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基于特征点配准的真伪卷烟商标纸鉴别
1
作者 冯伟华 王锐 +5 位作者 宗国浩 赵志成 罗泽 周明珠 李晓辉 邢军 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期194-201,共8页
为提高真伪卷烟商标纸鉴别的准确性和效率,降低鉴别的经验要求和主观性,提出一种基于特征点配准的真伪卷烟商标纸鉴别方法。使用一致的标准扫描采集卷烟样品图像,基于尺度不变特征转换算法提取图像特征点,通过特征匹配和基于单应性变换... 为提高真伪卷烟商标纸鉴别的准确性和效率,降低鉴别的经验要求和主观性,提出一种基于特征点配准的真伪卷烟商标纸鉴别方法。使用一致的标准扫描采集卷烟样品图像,基于尺度不变特征转换算法提取图像特征点,通过特征匹配和基于单应性变换的图像配准获取判别预测变量。采用逻辑回归、梯度提升分类决策树算法构建二元分类模型对图像样本进行训练和评估。在64个卷烟规格、2 918个样本数据集上进行实验,该方法准确率高于95%。通过对比实验验证了该方法的稳定性和有效性。 展开更多
关键词 卷烟商标纸 真伪鉴别 特征点 图像配准 模型算法 机器学习
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基于特征点改进的视觉SLAM定位研究
2
作者 王伟 汤琴琴 汪先伟 《计算机测量与控制》 2024年第2期219-226,共8页
为改善视觉SLAM系统在低纹理环境下定位精度较低的现象,提出一种改进的ORB特征点提取策略和一种关键帧选择机制;首先采用多尺度分析和基于局部灰度的特征检测方法克服一般ORB算法缺乏尺度和旋转描述的缺点;其次提出一种基于高斯模糊的... 为改善视觉SLAM系统在低纹理环境下定位精度较低的现象,提出一种改进的ORB特征点提取策略和一种关键帧选择机制;首先采用多尺度分析和基于局部灰度的特征检测方法克服一般ORB算法缺乏尺度和旋转描述的缺点;其次提出一种基于高斯模糊的图像信息增强方法解决传统ORB特征点提取方法在纹理信息不被突出环境下容易失效的问题,并对图像进行象限分割使特征点均匀分布;最后为剔除劣质关键帧,设计了一种综合时间因素与特征点数量因素的关键帧选择机制;将提出的方法移植到ORB_SLAM2上,并在TUM数据集上测试,实验结果表明,视觉SLAM系统的定位误差平均降低14.688%,证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 视觉SLAM 低纹理 特征点 关键帧 定位
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仿人眼双目图像特征点提取与匹配方法
3
作者 向浩鸣 夏晓华 +1 位作者 葛兆凯 曹雨松 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期92-100,共9页
模仿人眼的视觉特性已成为机器迈向智能感知、智能认知的研究热点和难点。图像边缘蕴含着丰富的信息,因此人眼对场景中物体的边缘更加敏感。为在机器上实现这一视觉特性,提出了一种仿人眼双目图像特征点提取与匹配方法。首先选择边缘特... 模仿人眼的视觉特性已成为机器迈向智能感知、智能认知的研究热点和难点。图像边缘蕴含着丰富的信息,因此人眼对场景中物体的边缘更加敏感。为在机器上实现这一视觉特性,提出了一种仿人眼双目图像特征点提取与匹配方法。首先选择边缘特征提取能力突出的SUSAN(small univalue segment assimilating nucleus)算子作为特征检测器;然后改进尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)描述子的采样邻域,减少远离特征点的梯度信息因视点和视角差异带来的匹配误差,保留靠近特征点的主要梯度信息;随后对输入图像建立多尺度结构,在不同尺度上计算同一特征的主要梯度信息;最后利用平方根核比较梯度信息的相似性,生成多尺度描述子,增强描述向量的独特性。实验采用多种评价指标分别对提出的多尺度描述子和整体算法进行评估,并与经典的SIFT、SURF(speeded up robust features)、Root-SIFT等算法和先进的BEBLID (boosted efficient binary local image descriptor)、SuperGlue、DFM等算法进行对比。结果表明:提出的多尺度描述子能够提高边缘特征点的匹配准确率,并对光照变化具有更强的适应能力,体现出更好的匹配稳定性;与其他算法相比,本算法具有更高的匹配准确性。 展开更多
