹配获得高质量视差图,再经过自注意力机制进一步提升后,由三角测量原理转换为深度信息。BDS-YOLO网络采用多任务学习,同时训练目标检测与立体深度估计网络,并使用合成与真实数据共同训练。针对真实数据不易标注密集深度的问题,采用自监督学习技术优化由视差重建图像的过程,以提高BDS-YOLO网络对现实世界的泛化能力。实验结果表明:BDS-YOLO网络在真实数据集上对目标检测的平均精度(AP)比YOLOv8l高6.5个百分点,预测的视差和转换后的深度优于专门的立体深度估计算法,推理速度可达20 frame/s以上,对目标对象的识别和定位均优于对比方法,能较好地满足目标实时检测与定位的需求。 展开更多
关键词 双目视觉 目标检测 立体匹配 立体深度估计 目标定位 深度学习 注意力机制
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基于双目立体视觉与点云配准的物料堆体积测量 被引量：5
8
作者 赵英宝 李华伟 +2 位作者 黄丽敏 张美琪 刘慧贤 《金属矿山》 北大核心 2025年第3期138-147,共10页
随着企业对精准盘库需求不断增加,而传统体积测量方法无法满足实际生产要求,为解决这一难题,提出了一种基于双目立体视觉与点云配准相结合的体积测量方法,旨在提高物料堆体积测量的精度和效率。首先,利用双目相机采集2组具有相同高度不... 随着企业对精准盘库需求不断增加,而传统体积测量方法无法满足实际生产要求,为解决这一难题,提出了一种基于双目立体视觉与点云配准相结合的体积测量方法,旨在提高物料堆体积测量的精度和效率。首先,利用双目相机采集2组具有相同高度不同角度的物料堆俯视图像,同时改进AD-Census算法,针对传统Census变换过度依赖中心像素的问题,提出了一种基于高斯加权的改进Census变换,并在代价计算中加入梯度代价,提高了视差计算的准确性和算法的稳定性。然后,利用改进的AD-Census算法对2组物料堆图像进行立体匹配生成物料堆的三维点云。再通过ICP算法实现点云配准和融合,提高物料堆点云数据的准确性和完整性。最后,采用Delaunay三角剖分算法对点云进行三角剖分并计算体积。经过多次试验证明,该方法在测量物料堆体积时误差为3.02%,较改进前降低了1.04个百分点,测量时间不超过10 min,能够满足物料堆体积测量试验要求。改进后的测量方法较原始方法在测量精度上有一定的提升,对于企业精准盘库应用有一定的参考意义。 展开更多
关键词 双目立体视觉 点云配准 DELAUNAY 三角剖分 物料堆体积计算
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基于双目立体感知和安全区域分割的大型施工机械近电安全距离智能预警方法研究 被引量：1
9
作者 马富齐 王嘉勋 +2 位作者 贾嵘 王波 马恒瑞 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第7期2554-2566,I0009,共14页
大型施工机械是电力检修、改造等作业的重要工具,其近电作业过程的安全距离有严格要求,因此,研究施工机械安全距离智能测量方法对保障本质安全生产意义重大。但其作业过程具有作业范围广、带电环境复杂等特点,现有方法表现出明显局限性... 大型施工机械是电力检修、改造等作业的重要工具,其近电作业过程的安全距离有严格要求,因此,研究施工机械安全距离智能测量方法对保障本质安全生产意义重大。但其作业过程具有作业范围广、带电环境复杂等特点,现有方法表现出明显局限性。为此,该文提出一种基于双目立体感知和安全区域分割的施工机械安全距离智能测量方法。首先,通过PSMNet立体感知模型获取作业场景的双目视差值,并基于坐标转换的三维重建方法得到作业场景的三维世界空间坐标信息;然后,通过区域元素辨识和Canny边缘检测模型精确识别施工机械位置与安全区域边界;最后,通过监测施工机械与安全区域边界间水平和垂直方向的最小欧式距离变化,实现对大型施工机械作业安全距离的量化及动态预警。实验数据表明,所提方法对于实际施工机械复杂场景的三维空间重建平均误差仅3.3%,对于该场景多元化作业元素的识别精确度达到94.5%,相比现有方法表现出更好的检测性能及实用价值。 展开更多
关键词 近电作业 电力深度视觉 安全距离测量 双目立体感知 安全区域分割
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牛场动态目标双目立体图像深度学习训练数据集
