In order to extract froth morphological feature,a bubble image adaptive segmentation method was proposed.Considering the image's low contrast and weak froth edges,froth image was coarsely segmented by using fuzzy ...In order to extract froth morphological feature,a bubble image adaptive segmentation method was proposed.Considering the image's low contrast and weak froth edges,froth image was coarsely segmented by using fuzzy c means(FCM) algorithm. Through the attributes of size and shape pattern spectrum,the optimal morphological structuring element was determined.According to the optimal parameters,some image noises were removed with an improved area opening and closing by reconstruction operation,which consist of image regional markers,and the bubbles were finely separated from each other by watershed transform.The experimental results show that the structural element can be determined adaptively by shape and size pattern spectrum,and the froth image is segmented accurately.Compared with other froth image segmentation method,the proposed method achieves much high accuracy,based on which,the bubble size and shape features are extracted effectively.展开更多
针对遥感地物建筑物图像目标尺度差异大、样本空间分布不均衡、地物边界模糊、场景区域跨度大所导致的分割效果不佳问题,本文提出一种融合动态特征增强高精度遥感建筑物分割算法。首先,构建New_GhostNetV2网络,利用自适应上下文感知卷积...针对遥感地物建筑物图像目标尺度差异大、样本空间分布不均衡、地物边界模糊、场景区域跨度大所导致的分割效果不佳问题,本文提出一种融合动态特征增强高精度遥感建筑物分割算法。首先,构建New_GhostNetV2网络,利用自适应上下文感知卷积,增强算法对样本空间特征的捕捉能力。其次,采用Ghost Convolution结合跳跃连接和特征分支策略设计多层级信息增强模块,增强特征整合。随后引入级联注意力CGA(cascaded group attention),通过组内独立注意力计算,加强模型对多样化地物形态的适应性。最后,通过动态深度特征增强器构造特征融合模块,进一步加强模型捕获能力。在WHU数据集上实验结果表明:改进算法较基线模型F1-Score提高8.57%,mIoU提高12.48%,与其他主流语义分割模型相比,改进DeepLabv3+具有更好的分割精度。展开更多
自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)作为智能制造系统的重要组成部分之一,为智能制造系统提供柔性物料搬运,其无人化趋势已是必然。针对此,这里研究开发了基于同步定位与建图(Simultaneous Localization and Map⁃ping,SLAM)导航...自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)作为智能制造系统的重要组成部分之一,为智能制造系统提供柔性物料搬运,其无人化趋势已是必然。针对此,这里研究开发了基于同步定位与建图(Simultaneous Localization and Map⁃ping,SLAM)导航的堆垛垛式叉车AGV,提出了一种基于IEPF算法(Iterative End Point Fit,IEPF)以及最小二乘法的雷达点云线段提取方法,在此基础上,研究基于线段特征匹配的SLAM定位算法,并将设计的SLAM导航算法移植到试验车测试。测试结果表明这里设计的基于激光SLAM导航的堆垛式叉车AGV具有较好的稳定性,能够实现横向7mm、纵向13mm的定位误差,为无人叉车的研究提供了技术支撑。展开更多
煤矿井下视觉同步定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)应用中,光照变化与低纹理场景严重影响特征点的提取和匹配结果,导致位姿估计失败,影响定位精度。提出一种基于改进定向快速旋转二值描述符ORB(Oriented Fast...煤矿井下视觉同步定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)应用中,光照变化与低纹理场景严重影响特征点的提取和匹配结果,导致位姿估计失败,影响定位精度。提出一种基于改进定向快速旋转二值描述符ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)-SLAM3算法的煤矿井下移动机器人双目视觉定位算法SL-SLAM。针对光照变化场景,在前端使用光照稳定性的Super-Point特征点提取网络替换原始ORB特征点提取算法,并提出一种特征点网格限定法,有效剔除无效特征点区域,增加位姿估计稳定性。针对低纹理场景,在前端引入稳定的线段检测器LSD(Line Segment Detector)线特征提取算法,并提出一种点线联合算法,按照特征点网格对线特征进行分组,根据特征点的匹配结果进行线特征匹配,降低线特征匹配复杂度,节约位姿估计时间。构建了点特征和线特征的重投影误差模型,在线特征残差模型中添加角度约束,通过点特征和线特征的位姿增量雅可比矩阵建立点线特征重投影误差统一成本函数。局部建图线程使用ORB-SLAM3经典的局部优化方法调整点、线特征和关键帧位姿,并在后端线程中进行回环修正、子图融合和全局捆绑调整BA(Bundle Adjustment)。在EuRoC数据集上的试验结果表明,SL-SLAM的绝对位姿误差APE(Absolute Pose Error)指标优于其他对比算法,并取得了与真值最接近的轨迹预测结果:均方根误差相较于ORB-SLAM3降低了17.3%。在煤矿井下模拟场景中的试验结果表明,SL-SLAM能适应光照变化和低纹理场景,可以满足煤矿井下移动机器人的定位精度和稳定性要求。展开更多
基金Projects(60634020,60874069) supported by the National Natural Science Foundation of ChinaProject(2009AA04Z137) supported by the National High-Tech Research and Development Program of China
文摘In order to extract froth morphological feature,a bubble image adaptive segmentation method was proposed.Considering the image's low contrast and weak froth edges,froth image was coarsely segmented by using fuzzy c means(FCM) algorithm. Through the attributes of size and shape pattern spectrum,the optimal morphological structuring element was determined.According to the optimal parameters,some image noises were removed with an improved area opening and closing by reconstruction operation,which consist of image regional markers,and the bubbles were finely separated from each other by watershed transform.The experimental results show that the structural element can be determined adaptively by shape and size pattern spectrum,and the froth image is segmented accurately.Compared with other froth image segmentation method,the proposed method achieves much high accuracy,based on which,the bubble size and shape features are extracted effectively.