关键词 特征点提取 特征点匹配 仿人眼双目图像 多尺度结构 特征描述子
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面向弱纹理空间目标的特征点匹配方法
4
作者 栗博 何红艳 +3 位作者 王钰 丁与非 孙豆 曹世翔 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2024年第1期99-110,共12页
特征点提取与匹配是遥感图像处理中关键的一环,目前成熟的算法大多面向对地成像类型的遥感图像,对于空间目标的遥感图像,没有考虑成像条件与探测平台的影响因素,特征点匹配质量较差。针对空间目标的匹配精度不高这一问题,文章提出了一... 特征点提取与匹配是遥感图像处理中关键的一环,目前成熟的算法大多面向对地成像类型的遥感图像,对于空间目标的遥感图像,没有考虑成像条件与探测平台的影响因素,特征点匹配质量较差。针对空间目标的匹配精度不高这一问题,文章提出了一种基于聚类的特征点匹配算法。首先,根据空间目标的重复弱纹理进行特征点提取与描述,再利用特征点的空间位置进行聚类,并对特征点簇进行匹配;之后将特征点的主方向减去目标整体方向,利用特征点主方向对每一个点簇进行再分组,并完成特征点匹配;最后利用最近邻次近邻比率方法和随机样本一致算法(RANSAC)剔除外点。采用该特征点匹配方法进行的模拟成像数据实验结果表明,对于空间目标图像,基于聚类的特征点匹配较直接匹配,匹配数量的提升最高可达50%,重投影误差优于1/4个像元。文章提出的这一方法使用目前通用的各种特征描述子,能够大幅度提高空间目标图像特征点匹配的数量与精度。 展开更多
关键词 特征点匹配 聚类 结构张量 重复纹理 空间目标
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基于特征点位置约束的三维激光移动测量位姿改正方法
5
作者 王鑫林 辛明真 +4 位作者 于孝林 孔锁财 任国贞 宿殿鹏 阳凡林 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期49-57,共9页
准确的导航定位信息是激光移动测量系统获取高精度点云的基础,但导航定位系统在短时段失效情况下会导致观测点位置信息不准确,从而无法获得准确的点云数据。为此,提出一种基于特征点位置约束的激光移动测量位姿改正方法,利用导航定位系... 准确的导航定位信息是激光移动测量系统获取高精度点云的基础,但导航定位系统在短时段失效情况下会导致观测点位置信息不准确,从而无法获得准确的点云数据。为此,提出一种基于特征点位置约束的激光移动测量位姿改正方法,利用导航定位系统失效时段前后测量得到的少量特征点位置信息,构建基于不同时刻特征点配准的位姿改正模型,将导航定位系统失效时刻的观测点位置和姿态作为待估参数进行最小二乘解算,实现位姿参数恢复和点云重构。结果表明,采用基于特征点位置约束的位姿改正方法,导航定位系统短时段失效情况下的点云坐标中误差从米级改正到了分米级,对于提升组合导航系统稳定性和点云移动测量精度有重要的参考价值。 展开更多
关键词 三维激光 移动测量 特征点约束 位姿改正 坐标转换 最小二乘
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基于多层次自注意力网络的人脸特征点检测
6
作者 徐浩宸 刘满华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期239-246,共8页
人脸特征点检测是人脸图像处理的关键步骤之一,常用检测方法是基于深度神经网络的坐标回归方法,具有处理速度快的优点,但是用于回归的高层次网络特征丢失空间结构信息,且缺乏细粒度表征能力,导致检测精度降低。针对该问题,提出一种基于... 人脸特征点检测是人脸图像处理的关键步骤之一,常用检测方法是基于深度神经网络的坐标回归方法,具有处理速度快的优点,但是用于回归的高层次网络特征丢失空间结构信息,且缺乏细粒度表征能力,导致检测精度降低。针对该问题,提出一种基于多层次自注意力网络的人脸关键点检测算法。为提取更具有细粒度表征能力的图像语义特征,构建基于自注意力机制的多层次特征融合模块,实现高层次高语义信息特征和低层次高空间信息特征的跨层次特征融合。在此基础上,设计一种多任务学习人脸特征点检测定位与人脸姿态角估计的训练方式,优化网络对人脸整体朝向姿态的估计,以提升特征点检测的准确性。在人脸特征点主流数据集300W和WFLW上的实验结果表明,与SAAT、AnchorFace等方法相比,该方法有效提升网络的检测精度,标准平均误差指标分别为3.23%和4.55%,相较于基线模型降低0.37和0.59个百分点,在WFLW数据集上错误率指标为3.56%,相较于基线模型降低了2.86个百分点,能够提取更具鲁棒性和细粒度的表达特征。 展开更多