10
作者 李世杰 曹姗姗 +3 位作者 金庆同 刘婷婷 孙伟 孔繁涛 《中国科学数据(中英文网络版)》 2025年第3期580-588,共9页
随着新一代信息技术与畜牧业的融合发展,基于机器视觉的非接触式牛只个体身份识别、异常行为检测等技术正逐步成为智慧畜牧的重要手段。为支持深度学习在实际养殖环境中的应用,本研究构建了一个来源于真实养牛场的双目立体视觉图像数据... 随着新一代信息技术与畜牧业的融合发展,基于机器视觉的非接触式牛只个体身份识别、异常行为检测等技术正逐步成为智慧畜牧的重要手段。为支持深度学习在实际养殖环境中的应用,本研究构建了一个来源于真实养牛场的双目立体视觉图像数据集。数据集使用ZED2i相机采集,包含551组同步的左/右视角图像,涵盖不同时段(上午、下午),不同光照(顺光、逆光),不同饲养阶段的牛只个体、群体活动及与行人交互等多种典型场景,适用于牛只目标检测、行为识别、深度估计与场景理解等研究任务。为提升数据质量与泛化能力,数据集中引入图像模糊检测、质量筛选与多轮数据增强策略。本数据集真实反映了自然养殖环境下的牛场动态目标视觉感知特征,为畜牧智能监测系统的开发与深度学习模型的训练提供了高质量的数据支持。 展开更多
关键词 牛场动态目标 双目立体视觉 典型场景 智能养殖 深度学习
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基于多尺度感受野的水下双目视觉测距算法研究
11
作者 涂天佳 秦毅 +1 位作者 梁晨 陈然 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期11-19,共9页
基于双目视觉的立体匹配网络被广泛应用于目标定位,其计算速度和精度直接影响机器人的任务执行。针对现有立体匹配网络参数冗余、计算速度缓慢等问题,提出利用混合空洞卷积替代特征提取部分的普通卷积层,减少网络层数,极大地降低了网络... 基于双目视觉的立体匹配网络被广泛应用于目标定位,其计算速度和精度直接影响机器人的任务执行。针对现有立体匹配网络参数冗余、计算速度缓慢等问题,提出利用混合空洞卷积替代特征提取部分的普通卷积层,减少网络层数,极大地降低了网络参数量,提升了网络的运行速度。为增强网络在弱纹理、边缘区域的特征表达能力,提出一种多尺度感受野模块,以融合不同尺度感受野的特征。将该模块嵌入立体匹配网络,构建了多尺度感受野立体匹配网络,实现了目标位置信息的精确检测。基于所提网络和校正模型,在水池模拟环境下开展了水下机器人的目标定位实验。结果表明,所提方法有效解决了现有立体匹配网络在弱纹理、重叠以及边缘区域的误匹配问题,对特定目标物定位精度可达89%,较其他主流视觉测量方法均有显著提升,在水下目标定位中具有重要应用价值。 展开更多
关键词 双目视觉 深度估计 立体匹配 水下机器人 混合空洞卷积 多尺度
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基于YOLOv9-SOEP与双目立体视觉的输电线路山火火焰高度测量
12
作者 赖东阳 邱志斌 +4 位作者 杨泽鼎 叶俊 罗瑞杰 彭添浩 周硕伦 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第8期258-268,共11页
针对输电线路山火监测与风险预警中火焰高度测量困难的技术难题,提出一种融合YOLOv9-SOEP算法和双目立体视觉的输电线路山火火焰高度测量方法。该方法在YOLOv9网络架构的基础上引入小目标检测增强金字塔(SOEP)模块,构建了适用于输电线... 针对输电线路山火监测与风险预警中火焰高度测量困难的技术难题,提出一种融合YOLOv9-SOEP算法和双目立体视觉的输电线路山火火焰高度测量方法。该方法在YOLOv9网络架构的基础上引入小目标检测增强金字塔(SOEP)模块,构建了适用于输电线路山火场景的YOLOv9-SOEP改进目标检测算法;针对火焰图像纹理特征弱的问题,采用相位一致性方法实现山火双目图像的高精度特征点提取与匹配;最后通过特征点三维坐标转换与像素比例计算,建立了完整的输电线路山火火焰高度测量模型。实验结果表明,改进后的YOLOv9-SOEP目标检测模型在平均精度和召回率上分别达到了85%和89%,相比于原模型分别提升4%和19%,有效解决了小目标火焰漏检的问题;基于相位一致性的立体匹配方法能够较好地保留深度图中火焰目标的细节特征,在保证特征点充足的前提下匹配准确率达到了92%;在模拟山火火焰高度测量实验中,火焰高度的测量误差控制在6.48%以内,所提方法为输电线路山火监测与风险预警提供了可靠的火焰高度测量解决方案。 展开更多
