导读:本文包含了单目视觉论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:目标,磁力计,里程计,机器人,毫米波,视觉,阈值。
单目视觉论文文献综述
孙龙培,张星,李清泉,刘涛,方志祥[1]（2019）在《单目视觉的室内多行人目标连续定位方法》一文中研究指出针对目前视觉的行人检测技术大多侧重行人识别与分类,而较少考虑行人的空间精确定位的问题,该文提出一种室内多行人目标连续定位方法。该方法基于单目视觉检测方法,构建像素坐标系到世界坐标系的坐标转换模型,并结合卡尔曼滤波和匈牙利算法实现对多行人目标的连续定位与跟踪。实验结果表明,该方法能对多行人目标实现准确区分,定位精度达到亚米级,平均每帧处理时间为53ms,满足定位应用的实时性要求。(本文来源于《测绘科学》期刊2019年12期）
徐爱功,宋帅,隋心,乔智,高嵩[2]（2019）在《一种单目视觉/INS组合室内定位抗差方法》一文中研究指出针对单目视觉/INS的组合定位算法中,单目视觉本身不具备尺度的问题以及在景深变化明显和光照不均匀的环境下会产生粗差的问题,提出了一种单目视觉/INS组合室内定位抗差方法。在尺度恢复方面,借助INS的位置增量信息,基于最小二乘法对单目视觉进行尺度恢复。在抗差方法方面,利用INS在短时间间隔内增量信息高精度的特性,对单目视觉在此时间间隔内的增量信息进行检测,判断是否产生粗差并进行粗差剔除,进而提高组合定位系统的定位精度。实验结果表明,所提算法可以有效的探测并剔除单目视觉/INS组合系统在恶劣环境下产生的粗差,提高组合定位系统的精度及鲁棒性。(本文来源于《测绘科学》期刊2019年12期）
杨云辉[3]（2019）在《基于单目视觉的工件定位技术研究》一文中研究指出针对普通工件的位姿定位问题,文中提出了一种使用单目视觉平台和CAD模型的工件定位方案。为了阐明该方案的具体设计,基于单目相机的标定方法引入工件图像识别的相关技术,设计了工件的图像预处理过程,并提出基于CAD模型的单目视觉定位算法。实验测试结果表明,与基于先验性关系的定位方案相比,该定位方案具有更高的精度和较好的灵活性,可以满足普通工件的定位需要。(本文来源于《电子科技》期刊2019年12期）
赵望宇,李必军,单云霄,徐豪达[4]（2019）在《融合毫米波雷达与单目视觉的前车检测与跟踪》一文中研究指出对现有融合雷达与视觉的车辆检测方法进行改进,增加目标跟踪过程,进一步提升城市复杂环境下智能车前方车辆信息感知的准确性。首先,针对雷达数据处理,提出一种基于层次聚类的雷达杂波剔除方法;其次,针对视觉数据处理,提出一种基于目标景深的自适应车辆检测方法;最后,提出一种基于核相关滤波器(kernelized correlation filter,KCF)-扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)组合滤波的目标跟踪方法,对车辆几何与运动信息进行了有效估计。通过在不同交通环境与天气状况下进行实车实验,结果证明,该方法具有更好的可靠性与鲁棒性。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2019年12期）
唐浩,王红旗,茹淑慧[5]（2019）在《融合光流与改进ORB算法的单目视觉里程计》一文中研究指出针对光流法定位精度差的问题,设计了一种光流和改进定向二进制简单描述符(ORB)算法融合的单目视觉里程计方法。首先利用光流法进行帧间位移定位,并根据经验设定每帧跟踪的最少特征点数,在跟踪特征点数低于设定的阈值后,利用改进的ORB算法进行帧间位移定位,最后通过二者的循环运行更新机器人的位置和姿态。结果表明:该方法克服了光流法定位精度差的缺点,突出了改进ORB算法定位准确性的优点,能够提供较准确的定位输出。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年12期）
石兴旺,任国臣[6]（2019）在《单目视觉智能小车控制系统的研制》一文中研究指出针对单目视觉智能小车控制系统,采用K60微控制器作为核心控制单元,选用OV7725摄像头进行运动轨迹及物体识别,使用广州科创电子的mini型编码器进行小车测速,BTN7971作为电机驱动芯片,采用MOS全桥驱动,可以实现电机的正反转,从而驱动智能小车的运动;在软件设计方面,给出了物体位置中心点坐标提取算法、智能小车驱动电机、舵机控制思想以及主程序流程图。(本文来源于《科技风》期刊2019年33期）
