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本文采用特征点检测实现移动机器人的单目视觉里程计,通过对图像进行网格划分保证特征点均匀分布,提高特征点匹配效率。并行计算基础矩阵及单应矩阵实现单目视觉里程计的自动初始化,采用RANSAC算法剔除外点提高特征点匹配质量。设定运动模型及参考帧模型加速帧间运动估计,并通过合理的关键帧选取策略及图优化提高相机位姿精度及鲁棒性。利用TUM数据集测试本文设计的单目视觉里程计,实验轨迹误差为3.58 m,通过Turtlebot2移动机器人对真实环境进行测试,实验表明本文方法的有效性。 相似文献
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增强现实中的跟踪注册技术一直是研究的重点和难点,而地下矿道和巷道内亮度低,产生的图像较昏暗,车载相机快速运动和抖动,对传统的基于特征匹配的跟踪注册提出了挑战。本文从提高增强现实中跟踪注册稳健性和精度出发,采用基于Retinex改进的方法增强昏暗图像的亮度,同时利用基于对抗神经网络的方法恢复运动模糊图像。首先提取图像ORB特征,实现初始化;然后根据跟踪特征点的数量,开启图像增强和图像恢复线程,提高特征点提取质量和数量。在数据集和真实模拟场景下的试验结果显示,跟踪精度提高了12%左右,在低亮度和含有轻微模糊的情况下,跟踪注册稳健性也有显著提高。 相似文献
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滑坡是发生在我国山区的主要地质灾害类型,金沙江地区由于地势较高、地形复杂、多云多雨的特点,给传统的滑坡监测增加了难度。合成孔径雷达差分干涉测量技术(Differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)已在滑坡地面沉降监测中得到了广泛应用。本文选取金沙江上游沿岸作为研究区域,基于2018年8月11日与9月28日的Sentinel-1A影像及SRTM1数据,利用GAMMA软件及D-InSAR技术监测到金沙江地区的地表形变,成功识别出金沙江右岸的一处滑坡灾害。研究结果显示,在此滑坡的坡顶部分出现了约2.5 cm的沉降,而在坡底部分由于崩塌物的累积,地面出现了约3 cm的抬升。从实验结果可以得出,InSAR技术是一种有效的滑坡变形监测手段,利用Sentinel-1A卫星的SAR数据对滑坡区域进行形变监测,可以得到较好的干涉结果。 相似文献
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CH3I、CHCl3、C2HCl3和CH2Br2是挥发性卤代烃4种重要成分,对大气化学产生重要影响。于2018年10月在西太平洋进行船基现场培养实验,研究微量元素Fe (50 nmol/L)、酸化(pH=7.9)、酸化(pH=7.9)和微量元素Fe (50 nmol/L)耦合作用、微量元素Fe (50 nmol/L)和N/P (16∶1)耦合作用及沙尘(4 mg/L)对浮游植物释放CH3I、CHCl3、C2HCl3和CH2Br2含量的影响。结果表明,与对照组相比,实验组CH3I、C2HCl3和CH2Br2的释放均被不同程度抑制;CHCl3的释放除添加沙尘时表现抑制作用外,其他条件下均为促进作用;实验组培养周期内叶绿素a浓度较高,而营养盐浓度变化规律不明显。总的来说,酸化和微量元素Fe可能是影响浮游植物释放挥发性卤代烃的重要限制因素,沙尘对促进浮游植物生长繁殖的影响更为显著。 相似文献
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一种新的用于极化SAR图像船只检测的散射相似性测度 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种新的用于极化合成孔径雷达(SAR)海上船只目标检测的测度。首先利用散射相似性参数研究船只与海杂波散射机制的差异。基于这些差异,提出了一种新的船只检测测度,该测度能够有效区分船只目标和海杂波。然后提出了利用核密度估计(KDE)方法对该测度进行建模的方法。基于统计模型,实现了自适应恒虚警率(CFAR)的检测方案。本文利用多景C波段RADARSAT-2极化SAR(Pol-SAR)数据上进行实验,系统分析了所提出测度的海杂波拟合性能与船只检测性能,并与两个经典的极化测度进行了比较,实验和比较结果证明了所提的测度的可行性。 相似文献
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海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 相似文献
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