关键词 双目立体视觉 相位一致性 山火测高 目标检测
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基于双目视觉的林草火灾检测与测距方法
13
作者 朱元彩 孙立瑛 +5 位作者 张凡 吴兆立 高向东 金雷 李晓东 李若瑜 《测绘通报》 北大核心 2025年第9期26-33,共8页
林草火灾已成为严重的公共安全问题,经常导致重大人员伤亡和财产损失。本文提出了一种目标检测与立体匹配相结合的火灾目标测距方法,实现对火灾目标的识别和定位。采用3层SGBM算法与YOLOv5目标检测相结合,进行WLS滤波;通过改进3层SGBM算... 林草火灾已成为严重的公共安全问题,经常导致重大人员伤亡和财产损失。本文提出了一种目标检测与立体匹配相结合的火灾目标测距方法,实现对火灾目标的识别和定位。采用3层SGBM算法与YOLOv5目标检测相结合,进行WLS滤波;通过改进3层SGBM算法,对目标深度信息进行不同尺度的优化,提高了大尺度深度图像的准确性和稳定性,提出了一种基于正三角形的火灾目标检测框中心点距离计算方法,剔除无效点,提高测距精度。试验结果表明,测试距离中检测目标占比在4%以内时,改进的SGBM算法能够达到较高的精度,相对定位误差在2%以内。本文方法具有较高的精度和可靠性,可以应用于林草火灾监测预警和灭火救援等领域。 展开更多
关键词 林草火灾 火灾测距 双目视觉 目标检测 立体匹配
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融合多尺度特征注意力的双目立体匹配算法
14
作者 张嫡 李泽平 +1 位作者 赵勇 杨文帮 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期30-36,共7页
针对现有的立体匹配算法在反光、反射、纹理模糊、纹理复杂边缘等区域推理精度不高的问题,提出一种融合多尺度特征注意力的立体匹配网络。采用改进的金字塔池化模块,将金字塔池化结合U型架构,加强边缘区域有效特征信息的提取;在网络中... 针对现有的立体匹配算法在反光、反射、纹理模糊、纹理复杂边缘等区域推理精度不高的问题,提出一种融合多尺度特征注意力的立体匹配网络。采用改进的金字塔池化模块,将金字塔池化结合U型架构,加强边缘区域有效特征信息的提取;在网络中引入多尺度特征融合的注意力模块,融合多尺度代价体和注意力机制增强代价体中不同层次信息量,同时捕获在不同维度间的信息依赖关系,抑制代价体中无关信息;采用多阶段的视差精化得到最终的视差图。实验结果表明,MFANet预测的精度相比基准网络GwcNet在SceneFlow、KITTI 2012和KITTI 2015分别提高了18.8%、11.6%、12%。 展开更多
关键词 深度学习 立体匹配 双目视觉 特征提取 多尺度特征注意力 改进金字塔池化 视差优化
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基于双目视觉的铝合金件三维点云重建研究
15
作者 吕钦 周诗洋 +1 位作者 万波为 刘怀广 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第2期63-68,共6页
针对传统三维立体匹配算法对光照不均、弱纹理图像误匹配率高导致三维重建点云误差大的问题,提出一种基于改进十字交叉域聚合的加强边缘梯度的立体匹配算法对表面易反光、纹理弱的铝合金件进行三维重建。首先,搭建双目立体视觉实验平台... 针对传统三维立体匹配算法对光照不均、弱纹理图像误匹配率高导致三维重建点云误差大的问题,提出一种基于改进十字交叉域聚合的加强边缘梯度的立体匹配算法对表面易反光、纹理弱的铝合金件进行三维重建。首先,搭建双目立体视觉实验平台,并通过张正友标定法对测量系统进行标定;再根据提出的改进十字交叉区域代价聚合的立体匹配算法获取视差图和深度图;最后,将深度图转换为点云信息,并采用Open3D开源库重构铝合金件的三维信息。实验结果表明,提出的立体匹配算法能有效地降低误匹配率,重建出的铝合金件的三维点云孔径直径平均误差小于5%,可以为机械零件尺寸的快速测量提供参考。 展开更多
关键词 双目视觉 铝合金件 立体匹配 三维点云重建
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格木生长因子的双目测定研究
