单目视觉定位方法研究综述_李荣明
单目视觉的同时三维场景构建和定位算法解析
单目视觉的同时三维场景构建和定位算法解析单目视觉是一种只使用单个摄像机进行视觉感知和处理的方法。
在单目视觉中，构建和定位三维场景是一个重要的任务，即通过对单个图像进行分析和处理，推测出场景中的物体结构和位置信息。
传统的单目视觉场景构建和定位算法主要基于几何和几何约束。
这些算法通常包括以下步骤：1.特征提取：从图像中提取出一些具有独特性质的局部特征点，如角点、SIFT特征等。
这些特征点可以在不同图像之间进行匹配，从而推测出相机的运动以及物体的三维位置。
2.特征匹配：将特征点进行匹配，通常使用如RANSAC等算法来剔除错误的匹配，得到可靠的特征点对。
3.姿态估计：基于特征点对的几何约束，推测出相机的姿态，即相机的旋转矩阵和平移向量。
这可以通过求解一个最小化重投影误差的优化问题来实现。
4.三维重建：根据相机姿态和匹配的特征点，利用三角测量或非线性优化方法推测物体的三维位置。
通过多个图像的特征点三角化，可以获得对应物体的三维点云模型。
5.场景定位：通过比对三维点云模型和已知的场景模型，可以估计相机在场景中的位置。
这可以使用场景匹配、模型对齐、滤波等方法来达到。
然而，这种传统的单目视觉场景构建和定位算法存在一些问题。
首先，由于只有一个相机，无法直接获得物体的尺度信息。
其次，受限于图像信息的有限性，算法对特征点的提取和匹配具有一定的局限性，往往只能在有纹理的区域有效。
最后，由于只有一个视角，算法对于遮挡和对视点的限制较为敏感。
为了解决这些问题，近年来出现了许多基于深度学习的单目视觉场景构建和定位方法。
这些方法利用深度卷积神经网络（CNN）从单个图像中直接预测深度图或点云数据。
同时，一些方法还可以预测相机的姿态和场景中物体的位置。
这些方法利用大量的标注数据进行训练，可以更好地利用图像信息，提高场景构建和定位的精度和鲁棒性。
综上所述，单目视觉的场景构建和定位算法是一个复杂的问题，传统方法主要基于几何约束，而近年来的深度学习方法则通过直接从图像中预测深度和位置信息来提高性能。
单目视觉SLAM技术研究
单目视觉SLAM技术研究随着科技的发展，无人驾驶、智能机器人等领域日益受到人们的关注，这些应用离不开定位和建图技术。
而在此之中，SLAM技术是最基础的技术之一，主要用于实时定位和建图。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同时定位和建图，是一个综合类的问题，它是通过机器人的传感器获取周边环境的信息，建立地图且能够实时自主定位机器人的一种技术。
而单目视觉SLAM技术则是根据相机采集的单目图像，通过算法得到相邻两帧图像间的相对位姿关系并计算地图，从而实现机器人的实时定位和建图。
单目视觉SLAM技术常用的方法有很多种，各有特点。
下面笔者就来一一介绍。
一、基于特征点的SLAM基于特征点的SLAM是一种基于图像特征点的SLAM算法，它的核心思想是通过检测和匹配相邻两帧图像之间的特征点，来求得相邻两帧之间的相对位姿关系，从而实现机器人的实时定位和建图。
该算法主要包括以下几个步骤：1. 特征点提取：采用特定的特征提取器，从图像中提取出一些具有代表性的关键点。
2. 特征点匹配：根据特征点的描述子，对相邻两帧图像之间的特征点进行匹配，以求得相邻两帧之间的运动信息。
3. 位姿估计：根据匹配成功的特征点，使用非线性优化算法求解相邻两帧之间的位姿变换。
4. 地图更新：将已经求得的相邻两帧之间的位姿变换作用到地图中，从而实现地图的实时更新。
基于特征点的SLAM算法具有鲁棒性强、定位精度高等优点，在工程应用中被广泛采用。
不过它也存在一些不足之处，例如当环境较为单一时，特征点提取效果可能会较差，从而导致算法的性能下降。
二、基于直接法的SLAM基于直接法的SLAM是一种不需要特征点提取匹配的SLAM算法，它直接使用图像灰度信息进行像素级别的匹配，以求解相邻两帧之间的位姿关系。
虽然基于直接法的SLAM算法比基于特征点的算法开销更大，但它也具有一些优点，比如能够处理光照变化、纹理差异等复杂场景，并且可以快速地处理高分辨率图像。
《基于单目视觉的艾灸机器人定位、识别与跟踪研究》
《基于单目视觉的艾灸机器人定位、识别与跟踪研究》一、引言随着人工智能和机器人技术的不断发展，艾灸作为一种传统的中医疗法，正逐渐与现代科技相结合，为人们的健康保健带来新的可能性。
艾灸机器人的出现，不仅提高了艾灸治疗的效率，还为患者提供了更为便捷和舒适的体验。
本文旨在研究基于单目视觉的艾灸机器人定位、识别与跟踪技术，以提高艾灸机器人的智能化水平。
二、单目视觉技术的概述单目视觉技术是指利用单个摄像头的图像信息进行三维世界的感知和理解。