文摘针对遥感地物建筑物图像目标尺度差异大、样本空间分布不均衡、地物边界模糊、场景区域跨度大所导致的分割效果不佳问题,本文提出一种融合动态特征增强高精度遥感建筑物分割算法。首先,构建New_GhostNetV2网络,利用自适应上下文感知卷积,增强算法对样本空间特征的捕捉能力。其次,采用Ghost Convolution结合跳跃连接和特征分支策略设计多层级信息增强模块,增强特征整合。随后引入级联注意力CGA(cascaded group attention),通过组内独立注意力计算,加强模型对多样化地物形态的适应性。最后,通过动态深度特征增强器构造特征融合模块,进一步加强模型捕获能力。在WHU数据集上实验结果表明:改进算法较基线模型F1-Score提高8.57%,mIoU提高12.48%,与其他主流语义分割模型相比,改进DeepLabv3+具有更好的分割精度。
文摘自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)作为智能制造系统的重要组成部分之一,为智能制造系统提供柔性物料搬运,其无人化趋势已是必然。针对此,这里研究开发了基于同步定位与建图(Simultaneous Localization and Map⁃ping,SLAM)导航的堆垛垛式叉车AGV,提出了一种基于IEPF算法(Iterative End Point Fit,IEPF)以及最小二乘法的雷达点云线段提取方法,在此基础上,研究基于线段特征匹配的SLAM定位算法,并将设计的SLAM导航算法移植到试验车测试。测试结果表明这里设计的基于激光SLAM导航的堆垛式叉车AGV具有较好的稳定性,能够实现横向7mm、纵向13mm的定位误差,为无人叉车的研究提供了技术支撑。
文摘煤矿井下视觉同步定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)应用中,光照变化与低纹理场景严重影响特征点的提取和匹配结果,导致位姿估计失败,影响定位精度。提出一种基于改进定向快速旋转二值描述符ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)-SLAM3算法的煤矿井下移动机器人双目视觉定位算法SL-SLAM。针对光照变化场景,在前端使用光照稳定性的Super-Point特征点提取网络替换原始ORB特征点提取算法,并提出一种特征点网格限定法,有效剔除无效特征点区域,增加位姿估计稳定性。针对低纹理场景,在前端引入稳定的线段检测器LSD(Line Segment Detector)线特征提取算法,并提出一种点线联合算法,按照特征点网格对线特征进行分组,根据特征点的匹配结果进行线特征匹配,降低线特征匹配复杂度,节约位姿估计时间。构建了点特征和线特征的重投影误差模型,在线特征残差模型中添加角度约束,通过点特征和线特征的位姿增量雅可比矩阵建立点线特征重投影误差统一成本函数。局部建图线程使用ORB-SLAM3经典的局部优化方法调整点、线特征和关键帧位姿,并在后端线程中进行回环修正、子图融合和全局捆绑调整BA(Bundle Adjustment)。在EuRoC数据集上的试验结果表明,SL-SLAM的绝对位姿误差APE(Absolute Pose Error)指标优于其他对比算法,并取得了与真值最接近的轨迹预测结果:均方根误差相较于ORB-SLAM3降低了17.3%。在煤矿井下模拟场景中的试验结果表明,SL-SLAM能适应光照变化和低纹理场景,可以满足煤矿井下移动机器人的定位精度和稳定性要求。