16
作者 王鹏 王雪峰 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期63-73,84,共12页
【目的】对格木生长因子的双目测定方法进行研究,为格木等珍贵树种生长数据的无损、高效测定提供参考。【方法】利用MicaSense RedEdge多光谱相机获取格木图像,采用小波包变换与限制对比度自适应直方图均衡算法(contrast limited adapti... 【目的】对格木生长因子的双目测定方法进行研究,为格木等珍贵树种生长数据的无损、高效测定提供参考。【方法】利用MicaSense RedEdge多光谱相机获取格木图像,采用小波包变换与限制对比度自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对格木图像进行预处理;应用Matlab平台中的Stereo Camera Calibrator工具箱进行相机标定后,使用Bouguet算法对预处理的格木图像进行立体校正,并通过ADCensus和半全局匹配(SGM)算法进行立体匹配获得视差图像,然后根据三角测量原理计算格木树高、冠幅及地径。【结果】对由MicaSense RedEdge多光谱相机获取的格木图像,小波包变换可以有效去除图像中的强噪声,经小波包去噪后其平均信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)达到了24.9326,去噪效果显著优于小波阈值去噪及其他滤波方法;CLAHE均衡化后格木图像的灰度值分布概率更加均匀且噪声未被过度放大。通过相机标定获取左右相机的内外参数、平移旋转矩阵及畸变系数,得到的重投影误差为0.1698个像素,实现了高精度标定;Bouguet立体校正实现了左右视图的行对准,将图像匹配的搜索维度由二维降至一维;相较于SGM算法,ADCensus算法立体匹配的视差图像更加稠密、平滑,对于格木生长因子的测算精度更高,基于ADCensus算法视差图像测算的树高、冠幅及地径与实际测量值的平均相对误差(MRE)分别为2.108%,2.949%和5.938%,平均绝对误差(MAE)分别为1.429,1.346和0.030 cm,均方根误差(RMSE)分别为1.525,1.390和0.031 cm。【结论】图像预处理可以减少强噪声并增强图像细节,提升重建的准确性。通过高精度标定、立体较正、立体匹配可以获取准确的视差信息,进而实现对格木生长因子的快速、精准测定。 展开更多
关键词 格木 生长因子 双目视觉 图像降噪 立体匹配
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半全局立体视觉匹配中的惩罚因子自适应算法
17
作者 徐彩军 林煌城 +2 位作者 魏廷智 何祖恩 吴海彬 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第9期17-23,共7页
针对SGM(semi-global matching)算法的惩罚因子在不同场景需要根据经验进行反复测试再进行设定以及惩罚因子为定值,容易出现误匹配的问题,提出SGM算法的惩罚因子自适应动态调整策略,采用惩罚因子根据初始匹配代价与相邻像素点灰度值的... 针对SGM(semi-global matching)算法的惩罚因子在不同场景需要根据经验进行反复测试再进行设定以及惩罚因子为定值,容易出现误匹配的问题,提出SGM算法的惩罚因子自适应动态调整策略,采用惩罚因子根据初始匹配代价与相邻像素点灰度值的梯度在每个像素的各个视差空间下进行自适应动态调整。实验结果表明,在不同的场景下,通过惩罚因子的自适应调节,不仅能够避免设定惩罚因子的难题,还能有效地提高视差匹配的正确率,降低视差图灰度值平均误差。 展开更多
关键词 惩罚因子 双目视觉 自适应策略 半全局立体匹配 视差
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贮箱液面三维形态的双目视觉测量方法
18
作者 张一鸣 郝方楠 +2 位作者 徐自力 张钰豪 张轩 《火箭推进》 北大核心 2025年第2期115-124,共10页