关键词 人脸特征点检测 卷积神经网络 自注意力机制 特征融合 多任务学习 深度学习
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基于改进特征点匹配的三维点云数据配准算法应用探究
7
作者 吴辰 欧宇钧 朱沫 《科学与信息化》 2024年第2期79-81,共3页
三维点云配准算法作为计算机辅助制造工程的重要构成,在三维重建、目标物形状检测等领域有着重要的应用。为了实现目标物体的完整测量,一方面需要从点云数据中获取精确的特征点集,另一方面需要压制噪声信息。基于特征点匹配的三维点云... 三维点云配准算法作为计算机辅助制造工程的重要构成,在三维重建、目标物形状检测等领域有着重要的应用。为了实现目标物体的完整测量,一方面需要从点云数据中获取精确的特征点集,另一方面需要压制噪声信息。基于特征点匹配的三维点云配准算法简化了特征提取的复杂度,提升了配准的精度和速度,能够实现目标物体的高效配准。本文就基于改进特征点匹配的三维点云数据配准算法应用展开探究。 展开更多
关键词 点云配准 特征点匹配 点特征直方图 特征描述
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基于鱼体特征点检测的淡水鱼种类识别 被引量：1
8
作者 朱明 李梦珂 +2 位作者 万鹏 肖畅宇 赵竣威 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期155-164,共10页
针对传统机器视觉技术对淡水鱼种类进行检测时特征提取过程复杂的问题,该研究提出了基于特征点检测的淡水鱼种类识别方法。以鳊、鳙、草鱼、鲢、鲤5种大宗淡水鱼为对象,构建了淡水鱼特征点检测数据集;以AlexNet模型为基础,通过减小卷积... 针对传统机器视觉技术对淡水鱼种类进行检测时特征提取过程复杂的问题,该研究提出了基于特征点检测的淡水鱼种类识别方法。以鳊、鳙、草鱼、鲢、鲤5种大宗淡水鱼为对象,构建了淡水鱼特征点检测数据集;以AlexNet模型为基础,通过减小卷积核尺寸、去除局部响应归一化、引入批量归一化、更换损失函数,构建了改进AlexNet模型用于特征点检测;并以特征点为依据提取特征值、构造特征向量,使用Fisher判别分析方法实现了淡水鱼的种类识别。试验结果表明:改进AlexNet模型在测试集上的归一化平均误差的均值为0.0099,阈值δ为0.02和0.03时的失败率F0.02、F0.03分别为2.50%和0.83%,具有较好的精准度和误差分布情况;基于该模型和Fisher判别分析的淡水鱼种类识别方法对5种淡水鱼的识别准确率为98.0%,单幅图像的平均识别时间为0.368 s,保证了时效性。由此可知,提出的改进AlexNet模型能实现淡水鱼的特征点检测并具有较高的精度,可为淡水鱼种类识别、尺寸检测、鱼体分割等提供条件,该方法可为淡水鱼自动化分类装置的研发奠定基础。 展开更多
关键词 鱼 图像识别 深度学习 特征点检测 种类识别 FISHER判别分析
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基于改进SBR算法的人脸特征点稳定检测 被引量：1
9
作者 王宇 胡哲昊 +5 位作者 涂晓光 刘建华 蒋涛 许将军 原子昊 杜金花 《电讯技术》 北大核心 2023年第5期719-724,共6页
基于图像的特征点检测器在静态图像上取得了卓越的性能,然而这些方法应用于视频或序列图像时其精度和稳定性显著降低。配准监督(Supervision-by-Registration,SBR)算法利用光流算法(Lucas-Kanade,LK)追踪,可通过无标注视频训练针对视频... 基于图像的特征点检测器在静态图像上取得了卓越的性能,然而这些方法应用于视频或序列图像时其精度和稳定性显著降低。配准监督(Supervision-by-Registration,SBR)算法利用光流算法(Lucas-Kanade,LK)追踪,可通过无标注视频训练针对视频的特征点检测器,已取得较好的结果,但LK算法仍存在一定局限性,导致检测的特征点序列在时空上的连贯性不强。为获得精准、稳定、连贯的人脸特征点序列检测效果,提出了平滑一致性损失函数、权重掩码函数对传统SBR网络模型进行改进。网络中添加长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)提高模型训练鲁棒性,在模型训练中使用平滑一致性损失函数提供稳定性约束,获得准确且稳定的人脸视频特征点检测器。在300VW、Youtube Celebrities数据集上的验证显示,SBR改进模型将人脸视频特征点检测的标准化平均误差(Normalized Mean Error,NME)从4.74降低至4.56,且视觉上人脸特征点检测的抖动显著减少。 展开更多