其核心技术包括图像采集、图像处理和模式识别等。
在艾灸机器人的应用中，单目视觉技术可用于实现对患者的定位、识别和跟踪，从而为艾灸机器人提供准确的导航和操作依据。
三、艾灸机器人的定位技术艾灸机器人的定位技术是利用单目视觉技术，通过图像处理算法对患者的位置进行实时检测和计算。
本文提出了一种基于特征点匹配的定位方法，通过在患者身体上设置特定的标记点，利用摄像头捕捉这些标记点的位置信息，从而实现患者的精确定位。
该方法具有较高的定位精度和稳定性，适用于各种复杂环境下的艾灸治疗。
四、艾灸机器人的识别技术艾灸机器人的识别技术主要是通过对患者身体的图像信息进行提取和分析，实现对患者身体部位的准确识别。
本文采用了一种基于深度学习的图像识别方法，通过训练神经网络模型，使机器人能够自动识别出患者的身体部位和穴位。
该方法具有较高的识别准确率和速度，为艾灸机器人的精准操作提供了有力支持。
五、艾灸机器人的跟踪技术艾灸机器人的跟踪技术是通过对患者身体运动的实时监测和分析，实现对患者的连续跟踪和定位。
本文提出了一种基于光流法的跟踪方法，通过分析摄像头捕捉到的图像序列中的光流信息，实现对患者身体运动的实时监测和跟踪。
该方法具有较好的鲁棒性和实时性，适用于各种动态环境下的艾灸治疗。
六、实验与结果分析为了验证本文提出的基于单目视觉的艾灸机器人定位、识别与跟踪技术的有效性，我们进行了实验研究。
实验结果表明，本文提出的定位、识别与跟踪方法具有较高的准确性和稳定性，能够为艾灸机器人提供准确的导航和操作依据。
关于单目标跟踪方法的研究综述
关于单目标跟踪方法的研究综述单目标跟踪（Single Object Tracking，SOT）是计算机视觉领域的一个重要研究课题。
它的主要目标是对视频序列中的一个特定目标进行连续的跟踪。
相对于其他多目标跟踪方法，SOT更加具有挑战性，因为它需要在没有先验信息的情况下，仅凭图像序列本身推断目标位置的变化。
本文将对单目标跟踪方法的研究进行综述，并分析当前的研究热点和未来的发展趋势。
目前，学术界对单目标跟踪方法的研究主要可以分为传统方法和深度学习方法两个方向。
传统方法主要利用图像处理和机器学习技术，如边缘检测、颜色直方图和支持向量机等，来进行目标跟踪。
这些方法在一定程度上能够满足一些简单场景下的跟踪需求，但在复杂的背景干扰、目标形变和遮挡等情况下，性能较差。
深度学习方法则通过利用深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）来提取图像特征，并结合循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）等技术进行目标的在线跟踪。
这种方法通过大规模数据集的训练，取得了更好的跟踪效果。
随着深度学习的兴起，很多基于卷积神经网络的方法被提出并取得了显著的成果。
其中，Siamese网络是一种常见的SOT方法，它通过将目标样本和图像序列的模板进行比较，学习得到目标的视觉特征表示。
另外，多尺度跟踪方法也是一个研究热点，它通过在不同尺度下对目标进行跟踪，来提高跟踪的准确性和鲁棒性。
此外，目标的运动预测和目标的外观更新也是当前研究的重点方向。
前者主要通过分析目标的运动规律，预测目标的下一帧位置，以提高跟踪效果；后者则通过将目标的外观与在线获取的图像信息进行更新，以适应目标外观的变化和环境的变化。
未来，单目标跟踪方法的研究还有许多挑战和发展空间。
首先，目前的研究主要集中在2D图像上的跟踪，而在复杂的场景下，如遮挡和视角变化等，仅仅利用2D图像信息是不够的。
因此，将3D信息和语义信息结合到单目标跟踪中将是一个有前景的研究方向。
基于单目视觉的目标定位算法研究
基于单目视觉的目标定位算法研究程庆;魏利胜;甘泉【摘要】针对先进制造系统中的目标实时定位问题,提出了一种基于单目视觉的目标定位方法.首先,通过构建相机模型,建立图像像素坐标与世界坐标之间的关系,并通过相机标定获得相机内参数;然后,采用Harris算法提取并匹配图像的特征点,并使用RANSCA算法根据匹配的特征点对来计算图像的基础矩阵,从而推导出图像的本质矩阵,获得相机外参数;在此基础上,计算出目标的精确坐标;最后,通过一组实验验证所提方法的有效性和可行性.【期刊名称】《安徽工程大学学报》【年(卷),期】2017(032)002【总页数】6页(P37-42)【关键词】单目视觉;目标定位;相机标定;Harris算法【作者】程庆;魏利胜;甘泉【作者单位】安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖 241000;安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖 241000;安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖 241000【正文语种】中文【中图分类】TP391在先进制造系统中，需要对目标进行实时定位.