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oe1(光电查) - 科学论文

12 条数据
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  • [IEEE 2018年信号与图像处理设计与架构会议（DASIP）- 葡萄牙波尔图（2018.10.10-2018.10.12）] 2018年信号与图像处理设计与架构会议（DASIP）- 用于无人机导航的SFM模块软硬件实现演示

    摘要： 本文介绍了一种用于运动恢复结构（SFM）计算的嵌入式视觉系统设计。该方案基于移动相机采集的两帧连续视频图像实现场景深度重建。?？椴捎肵ilinx Zynq片上系统（SoC）开发，分为硬件与软件两部分：可编程逻辑（PL）主要用于特征点检测与匹配，基础矩阵估计与三角测量则在基于ARM的处理系统（PS）中执行。该?？樽ㄓ糜谖奕嘶║AV）导航——包括自主飞行与着陆任务。系统可实时处理1280×720像素@60帧/秒的视频流。

    关键词： 现场可编程门阵列（FPGA）、Zynq片上系统（SoC）、运动恢复结构（SfM）、实时视频处理、软硬件系统

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [计算机科学讲义] 模式识别与计算机视觉 第11256卷（首届中国会议，PRCV 2018，中国广州，2018年11月23-26日，会议录，第一部分）|| 基于空三影像语义约束的大规模运动恢复结构

    摘要： 运动恢复结构（SfM）与语义分割是计算机视觉的两个分支。然而此前鲜有方法将二者结合。传统特征检测方法的精度限制了SfM在复杂场景中的应用。随着语义分割研究领域的蓬勃发展，我们能以较小代价获取各特定任务中高置信度的语义信息。本文利用语义分割信息提出提升特征点匹配精度的新方法，并基于语义分割结果中的语义约束，提出带等式约束的新型光束法平差技术。通过挖掘等式约束的稀疏性，证明该约束光束法平差可通过序列二次规划（SQP）高效求解。该方法达到了最先进的精度水平，且通过按语义标签对描述符分组，略微提升了候选匹配速度。此外，本方法展现出语义分割自动标注的潜力。总之，本研究有力验证了SfM与语义分割的相互促进作用。

    关键词： 序列二次规划，等式束调整，语义分割，运动恢复结构

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [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┏跏脊兰浦担餍挝藜？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

  • 利用地面激光扫描与运动恢复结构摄影测量技术快速无损测定草地生物量的潜力研究

    摘要： 地上生物量（AGB）是评估草原系统常用的参数。虽然破坏性AGB测量方法精确，但耗时且难以重复实施或在大范围区域开展。运动恢复结构（SfM）摄影测量与地面激光扫描（TLS）是两种能快速获取植被精确三维结构数据的先进技术。近期研究已成功将TLS和SfM应用于木本生物量估算，但在天然草原系统的应用仍鲜有验证。本研究以美国南达科他州11个不同生物量水平的草地为对象，评估这些技术在AGB估算中的潜力。通过对比TLS与SfM三维点云提取的体积指标、传统圆盘式牧草计沉降高度与破坏性采样获得的AGB总量（草本+凋落物）及草本层AGB测量值发现：虽然圆盘式牧草计效率最高，但其估算效果（草本层AGBr2=0.42，总量AGBr2=0.32）不及TLS（草本层AGBr2=0.46，总量AGBr2=0.57）和SfM（草本层AGBr2=0.54，总量AGBr2=0.72），后两者均展现出快速估算草原系统AGB的实用价值。

    关键词： 运动恢复结构（SfM）摄影测量、圆盘牧草计、草地、地上生物量（AGB）、紧凑型生物量激光雷达（CBL）、地面激光扫描（TLS）、体积

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 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

  • 利用地面激光扫描和无人机运动恢复结构技术估算红树林森林体积

    摘要： 红树林提供多种生态系统服务，这些服务与其结构复杂性及地上生物量（AGB）的碳储存能力相关。传统上，红树林AGB的量化采用具有破坏性、耗时且成本高昂的方法，然而结合无人机（UAV）影像的运动恢复结构多视角立体（SfM-MVS）技术可能提供替代方案。本研究比较了SfM-MVS与地面激光扫描（TLS）在三个不同林龄和物种组成的红树林样地中捕捉森林结构和体积的能力。我们通过点密度描述森林结构，并采用表面差分法将森林体积作为AGB的代理指标进行估算。总体而言，SfM-MVS对红树林结构的捕捉效果较差，但在体积估算中能有效获取冠层高度。TLS与SfM-MVS的体积估算差异在幼龄林样地（42.95%）高于混交林（28.23%）或成熟林（12.72%）样地，较高的林木密度对两种方法的点云捕捉均产生影响。这些结果可为未来红树林森林结构或AGB的非破坏性、经济高效且及时的评估提供参考依据。

