导读:本文包含了主动视觉论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:视觉,主动,结构,测量,深度,目标,形貌。
主动视觉论文文献综述写法
姜雨丰,温正权,姚壮,刘巍[1]（2019）在《基于视觉的风洞支杆主动抑振方法》一文中研究指出为了实现风洞试验中悬臂式支杆振动的有效抑制,获取振动位移作为直接反馈信号,提出一种基于机器视觉的风洞支杆抑振方法。首先,结合FPGA图像处理和DMA数据传输技术,提出一种基于Otsu阈值分割的视觉振动实时测量方法;其次,将视觉系统获取的实时振动信息应用到反馈控制中,提出基于视觉的风洞模型支杆抑振方法;最后,搭建试验平台,完成了试验。试验结果表明,该控制系统能够发挥较好的抑振作用,在俯仰方向上,使用激振和锤击2种方式进行试验,系统阻尼比可由0.007 2提高至0.040 4,激振法抑振后剩余振幅比例约为12.73%。试验结果验证了该基于视觉的主动抑振系统具有可靠性和有效性。(本文来源于《新技术新工艺》期刊2019年06期）
张杰,冯欣,刘智[2]（2019）在《时-空域主动视觉注意的网络视频质量评估》一文中研究指出为了实现满足无线网络视频实时性要求的视频质量评估,提出了一种基于时-空域主动视觉注意的部分参考客观质量评估方法。该方法充分考虑了网络丢包失真的局部显着性及其在视频的空间和时间域对视觉注意的影响,提出了基于时-空域显着事件的视频显着性检测算法。通过对参考视频和损伤视频提取时-空域显着性注意信息,综合考虑网络视频的多丢包、多失真的质量评估方法,进一步提出了基于时-空域主动视觉注意变化的部分参考客观质量评估方法,并在无线网络环境下视频会议的数据中进行了对比实验。实验结果表明:提出的方法比传统质量评估方法能更好地反映人眼的视觉感知质量,且能满足网络视频质量评估的实时性要求。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年07期）
袁静[3]（2019）在《汽车形貌的无运动约束支撑台主动视觉检测方法研究》一文中研究指出近年来随着人们物质生活水平的逐步提高,汽车保有量也逐年增加。汽车作为人们主要的出行工具,在改变了人们的生活状况和生活方式并给人们提供了极大便利的同时,也对人们的生命及财产安全造成了较大威胁。因此,采用技术手段定期对汽车的技术状况进行检测和维护显得尤为重要。汽车形貌是影响汽车安全性及通过性的重要因素。而机器视觉技术正逐步发展为提高车辆检测精度及效率的重要手段。因此,基于机器视觉的汽车形貌检测可以自动辨识车辆是否超限超载,并为车型的分类、整车尺寸参数、车辆信息的获取及重建提供非常重要的依据。所以研究基于无运动约束支撑台的汽车形貌主动视觉检测方法,对于丰富汽车性能检测手段、保障人们的生命财产安全、实现汽车自动化检测具有重要研究意义。针对汽车形貌检测的研究现状,研究了基于无运动约束支撑台的汽车形貌主动视觉检测方法。建立了由叁维靶标-支撑台-外部摄像机求解环和叁维靶标-支撑台-内部摄像机求解环组成的汽车形貌无运动约束主动视觉检测系统闭环一致性模型,实现内部摄像机和支撑台位姿关系的解算。根据解算模型,以图像提取的支撑台特征点坐标为初值,结合支撑台坐标系特征点在图像的重投影坐标,建立以重投影误差最小为目标的优化函数,采用捆集调整算法对支撑台和外部摄像机间的位姿关系进行了优化。建立了基于叁维靶标的检测系统激光平面标定模型,采用SVD分解的方法实现对激光平面的标定。为重建汽车车身上的叁维特征点,首先采用了背景差分法与Canny边缘检测算法相结合的方式对LED特征点进行跟踪识别,以提高外部摄像机视场范围内不同位姿的支撑台特征点的提取效率。通过计算轮廓矩实现了对LED形心位置的提取。其次根据闭环关系求得的检测系统内部位姿参数以及激光投影点与车身交线点的投影关系建立了无运动约束主动视觉检测系统重建模型。然后利用汽车车身的激光投影点在内部摄像机的位姿关系结合闭环一致性模型,实现了在外部摄像机坐标系下汽车车身特征点的叁维重建。采用标准圆柱体对检测系统重建方法的准确性进行了评价。最后为了研究各影响因素对检测系统重建结果的影响,建立了检测系统重建误差分析模型。并从理论上分析了摄像机内参数、外参数、图像坐标等因素对检测系统重建误差的影响。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
