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基于重叠区域改进SURF的无人机影像快速匹配算法
被引量：
1
1
作者
张胜国
聂文泽
+3 位作者
饶维冬
张林杰
王宇
左强
《无线电工程》
2024年第8期1978-1985,共8页
针对无人机影像匹配算法因影像信息量大、视场大和地物纹理复杂而导致匹配精度及效率低的问题,以加速稳健特征(Speeded Up Robust Features, SURF)算法为基础,提出了一种基于重叠区域改进SURF算法的无人机影像快速匹配算法。算法主要分...
针对无人机影像匹配算法因影像信息量大、视场大和地物纹理复杂而导致匹配精度及效率低的问题,以加速稳健特征(Speeded Up Robust Features, SURF)算法为基础,提出了一种基于重叠区域改进SURF算法的无人机影像快速匹配算法。算法主要分为3步:(1)利用无人机影像重叠率计算影像特征点检测提取区域,并在区域内进行SURF特征点检测提取,避免无效特征点影响匹配精度与效率;(2)采用同心圆环8区域模板替换原SURF算法矩形模板,并引入影像色彩信息构建34维的特征描述符,进行特征匹配;(3)采用M估计抽样一致性(M-estimator Sample Consensus, MSAC)算法剔除误匹配点,实现影像的精匹配。实验分析表明,所提算法能够有效提升无人机影像特征匹配正确率及算法运行时间效率。
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关键词
无人机影像
特征匹配
加速稳健特征
算法
重叠区域
m
估计
抽样
一致性
算法
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职称材料
基于空间约束的自适应单目3D物体检测算法
被引量：
1
2
作者
张峻宁
苏群星
+2 位作者
刘鹏远
王正军
谷宏强
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1138-1146,共9页
引入无须先验模版匹配的3D目标检测算法,通过简化消失点(VP)计算和改进角点提取等步骤,提出一种自适应的单目3D物体检测算法.针对复杂场景下VP计算易受干扰的问题,根据室内场景中世界坐标系、相机以及目标物体之间的空间关系,建立目标...
引入无须先验模版匹配的3D目标检测算法,通过简化消失点(VP)计算和改进角点提取等步骤,提出一种自适应的单目3D物体检测算法.针对复杂场景下VP计算易受干扰的问题,根据室内场景中世界坐标系、相机以及目标物体之间的空间关系,建立目标、相机偏航角与VP之间的约束模型,提出一种基于空间约束的M估计子抽样一致性(MSAC)消失点计算方法;为了提高3D框的估计精度,在VP透视关系的基础上,提出一种自适应估计3D框角点的方法,通过建立目标3D轮廓线与2D框的空间约束关系,实现目标物体的3D框快速检测.相关数据集的实验结果表明,所提方法相比于其他算法不仅在室内场景下具有估计精度高、实时性好的优势,而且在室外场景实验下也具有更好的精度和鲁棒性.
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关键词
3D目标检测
透视原理
消失点(VP)
空间约束
m
估计
子
抽样
一致性
(
msac
)
算法
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职称材料
题名
基于重叠区域改进SURF的无人机影像快速匹配算法
被引量：
1
1
作者
张胜国
聂文泽
饶维冬
张林杰
王宇
左强
机构
中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司
桂林理工大学测绘地理信息学院
出处
《无线电工程》
2024年第8期1978-1985,共8页
基金
国家重点研发计划(2022YFC3004402)。
文摘
针对无人机影像匹配算法因影像信息量大、视场大和地物纹理复杂而导致匹配精度及效率低的问题,以加速稳健特征(Speeded Up Robust Features, SURF)算法为基础,提出了一种基于重叠区域改进SURF算法的无人机影像快速匹配算法。算法主要分为3步:(1)利用无人机影像重叠率计算影像特征点检测提取区域,并在区域内进行SURF特征点检测提取,避免无效特征点影响匹配精度与效率;(2)采用同心圆环8区域模板替换原SURF算法矩形模板,并引入影像色彩信息构建34维的特征描述符,进行特征匹配;(3)采用M估计抽样一致性(M-estimator Sample Consensus, MSAC)算法剔除误匹配点,实现影像的精匹配。实验分析表明,所提算法能够有效提升无人机影像特征匹配正确率及算法运行时间效率。
关键词
无人机影像
特征匹配
加速稳健特征
算法
重叠区域
m
估计
抽样
一致性
算法
Keywords
UAV i
m
aging
feature
m
atching
SURF algorith
m
overlapping region
msac
algorith
m
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于空间约束的自适应单目3D物体检测算法
被引量：
1
2
作者
张峻宁
苏群星
刘鹏远
王正军
谷宏强
机构
陆军工程大学导弹工程系
陆军指挥学院
[
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1138-1146,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51205405,51305454).
文摘
引入无须先验模版匹配的3D目标检测算法,通过简化消失点(VP)计算和改进角点提取等步骤,提出一种自适应的单目3D物体检测算法.针对复杂场景下VP计算易受干扰的问题,根据室内场景中世界坐标系、相机以及目标物体之间的空间关系,建立目标、相机偏航角与VP之间的约束模型,提出一种基于空间约束的M估计子抽样一致性(MSAC)消失点计算方法;为了提高3D框的估计精度,在VP透视关系的基础上,提出一种自适应估计3D框角点的方法,通过建立目标3D轮廓线与2D框的空间约束关系,实现目标物体的3D框快速检测.相关数据集的实验结果表明,所提方法相比于其他算法不仅在室内场景下具有估计精度高、实时性好的优势,而且在室外场景实验下也具有更好的精度和鲁棒性.
关键词
3D目标检测
透视原理
消失点(VP)
空间约束
m
估计
子
抽样
一致性
(
msac
)
算法
Keywords
3D target detection
perspective principle
vanishing point(VP)
space constraint
m
-esti
m
ator sa
m
ple and consensus(
msac
)algorith
m
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于重叠区域改进SURF的无人机影像快速匹配算法
张胜国
聂文泽
饶维冬
张林杰
王宇
左强
《无线电工程》
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
基于空间约束的自适应单目3D物体检测算法
张峻宁
苏群星
刘鹏远
王正军
谷宏强
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
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职称材料
已选择
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