魏章波,吴凤英,席金强,张冰娇,张宗楠[7]（2019）在《基于单目视觉的球形电机转子方位测量方法》一文中研究指出球形转子方位测量是构成永磁球形电动机闭环控制系统的重要组成部分,传统的非接触式测量方法算法复杂且实时性差,针对该问题提出了基于单目视觉的球形电动机转子二自由度方位测量方法。通过球形电机的机械结构确定了视觉测量装置的构成,在电机转子表面与输出轴固联位置喷涂圆形标记,电机启动后圆形标记与输出轴一起运动。分析相机获取的当前球形转子图像得到具有转子方位信息的特征点坐标,从而利用空间几何关系计算出特征点在实际空间中所对应的转子方位。利用滑轨支架测量系统进行实验验证,实验结果表明该方法的有效性。(本文来源于《电测与仪表》期刊2019年22期）
蔡妍娜[8]（2019）在《基于虚拟仪器的单目视觉导向机器人的研制》一文中研究指出综合应用单目视觉测量和多传感器数据融合技术,设计一种室内搬运机器人。以NI-myRIO为主控制器,处理摄像头采集到的图像信息并提取设定物体的目标数据,处理传感器获取的姿态数据,对机器人进行自动导向,控制电机驱动机器人行进;以STM32单片机为协处理器,控制机器人上肢完成设定物体的抓取和搬运。通过实验测试,该系统能完成机器人的视觉图像处理和路径控制,机器人按照设定目标完成工作。(本文来源于《仪表技术》期刊2019年11期）
樊建彪,孙剑,樊欢欢,陈伟[9]（2019）在《基于磁力计、IMU和单目视觉的自主定位方法》一文中研究指出基于单目视觉与惯性测量单元(IMU)融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)技术,具有硬件成本低、体积小和消耗计算资源少等优点,在移动机器人导航系统中得到了广泛的应用。单目视觉SLAM系统主要通过求解对极几何来解算位姿,但当平移为零时(仅存在姿态旋转运动),存在解算漂移的问题。通过将磁力计的数据融合到单目视觉SLAM算法中,不但可以解决纯旋转情况下姿态解算漂移问题,还可以提高解算精度。物理仿真实验的结果表明,与传统的SLAM算法相比,本文提出的基于磁力计、IMU和单目视觉融合的算法具有精度高、鲁棒性好的优点。(本文来源于《宇航总体技术》期刊2019年06期）
郭新程,孟中杰,黄攀峰[10]（2019）在《采用单目视觉的非合作目标星状态估计》一文中研究指出针对微小卫星逼近观测未知的空间翻滚非合作目标星任务,提出一种基于单目视觉的目标星相对状态估计方法。在建立追踪星/目标星相对运动模型的基础上,以单目相机识别并测量获得的目标星固有特征的像素位置为观测输入,通过扩展卡尔曼滤波算法实现对目标星相对位置、相对速度、相对姿态、角速度、惯量比和特征位置等状态的估计。仿真结果表明,该方法能够很好地实现对未知非合作目标星的相对状态估计,姿态估计误差小于2°,位置估计误差小于0.1 m,特征点位置平均估计误差小于0.04 m。(本文来源于《宇航学报》期刊2019年10期）
单目视觉论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对单目视觉/INS的组合定位算法中,单目视觉本身不具备尺度的问题以及在景深变化明显和光照不均匀的环境下会产生粗差的问题,提出了一种单目视觉/INS组合室内定位抗差方法。在尺度恢复方面,借助INS的位置增量信息,基于最小二乘法对单目视觉进行尺度恢复。在抗差方法方面,利用INS在短时间间隔内增量信息高精度的特性,对单目视觉在此时间间隔内的增量信息进行检测,判断是否产生粗差并进行粗差剔除,进而提高组合定位系统的定位精度。实验结果表明,所提算法可以有效的探测并剔除单目视觉/INS组合系统在恶劣环境下产生的粗差,提高组合定位系统的精度及鲁棒性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
单目视觉论文参考文献
[1].孙龙培,张星,李清泉,刘涛,方志祥.单目视觉的室内多行人目标连续定位方法[J].测绘科学.2019
[2].徐爱功,宋帅,隋心,乔智,高嵩.一种单目视觉/INS组合室内定位抗差方法[J].测绘科学.2019
[3].杨云辉.基于单目视觉的工件定位技术研究[J].电子科技.2019
[4].赵望宇,李必军,单云霄,徐豪达.融合毫米波雷达与单目视觉的前车检测与跟踪[J].武汉大学学报(信息科学版).2019
[5].唐浩,王红旗,茹淑慧.融合光流与改进ORB算法的单目视觉里程计[J].传感器与微系统.2019
[6].石兴旺,任国臣.单目视觉智能小车控制系统的研制[J].科技风.2019
[7].魏章波,吴凤英,席金强,张冰娇,张宗楠.基于单目视觉的球形电机转子方位测量方法[J].电测与仪表.2019
[8].蔡妍娜.基于虚拟仪器的单目视觉导向机器人的研制[J].仪表技术.2019
[9].樊建彪,孙剑,樊欢欢,陈伟.基于磁力计、IMU和单目视觉的自主定位方法[J].宇航总体技术.2019
[10].郭新程,孟中杰,黄攀峰.采用单目视觉的非合作目标星状态估计[J].宇航学报.2019
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