关键词 人脸特征点检测 配准监督(SBR)算法 长短期记忆(LSTM)网络 LK光流算法
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基于特征点匹配的点云配准方法研究
10
作者 欧鑫 高飞 +2 位作者 崔浩 叶周润 汤毅 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第6期808-812,821,共6页
针对快速点特征直方图(fast point feature histogram,FPFH)与迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法结合的配准方法达不到精度要求的问题,文章在FPFH的基础上加入特征点的提取与匹配,使得配准精度进一步提升。该方法先通过尺度... 针对快速点特征直方图(fast point feature histogram,FPFH)与迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法结合的配准方法达不到精度要求的问题,文章在FPFH的基础上加入特征点的提取与匹配,使得配准精度进一步提升。该方法先通过尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法和3DHarris算法对点云数据的特征点进行提取,再通过计算FPFH寻找对应点对,使用随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法剔除错误点对,通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法计算初始旋转矩阵和平移矩阵,最后用传统ICP精配准。结果表明,基于特征点匹配的算法相比基于特征描述的算法精度更高。 展开更多
关键词 特征点提取 特征点匹配 奇异值分解(SVD)算法 迭代最近点(ICP) 点云配准
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ORB特征点提取和匹配的研究 被引量：1
11
作者 姚三坤 刘明 《电子设计工程》 2023年第2期43-47,共5页
为了提高视觉SLAM的实时性与准确性,以ORB特征点为代表,对SLAM前端特征点提取和匹配进行优化。在计算FAST特征点时,设置金字塔并根据图像信息设置阈值,在计算灰度质心时,通过三角函数原理避免复杂的arctan、sin、cos计算,达到了加速效果... 为了提高视觉SLAM的实时性与准确性,以ORB特征点为代表,对SLAM前端特征点提取和匹配进行优化。在计算FAST特征点时,设置金字塔并根据图像信息设置阈值,在计算灰度质心时,通过三角函数原理避免复杂的arctan、sin、cos计算,达到了加速效果,在计算灰度质心选取图像块时,将超过图像边界的点标记后删除,在匹配中使用SSE指令集中的_mm_popcnt_u32函数计算一个unsigned int变量中1的个数,达到消除误匹配的目的。并在公开数据集EuRoc上对传统ORB和优化的算法进行对比仿真,由仿真结果可知,改进的ORB特征点提取时间缩短了22.08 ms、匹配时间缩短了0.39 ms,且匹配结果减少了局部重复,避免了不必要提取和匹配,节省了时间,提高了实时性与准确性。 展开更多
关键词 ORB特征点 前端优化 特征点提取和匹配 实时性
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基于图像的人体肩部特征点检测方法
12
作者 邓中民 王健恺 +3 位作者 靳晓凝 魏宛彤 于东洋 柯薇 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期175-179,共5页