在地面试验过程中,准确测量推进剂贮箱的液面三维形态可以更好地表征晃动行为,对于液体晃动动力学特性研究以及贮箱结构优化设计具有重要意义,然而目前仍缺乏有效的高空间分辨率测量手段。提出了一种贮箱液面三维形态的双目视觉测量方法... 在地面试验过程中,准确测量推进剂贮箱的液面三维形态可以更好地表征晃动行为,对于液体晃动动力学特性研究以及贮箱结构优化设计具有重要意义,然而目前仍缺乏有效的高空间分辨率测量手段。提出了一种贮箱液面三维形态的双目视觉测量方法,通过随机散斑投影技术为液面补充特征信息;针对双目视角下液面特征点分布的稀疏性与不均匀性问题,采用由稀疏到稠密的匹配策略,将人工神经网络与SIFT特征算法相结合,建立一种高空间分辨率立体匹配算法,获取稠密且均匀分布的测点;基于双目视觉成像模型对测点三维坐标进行求解,实现液面形态的三维重建。开展了不同液位高度下的静态液面形态测量试验,所提方法的平均离面误差不超过2.3 mm,最大离面误差不超过3.0 mm。开展了简谐激励下的动态液面形态测量试验,所提方法的液面形态测量结果与有限元方法的模态振型计算结果一致,测量的液面晃动主频率与实际激励频率之间的相对误差为1.96%。结果表明,所提方法可以实现贮箱液面三维形态的高空间分辨率测量,具有较高的测量精度,且能够有效捕捉贮箱液面的动态行为。 展开更多
关键词 推进剂贮箱 液面形态测量 双目视觉 人工神经网络 立体匹配 三维重建
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塔式起重机钢丝绳损伤检测
19
作者 张堆学 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第4期60-65,共6页
塔吊钢丝绳的可靠性直接关乎施工现场工作效率和工作人员生命安全.现有钢丝绳损伤检测主要聚焦损伤类型识别,忽略绳径测量,检测可靠性和效率不高.为此,提出了融合双目立体视觉成像技术与深度学习模型的钢丝绳测量和损伤识别方法.首先,... 塔吊钢丝绳的可靠性直接关乎施工现场工作效率和工作人员生命安全.现有钢丝绳损伤检测主要聚焦损伤类型识别,忽略绳径测量,检测可靠性和效率不高.为此,提出了融合双目立体视觉成像技术与深度学习模型的钢丝绳测量和损伤识别方法.首先,在塔吊起重臂安装双目立体视觉成像装置,采用英伟达B01 IMX209双目立体视觉摄像头获取包含深度信息的钢丝绳损伤图像;然后,基于深度信息聚类法开展钢丝绳精准分割,并利用相似三角形性质实现绳径测量和异常诊断;最后,利用基于深度信息聚类的损伤图像训练ResNet-50模型,并且识别钢丝绳损伤类型.结果表明,ResNet-50模型对6种损伤检测的平均准确率为94.64%,与YOLOv8n、MobileNetV3-v8和GhostNet-v模型相比分别提升了15.01%、28.06%和18.73%. 展开更多
关键词 双目立体视觉 ResNet-50 相似三角形 深度信息
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低对比度条件的双目立体视觉测距
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作者 杨军 陈令烨 +3 位作者 陈立邦 卞启航 刘忆琨 周建英 《液晶与显示》 北大核心 2025年第4期577-587,共11页
为了解决在雾霾、强背景等低对比度环境下双目测距能力下降的问题,本研究结合计算机图像增强技术,优化了深度信息计算和图像处理方法,以实现低对比度环境下的高精度双目被动式测距。首先,应用图像增强技术提升双目图像的特征点识别和匹... 为了解决在雾霾、强背景等低对比度环境下双目测距能力下降的问题,本研究结合计算机图像增强技术,优化了深度信息计算和图像处理方法,以实现低对比度环境下的高精度双目被动式测距。首先,应用图像增强技术提升双目图像的特征点识别和匹配精度,改善低对比度环境中的图像质量。接着,在图像重建终端中引入三维立体显示装置,优化深度信息的计算方法,确保在图像特征明显退化的情况下仍能获得精确的距离信息。通过人眼的双目立体视觉实现目标图像的自动融合与配准,提高测距范围和精度。实验结果表明,对比传统五八式测距仪存在的10%测距误差,本文提出的双目立体视觉测距方法在500~1300 m范围内的测距平均相对误差(MRE)小于2.3%,同时该方法在低对比度环境下表现出良好的测距稳定性、可靠性和实时性。本文提出的测距方法能够在低对比度环境中实现对运动目标的实时快速双目被动测距,具有精度高、抗干扰能力强的优点,适用于工业控制、驾驶辅助和目标指示等应用场景。 展开更多
关键词 双目测距 立体视觉 低对比度 3D显示
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