-
公开(公告)号:CN118196164A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410359117.2
申请日:2024-03-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度补全重构的面外模态特征提取方法及系统,属于面外模态特征提取技术领域,包括利用深度相机捕获一组连续变化的深度图像序列;利用深度补全处理得到具有完整深度信息的补全图像序列;进行投影变换得到一组矫正图像序列;利用滑动平均滤波得到一组可保留更多细节的降采样图像序列;利用拟合平滑完成对图像数据的平面域信号重构;利用欧拉放大完成对图像数据的时域信号重构;利用Hankel动态模态分解从重构数据中提取出整体模态振型。本发明实现对被测结构全面、准确的面外响应采集和成像畸变矫正。引入滑动平均、多项式拟合、欧拉放大等技术,实现了对深度数据的高质量信号重构,构建出完整、精确的结构模态振型。
-
公开(公告)号:CN115797450A
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202211592081.X
申请日:2022-12-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于水下光源视觉导引的AUV位姿估计方法,包括如下步骤:测试不同排布方式的位姿精度,获取导引光源最优的排布方式;布署导引光源,获取相机内、外参和畸变系数,采集导引光源视频并矫正视频畸变;提取图像,去除图像中的光晕,排除干扰光源,获得预处理后的导引光源图像;对导引光源图像进行形态学处理,初步定位导引光源,并使定位导引光源中心,获取导引光源的二维像素坐标;测量导引光源二维像素坐标对应的世界坐标,使用基于PnP问题的共面特征光源位姿估计方法计算AUV位置和姿态,构成位姿估计体系。本发明进一步提升了后续位姿估计的精度,极大地提升了位姿估计系统的可靠性,降低了位姿估计的复杂度。
-