王宏民,孙增鹏,赵晓光,边疆[4]（2019）在《面向室内环境的主动视觉即时定位与地图构建系统》一文中研究指出提出了一个主动视觉即时定位与地图构建(SLAM)系统,能够避开障碍物,预测行人运动方向并且躲避行人,同时能够在未知环境中获得有效路径和进行稀疏叁维点云地图构建.该系统由机器人平台、RGB-D摄像机和双目摄像机构成.RGB-D摄像机基于RGB-D上半身探测器进行行人检测与跟踪,同时使用RGB-D摄像机进行叁维地图构建.双目摄像机通过获取深度信息寻找可通行路径.该系统实现了主动地图构建并且避免了由传统方法构建的静态地图包含行人的情况.实验验证了该系统的有效性.(本文来源于《厦门大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
肖旭[5]（2019）在《基于主动立体视觉的深度感知研究》一文中研究指出随着信息技术的快速发展,通过传统相机获取的二维信息已经不能满足人类的需求,叁维信息的获取已经成为当今的主流发展方向,而深度感知技术是获取叁维信息的关键。在过去的很长一段时间,科研人员都在对如何获取快速高精度的深度信息进行不断探索。结构光深度感知系统的结构简单并且拥有较高的精度,是深度感知最常使用的方法。在基于相移法的单相机-单投影仪结构光深度感知系统中,最少只需要投影叁张相移条纹模板便可以恢复被测物体的深度信息,这既保证了测量的精度又具有较好的快速性。然而,通过叁张相移条纹图只能得到相对相位,要得到绝对相位还需要对相对相位进行相位解包裹。时间相位解包裹法需要额外投影一组或多组不同频率的相移条纹图,这无疑降低了测量的动态性能。虽然空间相位解包裹法只需要利用一幅相对相位图就可以完成相位解包裹,但是它无法处理深度不连续的物体。针对时间和空间相位解包裹法存在的问题,本文提出了一种新颖的相位解包裹方法。在提出的相位解包裹方法中,只需要投影叁张相移条纹模板和一张二值散斑模板就可以完成深度测量。考虑到平面目标的相位解包裹较为简单,在正式开始深度测量之前,先使用结构光系统采集近似平面目标的叁张相移条纹图和一张参考散斑图。叁张相移条纹图用来计算出参考相对相位图和参考绝对相位图,并将它们和参考散斑图存储起来用于后续正式的深度测量。正式开始深度测量时,因为当前散斑图和参考散斑图的匹配与主动立体视觉中图像对的匹配相似,所以通过改进的PatchMatch Stereo匹配算法建立散斑图像对的对应匹配关系,再结合参考绝对相位图可以得到当前散斑图对应的粗糙绝对相位图。因为得到的粗糙绝对相位图精度相对较低,所以不直接使用它来求解深度信息,而是利用它来确定相对相位的条纹周期数,进一步得到精确的绝对相位图,然后利用相位-深度映射关系求解出被测物体的叁维空间坐标。此外,为了满足实时深度感知的要求,还基于CUDA在消费级GPU(Nvidia GTX1060)上实现了改进的PatchMatch Stereo匹配算法的并行加速,每秒钟可以输出187帧的视差图。最后分别完成表面几何形状复杂、多个相互分离和富含彩色纹理物体的深度测量,来验证本文提出的相位解包裹方法的有效性。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-05-01）
