李科
- 作品数：7 被引量：38H指数：3
- 供职机构：哈尔滨工程大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术机械工程航空宇航科学技术更多>>
- 采用剪影描述的人类行为识别方法被引量：1
- 2010年
- 通过前景分割和形态学处理得到人体剪影,用链码来表述剪影,求取链码的方向直方图并对其归一化得到一幅剪影图像的稳定特征向量.在识别过程中为了解决行为识别中的时间偏移和速度差异问题,改进了动态时间弯折算法,不使用2个序列的起始端点,而是在模型序列中搜索得到相对于测试序列的局部最优起始端点.最后,对不同行为主体、不同图像尺度的5种人类行为(伸平左臂、挥舞左手、走、坐、下蹲)进行了识别实验,在±30°视角范围内识别率达以95%以上.
- 朱齐丹李科张智徐世玥
- 关键词：动态时间弯折链码形态学处理
- 折反射全方位视觉系统单视点约束测定新方法被引量：1
- 2010年
- 针对折反射全方位视觉系统装配时需针对单视点约束进行精确校准的特点,提出了一种基于光学畸变校正的折反射全方位视觉系统单视点约束测定方法.首先采用神经网络建立实际图像和理想透视图像的复杂映射关系,获得可用于单视点约束测定的理想透视模型;然后根据空间圆透视投影特性,利用反射镜上端面边缘图像估计出反射镜相对于相机的位置和姿态,以此指导系统单视点约束测定.由于反射镜位置与姿态的估计是基于实际的成像模型推算的,因此降低了单纯依赖简化模型带来的估计误差,从而提高了测定精度,具有较强的实用性.实验利用仿真图像和真实图像共同验证了该测定方法的精确度和有效性.
- 朱齐丹张帆李科荆丽秋
- 关键词：神经网络
- 基于VC的起落架仿真实现被引量：1
- 2010年
- 介绍了一种利用VC++6.0开发工具实现对起落架运动过程仿真的方法。仿真实现采用模块化的设计思想,将功能实现以模块的形式进行封装,其中包括起落架解算模块、飞机状态解算模块、空气动力解算模块、人机交互模块、显示模块、数据管理模块6大模块,采用模块化的设计思想不仅有利于保持模块之间的独立性,还有利于模块的维护和更新。应用仿真软件进行了起落架的落震实验和飞机滑跑实验,得到了起落架的落震曲线和滑跑载荷曲线。
- 朱齐丹徐世玥张智张雯李科
- 关键词：起落架仿真VC
- 改进的混合高斯自适应背景模型被引量：16
- 2010年
- 混合高斯背景模型是背景建模领域最常用的构建算法,针对该方法在实际应用中的缺陷,提出了2点改进措施:像素过滤方法和按背景演变过程进行划分的自适应学习率方法.像素过滤方法记录某点像素值在一个短时间段内的变化情况,对其进行统计分析,根据均值和方差过滤掉快速运动目标的动态干扰像素,增强算法的鲁棒性;新的自适应学习率方法将背景的形成过程划分为4个阶段,对不同的阶段使用不同的学习率,加速背景的形成和消退.应用改进后的算法在两段街道监控视频中同原算法进行了对比实验.实验结果表明,改进方法在视觉效果上有着显著提高,背景形成迅速、清晰.改进方法增强了算法的抗干扰能力,提高了背景的形成和切换速度,可以作为基础算法应用于相关视觉处理之中.
- 朱齐丹李科张智蔡成涛
- 关键词：混合高斯模型自适应学习率
- 复杂大气环境下的飞行研究被引量：1
- 2008年
- 飞机在海面上空飞行时比在陆地上空更容易受到大气环境的影响,文中针对海洋上空的大气环境,建立了风和大气紊流的工程化模型,研究了飞机在变化风场中飞行时,受到风水平加速度和垂直加速度影响后的响应情况,同时分析了大气紊流对飞行的影响,提出了一些抑制阵风扰动的控制方法.
- 梁军李科朱齐丹赵国梁
- 关键词：大气紊流飞行
- 采用改进的尺度不变特征变换算法计算物体旋转角度被引量：14
- 2011年
- 改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,使其在进行图像匹配的同时,可以求取出物体的旋转角度。首先,利用SIFT特征对旋转保持不变的特性,按照原算法提取出旋转前后两幅图像的SIFT特征,分析特征点主方向的计算过程,记录每个特征点主方向的角度值进行特征匹配。然后,计算出每对匹配的SIFT特征点的主方向角度之差,得到特征点的旋转角度;采用迭代自组织聚类的方法分析得到的特征点旋转角度数据,依据类内方差和类内样本数目,选取正确的样本类。最后,选用该样本类的均值作为物体的最终旋转角度。实验结果表明,该方法在图像畸变不大时的误差在3°以内,即使在部分遮挡的情况下,也能较好地计算出旋转角度。在时间复杂度增加不大的情况下,使SIFT算法具有了计算旋转角度的功能,拓宽了应用方向。
- 朱齐丹李科蔡成涛程甘霖
- 关键词：尺度不变特征变换算法聚类分析
- 基于全景视觉的机器人回航方法被引量：4
- 2011年
- 提出一种使用全景视觉系统引导机器人回航的方法.利用全景视觉装置采集出发位置(Home位置)的全景图像,使用SURF(Speeded-Up Robust Feature)算法提取全景图像中的特征点作为自然路标点.机器人回航过程中,将当前位置获得的全景图像与Home位置的全景图像进行特征匹配,确定自然路标点之间的对应关系.提出机器人旋转角度估算方法,消除路标点之间的错误匹配.分析路标点夹角的变化情况,推导出正确的回航方向,控制机器人回航.当路标点夹角达到阈值时,机器人旋转到初始时的方位角完成回航过程.实验结果表明,机器人的位置误差小于0.05m,方位角误差小于3°.本文方法无需使用人工路标和角度传感器,可以应用到服务机器人、足球机器人等领域.
- 朱齐丹李科雷艳敏孟祥杰
- 关键词：机器人全景视觉SURF特征