针对现有检测算法对肩部特征点的误检、漏检和检测误差大等问题,提出了一种改进的基于人体轮廓编码的肩部特征点的检测方法。该方法以人体所占图像的大小来确定特征链码串的长度,并且通过特征区域分割、特征区域遍历,具有几何特征的链... 针对现有检测算法对肩部特征点的误检、漏检和检测误差大等问题,提出了一种改进的基于人体轮廓编码的肩部特征点的检测方法。该方法以人体所占图像的大小来确定特征链码串的长度,并且通过特征区域分割、特征区域遍历,具有几何特征的链码串动态筛选的搜索方式,筛选出符合条件的肩部特征点。在获取肩部特征点以后,计算出肩宽值,并且与实际人工测量的肩宽值进行比对与分析。本文实验共选取了100名不同身型的青年测试者(50男/50女)在同一拍摄环境下对该方法的可行性进行测试。结果表明,采用该方法能够快速识别人体的肩部特征点,与人工测量值对比得出的平均误差仅在3%左右,较好地提升了二维人体肩宽尺寸检测的效率,并且为后续服装匹配等相关工作提供了更加精确的数据支持。 展开更多
关键词 肩部特征点 肩峰点 人体轮廓编码 人体尺寸测量 特征链码串 肩宽
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基于深度学习的语义特征点提取匹配算法
13
作者 杜小双 施展 《软件工程与应用》 2023年第3期516-529,共14页
针对传统ORB算法在特征点提取匹配方面存在的误提取和误匹配问题,以及在语义SLAM应用方面的不足,本文提出了一种基于深度学习的语义特征点提取匹配算法。首先,利用语义分割网络获取匹配图像的语义信息,再结合四叉树分配及自适应提取阈... 针对传统ORB算法在特征点提取匹配方面存在的误提取和误匹配问题,以及在语义SLAM应用方面的不足,本文提出了一种基于深度学习的语义特征点提取匹配算法。首先,利用语义分割网络获取匹配图像的语义信息,再结合四叉树分配及自适应提取阈值算法,以实现提取均匀分布的语义特征点。其次,为了剔除特征点匹配环节中存在的误匹配,本文设计了一种语义角度直方图匹配优化算法,通过结合匹配语义特征点的角度和语义信息用于剔除误匹配,从而获得准确的匹配特征点对。最后,通过对比实验评估本文所提算法,实验结果表明论文提出的语义特征点算法能够有效消除误匹配并实现提取特征点的均匀分布,证明了本文算法在多种场景下的优越性能,满足语义SLAM系统的需求。 展开更多
关键词 特征点算法 深度学习 四叉树分配 特征点匹配优化
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基于ISS-LCG组合特征点的油菜分枝点云配准方法
14
作者 谢忠红 黄一帆 吴崇友 《华南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期456-463,共8页
[目的]针对传统点云配准方法准确率低、速度慢等问题,以油菜Brassica napus L.分枝点云为研究对象,提出基于ISS-LCG组合特征点的配准方法。[方法]以成熟期油菜角果分枝点云为对象,去除背景噪声后,得到清晰完整的油菜分枝点云;然后通过... [目的]针对传统点云配准方法准确率低、速度慢等问题,以油菜Brassica napus L.分枝点云为研究对象,提出基于ISS-LCG组合特征点的配准方法。[方法]以成熟期油菜角果分枝点云为对象,去除背景噪声后,得到清晰完整的油菜分枝点云;然后通过内部形状描述子(Intrinsic shape signature,ISS)提取油菜分枝点云的特征点,再使用线性同余法(Linear congruential generator,LCG)伪随机选取油菜点云的部分点构成关键点,将特征点和关键点进行融合,构成ISS-LCG组合特征点;通过三维形状上下文特征(3D shape context,3DSC)对组合特征点进行特征描述,最后采用RANSAC+ICP两步点云配准法进行点云配准。[结果]基于ISS-LCG组合特征点的点云配准算法以30°为间隔对点云进行两两配准时,配准效果最佳,配准误差约0.066 mm,配准精度比未采用组合特征点的配准方法提升了50%~70%;配准时间均小于48 s,平均配准时间为8.706 s。[结论]该方法在可控环境内可以实现成熟期油菜植株高精度、高效率的自动配准。 展开更多
关键词 油菜 成熟期 ISS-LCG组合特征点 RANSAC算法 点云配准
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复杂场景下全景视觉图像局部特征点检测仿真
15
作者 董富江 袁渊 《计算机仿真》 北大核心 2023年第7期168-171,189,共5页
