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[IEEE 2018年第23届新兴技术与工厂自动化国际会议(ETFA) - 意大利都灵(2018年9月4日-7日)] 2018 IEEE第23届新兴技术与工厂自动化国际会议(ETFA) - 基于流形卡尔曼滤波的单摄像头铁路障碍物检测与定位系统
摘要： 铁路线路监测对于保障列车在环境或人为破坏影响下安全平稳运行至关重要。本研究提出了一种专为利用机车搭载单目相机开展铁路基础设施监测作业而设计的运动恢复结构（SfM）流程。我们基于射影几何数学原理开发了动态重建工具，通过点、线、整体物体及其他已知元素的三角测量技术解决定位问题。利用场景结构的先验知识（已知轨距）和相机内参，可实现列车轨迹与检测物体的度量级三维重建。本方法融合计算机视觉技术进行关键要素检测，并采用贝叶斯滤波对特征集进行分类。我们专门开发了轨道几何识别算法，运用基于线条的方法评估相机位姿?；谡庑┏跏脊兰浦?，流形无?？ǘ瞬ㄆ鞫晕冉∑ヅ涞奶卣骷写?，融合多源相机方位线索并通过RANSAC获取最优解，从而实现检测物体的三角测量与定位。研究通过真实场景数据采集分析验证了所获结果的可靠性。
关键词： RANSAC（随机抽样一致算法）、铁路线路监测、射影几何、贝叶斯滤波、单目相机、无迹卡尔曼滤波器、计算机视觉、运动恢复结构
更新于2025-09-23 15:21:01
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一种用于树冠叶层监测的轻量级Leddar光学融合扫描系统（FSS）
摘要： 对环境空间进行高精度采样的需求日益增长，正推动着非破坏性三维（3D）传感技术的快速发展。虽然激光雷达传感器能够实现从室内到景观等不同尺度的精确3D测量，但目前仍缺乏适用于大范围、多时相监测的经济便携产品。本研究旨在配置一种紧凑型低成本3D融合扫描系统（FSS），通过多段Leddar（发光二极管探测与测距，LeddarTech）、单目相机及旋转机器人来获取半球状彩色点云数据。该系统包含利用Leddar深度测量值与图像视差信息的完整校准与融合算法框架。研究团队运用FSS系统对秋季落叶期的杨树（Populus spp.）林分进行了重复扫描，结果表明：基于光束法平差的校准误差介于1至3像素之间；FSS扫描数据与基准地面激光扫描数据的冠层体积剖面具有相似性，在不同叶面积覆盖阶段的相关系数r2介于0.5至0.7之间；FSS获取的3D点分布信息还为叶面积指数（LAI）估算提供了有效校正因子。校正后LAI测量结果的一致性证明了部署FSS系统进行冠层叶片监测的实际价值。
关键词： 地面激光扫描、冠层监测、单目相机、传感器融合、激光雷达、Leddar、运动恢复结构、叶面积指数
更新于2025-09-12 10:27:22
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[IEEE 2018年第七届全球消费电子大会(GCCE) - 日本奈良 (2018.10.9-2018.10.12)] 2018年IEEE第七届全球消费电子大会(GCCE) - 通过车载摄像头提升夜间行人识别图像的可见性
摘要： 在本研究中，我们提出了一种提升夜间车载摄像头行人识别可见性的方法。该方法将夜间图像及通过模拟生成的对应日间图像输入深度学习中的神经网络进行特征学习。随后，利用训练所得模型，我们成功实现了从自车到行人5米至30米范围内的图像转换实验，使夜间图像更接近日间图像效果。
关键词： 序列图像、单目相机、行人检测、深度学习、图像转换、神经网络
更新于2025-09-04 15:30:14