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林义闽

作品数:8 被引量:37H指数:3
供职机构:北京信息科技大学更多>>
发文基金:北京市科委基金北京市属高等学校人才强教计划资助项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学更多>>

文献类型

  • 4篇专利
  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 5篇标志点
  • 4篇靶标
  • 3篇机器人
  • 2篇三维数据
  • 2篇视觉传感
  • 2篇视觉传感器
  • 2篇视觉定位
  • 2篇双目
  • 2篇双目视觉
  • 2篇双目视觉定位
  • 2篇左侧
  • 2篇坐标系
  • 2篇维数
  • 2篇棱台
  • 2篇感器
  • 2篇测量方法
  • 2篇传感
  • 2篇传感器
  • 1篇导航
  • 1篇智能机器人

机构

  • 7篇北京信息科技...
  • 3篇北京邮电大学

作者

  • 8篇林义闽
  • 7篇吕乃光
  • 6篇娄小平
  • 5篇孙鹏
  • 1篇董明利
  • 1篇李丽丽
  • 1篇王博恩

传媒

  • 1篇光学精密工程
  • 1篇计算机系统应...
  • 1篇北京信息科技...

年份

  • 1篇2015
  • 2篇2014
  • 1篇2013
  • 1篇2012
  • 3篇2011
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
基于立体靶标的拼接测量方法及系统
提供了一种基于立体靶标的拼接测量方法及系统。所述方法包括:a)将两台相机设置于能够观测到被测对象的位置,并标定两台相机的参数以及设置全局坐标系;b)确定固定于视觉传感器的立体靶标上的标志点在视觉传感器坐标系上的坐标值;c...
吕乃光娄小平林义闽孙鹏
视觉测量中圆形标志点的全场自动识别和提取被引量:9
2011年
针对工业视觉测量中复杂背景下的圆形标志点自动识别和提取问题,在利用拟合法进行标志点中心提取的传统技术基础上,提出判别标志点成像质量的形状误差,不仅可以避免其他亮斑对于标志点定位的干扰,而且可以自动剔除具有成像缺陷的标志点,并能保障和控制后续点中心定位的精度。应用于摄影测量,不仅可以达到亚像素的定位精度,而且提高了标志点识别能力和识别质量。
孙鹏吕乃光王博恩林义闽
关键词:视觉测量标志点自动识别
用于双目视觉定位跟踪系统的立体靶标
提供一种用于双目视觉定位跟踪系统的立体靶标,该靶标包括构成正六面体的九个梯形块,每个梯形块包括底座和正四棱台,第一至第四梯形块分别位于正六面体的后表面的右上顶点、右下顶点、左上顶点、左下顶点,第五至第八梯形块分别位于正六...
娄小平吕乃光林义闽孙鹏
未知环境中智能机器人的视觉导航技术研究
近年来,随着科学技术的发展和工业自动化水平的不断提高,智能机器人已成为国内外学术前沿和研究重点。机器人高度智能化的一个重要标志就是具备自主导航的能力,其中包含了环境信息的自动获取、处理、分析、理解和决策等一系列关键环节。...
林义闽
关键词:智能机器人立体视觉匹配目标检测目标跟踪
基于立体靶标的拼接测量方法及系统
提供了一种基于立体靶标的拼接测量方法及系统。所述方法包括:a)将两台相机设置于能够观测到被测对象的位置,并标定两台相机的参数以及设置全局坐标系;b)确定固定于视觉传感器的立体靶标上的标志点在视觉传感器坐标系上的坐标值;c...
吕乃光娄小平林义闽孙鹏
文献传递
用于弱纹理场景三维重建的机器人视觉系统被引量:22
2015年
为了实现机器人在弱纹理场景中的避障和自主导航,构建了由双目相机和激光投点器构成的主动式双目视觉系统。对立体视觉密集匹配问题进行了研究:采用激光投点器投射出唯一性和抗噪性较好的光斑图案,以增加场景的纹理信息;然后,基于积分灰度方差(IGSV)和积分梯度方差(IGV)提出了自适应窗口立体匹配算法。该算法首先计算左相机的积分图像,根据积分方差的大小确定匹配窗口内的图像纹理质量,然后对超过预设方差的阈值与右相机进行相关计算,最后通过遍历整幅图像得到密集的视差图。实验结果表明:该视觉系统能够准确地恢复出机器人周围致密的3D场景,3D重建精度达到0.16mm,满足机器人避障和自主导航所需的精度。与传统的算法相比,该匹配方法的图像方差计算量不会随着窗口尺寸的增大而增加,从而将密集匹配的运算时间缩短了至少93%。
林义闽吕乃光娄小平董明利
关键词:机器人视觉三维重建积分图像灰度方差自适应窗口
用于双目视觉定位跟踪系统的立体靶标
提供一种用于双目视觉定位跟踪系统的立体靶标,该靶标包括构成正六面体的九个梯形块,每个梯形块包括底座和正四棱台,第一至第四梯形块分别位于正六面体的后表面的右上顶点、右下顶点、左上顶点、左下顶点,第五至第八梯形块分别位于正六...
娄小平吕乃光林义闽孙鹏
文献传递
类人足球机器人场上目标识别算法
2014年
在比赛过程中类人足球机器人的视觉系统需要对足球、球门以及对阵双方机器人进行识别.考虑到算法的快速性及有效性,采用基于颜色信息的算法对球及球门进行识别,通过球及球门的颜色阈值提取图片中球与球门可能的位置,再由球与球门的背景色或面积信息确定球与球门的正确位置.对双方机器人的识别,首先提取机器人的特征,然后通过在线实时的监督学习方法训练一组级联分类器,通过训练好的分类器对双方机器人进行检测.实验表明算法能够快速有效地识别场上目标,且算法具有较好的鲁棒性.
李丽丽娄小平吕乃光林义闽
关键词:类人足球机器人目标识别级联分类器
共1页<1>
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