为了在获取全景视觉图像特征点的同时有效保持图像的边缘信息,提出一种复杂场景下全景视觉图像局部特征点检测方法。采用经验模态分解方法分解全景视觉图像,在信息熵差值的基础上确定含噪的IMF分量,引入CLEAN算法抑制IMF分量中存在的噪... 为了在获取全景视觉图像特征点的同时有效保持图像的边缘信息,提出一种复杂场景下全景视觉图像局部特征点检测方法。采用经验模态分解方法分解全景视觉图像,在信息熵差值的基础上确定含噪的IMF分量,引入CLEAN算法抑制IMF分量中存在的噪声,实现全景视觉图像去噪处理;对全景视觉图像展开小波变换,消除图像特征图中存在的冗余信息,避免复杂场景对特征点检测产生影响,融合全景视觉图像的局部特征显著区域,获得显著图,完成局部特征点提取;根据特征点的独特性、均匀性、独特性、覆盖度挑选最优局部特征点,完成全景视觉图像局部特征点检测。实验结果表明,所提方法的去噪平滑性高、边缘保持能力强,特征点检测准确率高、效率高。 展开更多
关键词 全景视觉图像 经验模态分解方法 小波变换 局部特征点检测
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基于纹理增强的ORB特征点提取与匹配算法
16
作者 胡茂伟 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2023年第6期121-127,共7页
针对传统的ORB算法在面对纹理变化较大或纹理不明显的场景时特征提取能力的不足,提出了一种基于纹理增强和颜色增强的ORB特征点提取与匹配算法。首先,通过设计纹理增强预处理方法,分析了图像纹理特征的统计信息,以改善图像的纹理信息表... 针对传统的ORB算法在面对纹理变化较大或纹理不明显的场景时特征提取能力的不足,提出了一种基于纹理增强和颜色增强的ORB特征点提取与匹配算法。首先,通过设计纹理增强预处理方法,分析了图像纹理特征的统计信息,以改善图像的纹理信息表达;其次,在经过纹理和颜色增强处理的图像上应用ORB算法执行特征点提取,从而获得更为突出和多样的纹理特征点;最后,为进一步提高特征点匹配的准确性,引入了一种综合考虑纹理相似度和尺度一致性的匹配策略。实验结果显示,与传统的ORB算法相比,基于纹理增强的ORB算法在特征点提取和匹配的准确性和鲁棒性上均得到了显著的提升。 展开更多
关键词 纹理增强 ORB特征点提取 特征点匹配 鲁棒性
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基于深度学习与特征点速度约束的室内动态SLAM方法 被引量：2
17
作者 刘丰宇 程向红 曹毅 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期438-443,共6页
针对动态环境下同时定位与建图(SLAM)算法定位信息不准确、建图偏移严重的问题,提出一种深度学习与特征点速度约束相结合的室内动态SLAM方法。引入基于深度学习的潜在动态目标检测线程与基于ORB-LK光流金字塔的特征点速度计算线程。首先... 针对动态环境下同时定位与建图(SLAM)算法定位信息不准确、建图偏移严重的问题,提出一种深度学习与特征点速度约束相结合的室内动态SLAM方法。引入基于深度学习的潜在动态目标检测线程与基于ORB-LK光流金字塔的特征点速度计算线程。首先,通过YOLO_v5算法对场景中潜在的动态目标进行识别判断,提供先验信息;然后,利用ORB-LK光流金字塔算法计算图像中特征点的相对速度,根据特征点速度约束判断潜在动态目标区域的真实动态性,更加合理地剔除动态特征点,提高视觉SLAM系统在室内动态环境下的定位精度和鲁棒性。实验结果表明,在TUM数据集中动态子序列下与ORB-SLAM2、Detect-SLAM、DS-SLAM相比,绝对轨迹均方根误差分别平均减少94.74%、51.95%、43.61%。 展开更多
关键词 动态环境 视觉SLAM 深度学习 光流金字塔 特征点速度约束
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多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法 被引量：1
18
作者 牛雯钰 梁茂晗 +1 位作者 刘文 熊盛武 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2023年第1期62-74,共13页