孙仲健[6]（2019）在《基于数字微镜器件的主动式视觉平台》一文中研究指出在人工智能和计算机视觉迅速发展的信息时代,叁维视觉是一个重要的研究课题,它可以重构场景的叁维几何信息,代替人眼进行观察和识别,能够应用于移动机器人自主导航,航空及遥感测量,工业自动化系统等多种场景。为实现实时叁维视觉,本文实现了一种基于数字微镜器件(DMD)的主动式视觉平台。该平台利用数字微镜器件的高速开关特性,主动高速投射基于时间调制的结构光编码图案,驱动高速图像传感器采集图像并提取叁维信息。硬件方面,本文自主设计了以K7系列高性能FPGA芯片和4核ARM CotexA9嵌入式处理器i.MX6Q为核心的系统。该系统覆盖知识领域广,核心板采用10层PCB迭层结构,共计1290个元器件,1122个信号网络,硬件系统复杂;核心板包含有DDR3-SDRAM,SATA,MIPI等高速接口模块,最高传输速率达1866Mbps,信号完整性挑战大;核心板共14路电源,12种供电电压,供电电流高达6A,电源完整性困难多。本系统在硬件设计过程中对信号和电源做了充分的仿真计算,满足系统对信号完整性、电源完整性和电磁干扰的要求。软件方面,本文设计了结构光编码及数字微镜驱动并通过FPGA实现,大大简化了叁维信息的提取难度,能够有效对抗环境噪声,提升投影精度;本文运用多线程编程和GPU编程,使ARM同时处理多任务,处理速度显着提高,可实时显示叁维视觉处理结果;此外,本文还使用了网络服务器(BOA),用户通过自主研发设计的网页界面即可访问并控制平台,方便测试、调试和使用。本系统叁维图像刷新时间短,具有抗干扰性和实时性;所有模块均在自主设计的平台上实现,不需借助于摄像机、电脑进行采集和计算,具有独立性和便携性;本系统为实时主动式视觉实验提供了一个平台,适用于应急救援、工业级动态叁维信息获取等场景,具有很强的实用性及社会意义。(本文来源于《华东师范大学》期刊2019-05-01）
王刚[7]（2019）在《基于视觉预瞄的半主动悬架阻尼力控制研究》一文中研究指出ADS是可调阻尼控制悬架系统的简称,这是一种在汽车行业受到广泛应用的悬架系统。采用这种悬架的汽车在通过瞬态冲击路面时,可能会因控制器的响应时间不足,来不及对悬架进行控制,造成系统稳定性(操稳性和安全性)降低。这是由于悬架控制器的时滞效应导致在短时间无法对每一次控制进行响应。视觉识别技术在智能驾驶领域中已经被广泛应用,若能将这项技术作为悬架预瞄控制二次开发的工具,将其应用到悬架系统的控制策略中,就能在不平路面还未到来之前就对即将发生的情况做出准备,使控制器有充分的时间响应。为了使控制器的时滞效应得到改善,以提高悬架控制器的控制能力为目标。首先,本文对半主动悬架的动力学模型进行分析,通过状态方程,找出影响控制悬架阻尼力的关键参数;其次,本文对ADS电磁悬架进行了mHIL台架试验测试,准确地得到在车辆实际行驶过程中因各种外在干扰而无法直接测量的悬架K特性数据,并将所得到的测试数据的各对应关系存入TTC系列控制器;然后,对采集的图像进行特征提取和识别,将识别的特征与加速度传感器的采集的数据进行融合,传输到最终的控制系统里;最后,通过真实道路测试,对基于预瞄控制的悬架控制器控制效果进行评价。试验表明,相较于原厂的自适应阻尼控制策略,基于视觉预瞄的控制策略能够有效地降低车身横向加速度、纵向加速度和簧载质量垂直加速度,并且在10Hz附近的能量也得到较好的控制。预测距离是在整个系统中较为关键的参数,但这个参数可以通过控制器进行动态改写,只需对CAN总线中的车速进行提取,就能推算出动态预瞄距离。此方法对悬架的改造量小,又能获得与主动悬架相媲美的性能,为智能化零部件的开发提供了一种新的思路。(本文来源于《长安大学》期刊2019-04-15）
郑正,许小进,谢晨江,简海林,刘志伟[8]（2019）在《核燃料组件的线结构光主动视觉测量》一文中研究指出根据核燃料上管座尺寸快速、精确检测的要求,对上管座主动视觉检测方法进行了深入研究。依据线激光叁角法测量原理,搭建了一套线结构光扫描视觉测量系统。采用Matlab工具箱对相机进行了标定,并对线结构光进行了矫正。采用高斯滤波对图像进行噪声滤除,并改善了阈值提取的过程,避免了单阈值法造成的线结构光提取不完整的缺点。为了进一步提升系统的精度,采用梯度重心法计算出了亚像素坐标位置,结合激光叁角法原理计算出待测物体叁维点云。根据匹配点计算出旋转平移矩阵完成粗匹配,并使用点云拼接算法进一步提升匹配精度。使用贪婪投影叁角形算法完成对点云的叁维重建。试验结果表明,该系统能够实时进行测量,且具有较高的测量精度;位于0. 5 m处求解出的燃料组件特征尺寸平均误差小于0. 5 mm,满足检测要求。(本文来源于《自动化仪表》期刊2019年02期）
