利用计算机视觉对桥梁结构进行位移测量,常见的方法有特征点算法和光流法。为解决光照变化对光流法的精度影响,以及特征点法难以对目标进行实时跟踪等问题,以定向FAST与旋转BRIEF(oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)特征点算法提取...利用计算机视觉对桥梁结构进行位移测量,常见的方法有特征点算法和光流法。为解决光照变化对光流法的精度影响,以及特征点法难以对目标进行实时跟踪等问题,以定向FAST与旋转BRIEF(oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)特征点算法提取目标特征点,并结合LK(Lucas-Kanade)光流法进行跟踪。通过两种算法的互补融合,并设定周期性更新策略,有效减少误差积累。在室内进行了钢板梁模型激振试验,探讨光照变化对算法性能的影响。将算法得到的位移数据与激光位移计测量结果进行对比,以验证其准确性。此外,还将该算法与FAST-LK、SIFT-LK、Shi-Tomasi-LK、siamRPN++等算法进行比对分析。结果表明:该算法得到的位移曲线拟合程度在95%以上,误差控制在5%之内,验证了其可行性,同时,试验表明该方法对光照变化具有一定的鲁棒性,并能达到实时性的要求。展开更多
现有大多数视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法大部分基于静态环境假设,导致其在动态环境中的定位精度显著下降。为解决这一问题,本文提出一种结合目标检测和光流方法的对象级动态SLAM方法。该...现有大多数视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法大部分基于静态环境假设,导致其在动态环境中的定位精度显著下降。为解决这一问题,本文提出一种结合目标检测和光流方法的对象级动态SLAM方法。该方法使用目标检测获取对象信息,结合光流和对象重投影技术来识别对象的动静属性,并剔除动态对象上的特征点。随后,寻找检测对象和地图中对象的最佳匹配关系。然后,在关键帧中优化静态对象,同时提出一种动态二次曲面优化策略,用于在对象地图中优化动态二次曲面模型,并追踪动态对象的运动轨迹。最后,重建稠密静态背景。在Bonn和TUM数据集上的实验表明,本文方法的绝对位姿精度提升约44.3%,相对位姿精度提升约19.0%。实验结果表明,本文方法在动态场景中能够实现更精确、更稳健的定位。为进一步验证系统的在线性能,本文还在真实动态场景中对该系统进行了测试,并达到了预期的结果。展开更多
文摘利用计算机视觉对桥梁结构进行位移测量,常见的方法有特征点算法和光流法。为解决光照变化对光流法的精度影响,以及特征点法难以对目标进行实时跟踪等问题,以定向FAST与旋转BRIEF(oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)特征点算法提取目标特征点,并结合LK(Lucas-Kanade)光流法进行跟踪。通过两种算法的互补融合,并设定周期性更新策略,有效减少误差积累。在室内进行了钢板梁模型激振试验,探讨光照变化对算法性能的影响。将算法得到的位移数据与激光位移计测量结果进行对比,以验证其准确性。此外,还将该算法与FAST-LK、SIFT-LK、Shi-Tomasi-LK、siamRPN++等算法进行比对分析。结果表明:该算法得到的位移曲线拟合程度在95%以上,误差控制在5%之内,验证了其可行性,同时,试验表明该方法对光照变化具有一定的鲁棒性,并能达到实时性的要求。
文摘现有大多数视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法大部分基于静态环境假设,导致其在动态环境中的定位精度显著下降。为解决这一问题,本文提出一种结合目标检测和光流方法的对象级动态SLAM方法。该方法使用目标检测获取对象信息,结合光流和对象重投影技术来识别对象的动静属性,并剔除动态对象上的特征点。随后,寻找检测对象和地图中对象的最佳匹配关系。然后,在关键帧中优化静态对象,同时提出一种动态二次曲面优化策略,用于在对象地图中优化动态二次曲面模型,并追踪动态对象的运动轨迹。最后,重建稠密静态背景。在Bonn和TUM数据集上的实验表明,本文方法的绝对位姿精度提升约44.3%,相对位姿精度提升约19.0%。实验结果表明,本文方法在动态场景中能够实现更精确、更稳健的定位。为进一步验证系统的在线性能,本文还在真实动态场景中对该系统进行了测试,并达到了预期的结果。