轨迹聚类在船舶行为分析与海事监管等领域发挥着重要作用。船舶轨迹存在长度与采样率不一致、结构差异明显等特点,在大范围水域难以实现大量船舶轨迹的高精度与快速聚类。针对该问题,在利用船舶自动识别系统获取海量船舶历史航行数据的... 轨迹聚类在船舶行为分析与海事监管等领域发挥着重要作用。船舶轨迹存在长度与采样率不一致、结构差异明显等特点,在大范围水域难以实现大量船舶轨迹的高精度与快速聚类。针对该问题,在利用船舶自动识别系统获取海量船舶历史航行数据的基础上,提取与船舶航行行为、船舶交通密度相关的位置特征点,进而提出了多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法。针对船舶航行时在大多数情形下具有保向、保速的特点,采用数据压缩的方法捕获船舶航行状态以及船舶航向发生显著变化的轨迹点,作为船舶轨迹结构特征点;针对目标水域中某些特定区域常存在船舶交叉会遇的情形,利用概率密度估计法分析船舶交通流的空间分布特点,并提取船舶会遇局面下的轨迹点,作为船舶交通流特征点;为剔除2类特征点中的异常值,采用密度聚类算法对特征点进行聚类,进一步提高特征点提取的可靠性,并将聚类结果中每类特征点的中心作为代表性特征点;统计途经代表性特征点的船舶轨迹分布情况,将具有相似分布的船舶轨迹视为同一类。实验结果表明:相比于常用的K-medoids聚类、层次聚类、谱聚类和DBSCAN等方法,提出的轨迹聚类方法在成山头水域、长江口南槽水域及舟山水域等典型区域均可获得优异的聚类结果;在上述典型水域,平均轮廓系数分别提升约53%,71%,63%和41%,戴维森堡丁指数分别降低约57%,67%,63%和45%;同时,此方法可平均降低约56%的聚类时间,显著提升了船舶轨迹数据聚类分析的效率。 展开更多
关键词 船舶轨迹聚类 特征点提取 船舶自动识别系统 数据压缩 概率密度估计
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一种基于特征点过程的遥感影像道路中心线提取算法 被引量：1
19
作者 孔令然 刘立志 +2 位作者 吴优 张秋良 魏向祎 《无线电工程》 北大核心 2023年第2期340-351,共12页
针对现有的道路提取算法提取速率低和完整度低等问题,提出了一种基于特征点过程的遥感影像道路中心线提取算法。根据道路区域的光谱性构建特征点过程,并利用线(表征道路段)连接特征点构成初始的网络结构;根据道路的连接性、弯曲性等特... 针对现有的道路提取算法提取速率低和完整度低等问题,提出了一种基于特征点过程的遥感影像道路中心线提取算法。根据道路区域的光谱性构建特征点过程,并利用线(表征道路段)连接特征点构成初始的网络结构;根据道路的连接性、弯曲性等特点对网络结构进行约束,同时,根据道路光谱性构建了学生-检验光谱测度约束模型;结合以上模型构建道路提取模型,并设计相关的模拟算法求解提取模型,在最大化后验概率准则下获得最优的道路中心线。以Ikonos,GeoEye-1,Gaofen-2卫星影像为实验对象验证和比较了提出算法和对比算法,利用缓冲区评价法对实验结果进行了定性和定量评价。结果表明,提出算法提取道路中心线的速率和完整度有显著提高,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 道路中心线 特征点过程 学生-检验 模拟算法 遥感影像
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邻域多维度特征点结合相关熵的点云配准
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作者 黄淞宣 李新春 刘玉珍 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1163-1170,共8页
针对传统点云配准中存在配准精度低、耗时长的问题,提出一种邻域多维度特征点结合相关熵模型的点云配准方法。首先根据邻域点的加权投影信息、表面曲率和法向量夹角提取特征点;其次用二值化的方向直方图描述子(B-SHOT)进行特征描述与匹... 针对传统点云配准中存在配准精度低、耗时长的问题,提出一种邻域多维度特征点结合相关熵模型的点云配准方法。首先根据邻域点的加权投影信息、表面曲率和法向量夹角提取特征点;其次用二值化的方向直方图描述子(B-SHOT)进行特征描述与匹配,然后利用刚性距离约束剔除误匹配,并通过随机采样一致性算法获取初始变换矩阵;在精配准阶段,以点到面的距离为准则双向搜索对应点,并通过多种几何特征约束剔除误匹配点对,最后迭代最大相关熵模型的目标误差函数完成精配准。实验结果表明,本文算法比迭代最近点算法(ICP)的配准精度提高了15%~97%、配准效率提高了约90%。 展开更多
关键词 点云配准 特征点 相关熵 误差函数
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