    关键词： 红树林、地面激光扫描、森林结构、运动恢复结构

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 基于激光摄影测量的图像三维重建策略尺度精度评估

    摘要： 水下摄影测量领域的快速发展使科学家能够制作精确的三维（3D）模型，这些模型如今越来越多地用于局部重点区域的呈现与研究。本文针对GPS拒止环境下使用单目相机（常见于深海场景）进行大尺度三维重建与导航融合策略的系统分析缺失问题，以及由此产生的模型误差评估不足展开研究?；谖颐窍惹袄眉す獗瓿叨栽硕指唇峁梗⊿fM）三维模型进行自动尺度估算的工作，本文提出了自动尺度精度框架。通过蒙特卡洛模拟传播图像特征与激光光斑检测的关联不确定性，独立评估每个尺度误差估算的置信水平，并通过分析最终估算行为验证了模拟迭代次数。为便于检测大幅衰减激光束并评估其不确定性，我们开发了自动激光光斑检测方法，其主要创新点在于基于径向递减强度激光光斑的特征形状恢复来估算不确定性。 研究采用2017年SUBSAINTES航次（doi:10.17600/17001000）获取的两种不同勘测场景，分析了增量式/全局SfM与导航数据先验/后验使用四种重建策略组合的效果。结果表明：非连续图像多重重叠的勘测无论采用何种策略（SfM或导航融合）都能获得近乎一致的解；而弱连接顺序采集图像的勘测若优化时不纳入导航数据，则易产生大尺度形变（穹顶效应）。因此复杂勘测模式显著受益于多目标束调整导航融合。最优策略生成的模型误差估算显示：中心区域误差约1%，边缘区域始终低于5%。研究还评估了多勘测数据组合的效果——在多勘测问题优化中引入额外向量成功补偿了基于水下超短基线（USBL）导航数据的偏移变化，从而最小化了矛盾导航先验的影响。结果同时表明：在勘测过程中不同位置和时间点采集大量评估数据至关重要。

    关键词： 导航融合、激光洁牙器、不确定性估计、运动恢复结构、蒙特卡罗模拟、激光光斑检测、计量学、水下三维重建、多目标束调整、尺度漂移评估、摄影测量学

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 利用近程遥感测定水力粗糙度

    摘要： 本研究旨在通过运动恢复结构技术构建超高分辨率地表模型，进而建立曼宁糙率系数n的获取方法。鉴于水力粗糙度是物理侵蚀模型的关键参数，开发实用的现场测量技术具有重要价值。数据采集工作在德国南部莱因巴赫山谷、德国东部萨克森州及巴西中部的多个农业场地开展，通过人工径流实验模拟细沟与细沟间侵蚀条件。为验证研究结果，采用彩色示踪剂测定水流速度，并通过重建土壤表面与最佳拟合线的距离推算粒径。测试了D50至D90等多个粒径指标，其中D90与示踪实验及摄影测量数据的相关性最佳。研究对比了标准差、随机粗糙度、Garbrecht's n和D90等多种粗糙度参数，发现采用非线性S型函数结合D90参数时，粒径与水力粗糙度的匹配度最优，其效果优于Garbrecht方程及传统统计参数。

    关键词： 土壤侵蚀模型、水力粗糙度、近景遥感、曼宁糙率系数、运动恢复结构

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 无人机在山地与草原环境中估算积雪深度的准确性

    摘要： 量化积雪的空间分布对于预测和评估其水资源潜力以及理解陆-气相互作用至关重要。高分辨率的积雪深度遥感技术此前仅限于地面和机载激光扫描，近年来则开始应用运动恢复结构（SfM）技术处理机载（有人/无人）影像。本研究采用小型无人机（UAV）摄影，通过SfM方法为加拿大草原耕作区与植被稀疏的落基山脉高山山脊顶点两个站点的积雪覆盖生成数字表面模型（DSM）和正射影像镶嵌图。我们评估了该方法在不同地形类型中随时间量化积雪深度、深度变化及其空间变异性的准确性与可重复性。通过对比有雪/无雪DSM计算积雪深度时，短草原作物茬地表的均方根误差为8.8厘米，高草原作物茬地表为13.7厘米，高山山地地表为8.5厘米。该技术能有效获取所有站点的最大积雪累积量与积雪面积消融信息，同时由于高山站点积雪层更深且信噪比更高，其积雪深度的时序变化也能被量化。当平均积雪深度>30厘米时，SfM应用于无人机影像能返回有效信息，但该方法无法直接观测浅层积雪的消融过程。精度受地表特征、飞行时的日照及风速影响，在风速<10米/秒、晴空、高太阳高度角及植被覆盖可忽略的地表条件下表现最为稳定。

    关键词： 山地环境、运动恢复结构、无人机、雪深估算、草原环境

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 无人机（UAV）与运动恢复结构（SfM）摄影测量精度的地面控制点数量及布设位置影响研究

    摘要： 通过微型无人机拍摄图像并采用运动恢复结构（SfM）摄影测量技术处理获得的地理参考数字表面模型（DTM），其几何精度受多种因素影响，包括飞行设计、相机质量、相机标定、SfM算法及地理参考策略。本文重点研究地理参考阶段所用控制点（GCP）数量与位置的关键作用。研究采用涉及1200余公顷区域、100余个控制点及2500余张照片的典型案例，捆绑调整中引入了3465种不同控制点组合，同时通过控制点和独立检查点评估模型精度。分析表明：随着控制点数量增加精度显著提升，均匀分布的重要性；仅使用控制点而非独立检查点量化时精度会被高估；以及项目地面采样距离（GSD）与可实现最高精度的关联关系。

    关键词： 无人机（UAV）、精度、运动恢复结构、地面控制点

    更新于2025-09-10 09:29:36