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公开(公告)号：CN102609945B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201210027552.2
申请日：2012-02-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种可见光和热红外图像序列自动配准方法，用于解决现有的可见光-热红外图像序列配准方法配准精度差的技术问题。技术方案是采用图像像素的归一化光流时序特征和三层逐步精细化的相似性度量方法进行可见光和热红外同步图像序列间的候选同名点对选取，用图像像素的运动时序特征代替运动目标的整体特征。有效的克服了运动检测不精确带来的问题，提高了算法的鲁棒性，使其可用于具有频繁运动的拥挤监控环境情况下的图像序列配准，提高了图像序列配准的精度，其相对于基准数据的平均像素误差从现有技术的[2.03，6.9]像素降低到2个像素以内。
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公开(公告)号：CN103413302A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310323474.5
申请日：2013-07-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种相机阵列动态焦平面估计方法，用于解决现有基于相机阵列合成孔径成像的隐藏目标透视成像方法自动性能差的技术问题。技术方案是将相机阵列自动聚焦和遮挡动目标透视成像分为聚焦和成像两个模块，两个模块无缝地融合在整体算法框架中，通过两模块之间的无缝交互实现自动聚焦和清晰成像；在聚焦模块，采用基于局部和全局约束优化的动态估计最优焦平面估计算法；在成像模块中，采用基于可视度分析的主动合成孔径成像算法。由于该方法通过基于局部和全局约束优化的方法对动目标最优聚焦平面进行估计，进而基于可视度分析有效地在合成图像上去除遮挡物，显著地改善了遮挡动目标合成孔径成像的质量，且自动性能好。
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公开(公告)号：CN103413302B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310323474.5
申请日：2013-07-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种相机阵列动态焦平面估计方法，用于解决现有基于相机阵列合成孔径成像的隐藏目标透视成像方法自动性能差的技术问题。技术方案是将相机阵列自动聚焦和遮挡动目标透视成像分为聚焦和成像两个模块，两个模块无缝地融合在整体算法框架中，通过两模块之间的无缝交互实现自动聚焦和清晰成像；在聚焦模块，采用基于局部和全局约束优化的动态估计最优焦平面估计算法；在成像模块中，采用基于可视度分析的主动合成孔径成像算法。由于该方法通过基于局部和全局约束优化的方法对动目标最优聚焦平面进行估计，进而基于可视度分析有效地在合成图像上去除遮挡物，显著地改善了遮挡动目标合成孔径成像的质量，且自动性能好。
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公开(公告)号：CN104200086A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410421652.2
申请日：2014-08-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种宽基线可见光相机位姿估计方法，首先利用张氏标定法，通过平面标定板完成相机内参的标定；而后在着陆跑道上各相机公共视野区域选定八个基准点，利用全站仪离线精确测量基准点的世界坐标；进行标定时在基准点位置放置合作标志灯，通过检测合作标志灯精确计算各相机的位姿。该方法考虑到了无人机着陆场景中的复杂自然场景特点以及可见光相机本身的物理感光特性，设计使用强光手电作为可见光相机的合作标志灯；在着陆跑道上设置了8个基准点并利用全站仪对对基准点的空间坐标进行10-6m级的空间精度测量。标定结果精确，图像上的重投影误差达到0.5像素以下。
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公开(公告)号：CN104197928A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410436431.2
申请日：2014-08-29
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01C21/00
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种多摄像机协同的无人机检测、定位及跟踪方法，针对无人机着陆过程中，利用视觉进行无人机导航控制问题，基于多摄像机协同技术，实现了无人机着陆过程中的实时检测、定位与跟踪。首先利用全站仪进行大场景高精度的摄像机标定，然后在真实无人机着陆环境中机载合作标志灯成像特性的基础上，基于极线约束的目标检测方法进行无人机精确检测，最后基于多摄像机立体视觉实现无人机的空间定位，并利用目标运动的时空连续性进行数据关联完成无人机着陆过程的跟踪。本发明的定位精度为：距着陆点400m处，XYZ方向的定位精度分别为20m、2m和2m；200米处，定位精度分别为5m、0.5m和0.5m；最后50米的定位精度均为0.2m。该系统定位测量总延时小于25ms，包括采集、传输和处理的时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102609945A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210027552.2