丁静文,陈树越,陆贵荣[9]（2018）在《基于Q学习算法的X光主动视觉安检方法》一文中研究指出针对主动视觉安检方法检测性能不高和检测速度慢的问题,基于Q学习(QL)算法提出了采用状态回溯的启发式Q学习(HASB-QL)算法进行最佳视角估计。该算法引入代价函数和启发函数,提高了学习效率,加快了Q学习收敛。首先,对通过安检扫描仪获取的X光图像进行单视角检测;然后,对姿势作出估计并通过在状态回溯过程中比较重复动作的选择策略获取最佳旋转角度,再次进行单视角检测,直到检测到危险品;此外,在检测过程中多于一个视角时,建立几何约束以消除误报。对GDXray数据集中的手枪和剃刀刀片的X光图像进行实验,实验结果表明,相比于以Q学习为基础的主动视觉算法,改进的主动视觉算法检测手枪所得精确率和召回率之间的加权平均值F1值提高了9. 60%,检测速度提高了12. 45%;检测剃刀刀片所得的F1值提高了2. 51%,速度提高了17. 39%。所提算法提高了危险品检测的性能和速度。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年12期）
李培源[10]（2018）在《基于主动视觉的机械臂目标抓取系统设计》一文中研究指出本文基于机器视觉的方法,设计了机械臂目标抓取系统,通过采用深度学习的思想,在Windows操作系统的实验环境下搭建TensorFlow学习框架,采用PASCAL VOC数据集作为AlexNet网络的输入图片,利用RCNN算法初步实现对目标物体的检测。(本文来源于《电工技术》期刊2018年18期）
主动视觉论文开题报告范文
（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：
为了实现满足无线网络视频实时性要求的视频质量评估,提出了一种基于时-空域主动视觉注意的部分参考客观质量评估方法。该方法充分考虑了网络丢包失真的局部显着性及其在视频的空间和时间域对视觉注意的影响,提出了基于时-空域显着事件的视频显着性检测算法。通过对参考视频和损伤视频提取时-空域显着性注意信息,综合考虑网络视频的多丢包、多失真的质量评估方法,进一步提出了基于时-空域主动视觉注意变化的部分参考客观质量评估方法,并在无线网络环境下视频会议的数据中进行了对比实验。实验结果表明:提出的方法比传统质量评估方法能更好地反映人眼的视觉感知质量,且能满足网络视频质量评估的实时性要求。
（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。
主动视觉论文参考文献
[1].姜雨丰,温正权,姚壮,刘巍.基于视觉的风洞支杆主动抑振方法[J].新技术新工艺.2019
[2].张杰,冯欣,刘智.时-空域主动视觉注意的网络视频质量评估[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[3].袁静.汽车形貌的无运动约束支撑台主动视觉检测方法研究[D].吉林大学.2019
[4].王宏民,孙增鹏,赵晓光,边疆.面向室内环境的主动视觉即时定位与地图构建系统[J].厦门大学学报(自然科学版).2019
[5].肖旭.基于主动立体视觉的深度感知研究[D].合肥工业大学.2019
[6].孙仲健.基于数字微镜器件的主动式视觉平台[D].华东师范大学.2019
[7].王刚.基于视觉预瞄的半主动悬架阻尼力控制研究[D].长安大学.2019
[8].郑正,许小进,谢晨江,简海林,刘志伟.核燃料组件的线结构光主动视觉测量[J].自动化仪表.2019
[9].丁静文,陈树越,陆贵荣.基于Q学习算法的X光主动视觉安检方法[J].计算机应用.2018
[10].李培源.基于主动视觉的机械臂目标抓取系统设计[J].电工技术.2018