在动态场景运动目标检测下提出了一种新颖的快速目标检测算法,针对SURF算法不能满足实时性的需要,提出基于ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征的特征点匹配算法,接着采用八参数旋转模型,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动...在动态场景运动目标检测下提出了一种新颖的快速目标检测算法,针对SURF算法不能满足实时性的需要,提出基于ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征的特征点匹配算法,接着采用八参数旋转模型,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,最后使用帧差法来获得运动目标。在此过程中采用PROSAC(progressive sample consensus)算法来去除外点。实验结果表明,该算法不仅保持了SURF本身的优越性,而且提高了检测速度,可以实时准确的检测出运动目标。展开更多
针对无人机载视频序列影像动态背景以及常用检测方法处理效率不高等问题,提出了一种基于特征的无人机载视频运动目标快速检测方法。该方法主要包括预处理、ORB特征提取(oriented fast and rotated BRIEF,ORB)、渐进一致采样(progressive...针对无人机载视频序列影像动态背景以及常用检测方法处理效率不高等问题,提出了一种基于特征的无人机载视频运动目标快速检测方法。该方法主要包括预处理、ORB特征提取(oriented fast and rotated BRIEF,ORB)、渐进一致采样(progressive sample consensus,PROSAC)特征精匹配、全局运动估计与全局运动补偿、运动目标初检测和形态学后处理等6个步骤。通过2组无人机载视频数据实验研究表明:对不同传感器获取的不同帧率和不同尺寸大小的视频序列影像,采用本方法的运动目标检测结果较好,计算效率最高,且能够满足实时处理需求。展开更多
在低纹理场景中,基于点特征的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法很难追踪足够多的有效特征点,系统甚至无法正常工作.众所周知,丰富的线段特征存在在人造结构化环境中的地面与墙面交界处.因此,提出一...在低纹理场景中,基于点特征的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法很难追踪足够多的有效特征点,系统甚至无法正常工作.众所周知,丰富的线段特征存在在人造结构化环境中的地面与墙面交界处.因此,提出一种点线特征融合的双目视觉SLAM算法.在特征提取前,引入梯度密度滤波器加速线特征提取和提高线匹配的准确度,在特征点匹配阶段,采用渐进采样一致性(Progressive Sampling Consensus,PROSAC)算法剔除误匹配点,从而提高定位精度.此外,在特征的融合过程中引入加权思想.在构造误差函数时对点线特征权重进行合理分配.最后,通过在公开的数据集上得到的仿真并与一些优秀的算法进行对比,该算法性能优于PL-SLAM和LSD-SLAM算法,证明了算法的有效性和准确性.展开更多
文摘在动态场景运动目标检测下提出了一种新颖的快速目标检测算法,针对SURF算法不能满足实时性的需要,提出基于ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征的特征点匹配算法,接着采用八参数旋转模型,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,最后使用帧差法来获得运动目标。在此过程中采用PROSAC(progressive sample consensus)算法来去除外点。实验结果表明,该算法不仅保持了SURF本身的优越性,而且提高了检测速度,可以实时准确的检测出运动目标。
文摘针对无人机载视频序列影像动态背景以及常用检测方法处理效率不高等问题,提出了一种基于特征的无人机载视频运动目标快速检测方法。该方法主要包括预处理、ORB特征提取(oriented fast and rotated BRIEF,ORB)、渐进一致采样(progressive sample consensus,PROSAC)特征精匹配、全局运动估计与全局运动补偿、运动目标初检测和形态学后处理等6个步骤。通过2组无人机载视频数据实验研究表明:对不同传感器获取的不同帧率和不同尺寸大小的视频序列影像,采用本方法的运动目标检测结果较好,计算效率最高,且能够满足实时处理需求。