申请日：2012-02-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种可见光和热红外图像序列自动配准方法，用于解决现有的可见光-热红外图像序列配准方法配准精度差的技术问题。技术方案是采用图像像素的归一化光流时序特征和三层逐步精细化的相似性度量方法进行可见光和热红外同步图像序列间的候选同名点对选取，用图像像素的运动时序特征代替运动目标的整体特征。有效的克服了运动检测不精确带来的问题，提高了算法的鲁棒性，使其可用于具有频繁运动的拥挤监控环境情况下的图像序列配准，提高了图像序列配准的精度，其相对于基准数据的平均像素误差从现有技术的[2.03，6.9]像素降低到2个像素以内。
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公开(公告)号：CN104200086B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410421652.2
申请日：2014-08-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种宽基线可见光相机位姿估计方法，首先利用张氏标定法，通过平面标定板完成相机内参的标定；而后在着陆跑道上各相机公共视野区域选定八个基准点，利用全站仪离线精确测量基准点的世界坐标；进行标定时在基准点位置放置合作标志灯，通过检测合作标志灯精确计算各相机的位姿。该方法考虑到了无人机着陆场景中的复杂自然场景特点以及可见光相机本身的物理感光特性，设计使用强光手电作为可见光相机的合作标志灯；在着陆跑道上设置了8个基准点并利用全站仪对对基准点的空间坐标进行10-6m级的空间精度测量。标定结果精确，图像上的重投影误差达到0.5像素以下。
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公开(公告)号：CN104197928B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410436431.2
申请日：2014-08-29
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明涉及一种多摄像机协同的无人机检测、定位及跟踪方法，针对无人机着陆过程中，利用视觉进行无人机导航控制问题，基于多摄像机协同技术，实现了无人机着陆过程中的实时检测、定位与跟踪。首先利用全站仪进行大场景高精度的摄像机标定，然后在真实无人机着陆环境中机载合作标志灯成像特性的基础上，基于极线约束的目标检测方法进行无人机精确检测，最后基于多摄像机立体视觉实现无人机的空间定位，并利用目标运动的时空连续性进行数据关联完成无人机着陆过程的跟踪。本发明的定位精度为：距着陆点400m处，XYZ方向的定位精度分别为20m、2m和2m；200米处，定位精度分别为5m、0.5m和0.5m；最后50米的定位精度均为0.2m。该系统定位测量总延时小于25ms，包括采集、传输和处理的时间。
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公开(公告)号：CN104215239A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410436145.6
申请日：2014-08-29
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01C21/00
CPC classification number: G01C21/00
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉的无人机自主着陆导引装置及导引方法，利用在跑道两侧布置的已经过离线标定好的测量相机，实时检测进入自主导引降落航道后的搭载在无人机正前方的强光标志灯，利用经过大场景范围精确标定后的四个相机进行双目立体视觉测量技术获取无人机的三维空间位置信息进行无人机跟踪和定位，实时求解无人机位置和速度等飞行参数，并通过无线传输数据链将飞行参数传给飞行控制系统，飞控系统则根据无人机当前状态调整飞行参数保持飞机平稳飞行，从而实现无人机的精准自主着陆。
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公开(公告)号：CN101718548A
公开(公告)日：2010-06-02
申请号：CN200910219140.7
申请日：2009-11-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01C11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于平面标志物的位姿处理方法，用于解决现有技术对于平面标志物的位姿处理正确率低的技术问题。本发明依据标志物检测和识别方法得到标志物的相关信息，以三维空间中的共线误差作为优化函数，由得到的2D和3D点之间的对应关系确定相机的位置和姿态，运用RPP算法获得使OI算法中的共线误差函数取得局部极值的另一解，比较得到的两个局部极值解，取共线误差较小的解作为最终处理结果。由于采用RPP算法，解决了姿态不确定性问题，将平面标志物的位姿处理正确率由现有技术的50％左右提高到95％以上。
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