传统的定位技术由于设备体积大、成本高、不易操作等缺点，往往不能满足实际需求.机器视觉技术的发展，给目标定位这一难题提供了新的方法.将机器视觉技术应用于目标定位，既可以解决当前所遇到的种种困难，也提高了系统的可靠性.单目视觉技术是机器视觉技术的分支，也是双目视觉和夺目视觉技术的基础.单目视觉定位技术是指利用单目相机获取图像，从获取的图像中提取出三维空间的信息，由于其简单易实现等优点，被广泛应用于各行各业.将单目视觉技术应用于目标定位中，利用视觉传感器能提取大量信息的优点，可以更完整、精确地确定目标的三维信息.单目视觉的定位技术应用非常广泛，有关学者对其进行了深入研究.汤月娟[1]等基于NAO机器人，提出结合光学成像原理、几何坐标变换以及相关的图像处理技术实现单目视觉目标定位.胡文[2]等借助人工标识物，结合小孔成像模型和空间几何关系，推导出了单目摄像头空间测距模型，从而实现了目标定位.范晓鹏[3]等利用目标的颜色和形状特征实现了目标识别，采用空间射影几何方法推导了单目视觉空间球定位公式，提出一种球形目标识别与定位方法.王天奇[4]等通过检测目标轮廓中包含的直线、圆等基本几何特征，利用平面约束的单目定位模型，结合给定的工件数据模型库对目标进行识别和位姿计算.针对多目视觉测量时视场小的缺点，孙鹏飞[5]等提出了单目视觉镜像虚拟多目视觉成像的方法.于乃功[6]等根据小孔成像及坐标变换原理，提出了一种根据自身固定参数计算目标深度信息的单目视觉目标定位方法，从而实现基于单目视觉的目标物体精确跟踪定位.然而，上述研究成果中所提方法在复杂环境下难以应用，不能做到精确定位.利用小孔成像模型对相机进行建模，通过对单目相机从不同角度拍摄的两幅图像进行研究，利用两幅图像之间的相对关系进行目标定位，从而解决了复杂环境下的精确定位问题.最后，通过一组实验验证了方法的有效性和可行性.单目视觉定位的目的是利用单目摄像机获取的目标物图像来确定其空间位姿信息.单目视觉定位的方法有很多，使用的图像数量也比较自由.一般情况下，单目视觉定位选用单幅、两幅来完成，但也有选用由多幅图像组成的图像序列来进行.单幅图像所能提供的信息量有限，一般需要设置人工标志来获取目标物的位姿参数；利用两幅或者多幅图像定位，就是通过相机在不同时刻或者不同位置拍摄图像序列，依据图像像素之间的位移偏差进行目标物的定位.由于在环境不确定的一些区域很难设定人工标志，而用多幅图像进行定位时，信息量较大、处理速度下降等原因，选择对两幅图像定位进行研究，两幅图像下单目视觉目标定位的原理图如图1所示[7].由图1可知，相机分别从目标(空间一点 )左右两侧拍摄两幅图像I1、I2，在左右两侧分别建立相机坐标系{1}、{2}，P点在两个像平面上的投影分别为1P、2P；1ξ2表示两坐标系之间的位姿变换关系.两幅图像下的单目视觉目标定位就是根据两个相机坐标系直接的位置关系，通过空间点在两幅图像几何的约束关系，推导出点P在世界坐标系下的坐标.单目视觉的目标定位流程图如图2所示.从图2中可以看出，进行单目视觉定位的关键是获取相机外参数矩阵.结合已匹配的特征点对便能计算出目标物的三维空间信息.基础矩阵提供了三维点到二维的一个约束条件，在一幅图像中的某一点和两幅图的基本矩阵已知的前提下，就能知道其对应的右图上的点一定是在一条直线上，由此说明两视角下图像中的空间位置一定是有约束的，不是任意的.这一约束关系的存在，为两幅图像下的目标定位提供了理论基础.本质矩阵具有基本矩阵的所有性质，且包含了相机的外参数.在计算相机外参数矩阵之前，首先需要获取相机内参数，计算出基础矩阵和本质矩阵.相机的内参数可以通过标定获得，而相机基础矩阵的计算则较为复杂，需要通过已匹配的特征点对来进行计算.2.1 相机模型与标定建立空间目标三维信息与图像二维成像点面之间的对应关系，首先对相机进行建模[8].采用的相机模型是小孔成像模型，光源透过小孔在成像平面形成一个倒立的像，为方便计算，建立如图3所示的模型来确定空间目标三维坐标与图像二维成像点之间的关系.通过相机模型的建立，确定相机内部几何、光学参数及相对世界坐标系位置、方向参数.由图3可知，以相机光心为坐标原点建立相机坐标系{C}，相机光轴与像平面垂直并相交于(0,0)，像平面到相机的距离z=f，f为相机焦距，取相机到景物方向为正.设P为世界坐标系内某一点坐标(XW,YW,ZW)，P在像平面p坐标为(x,y)，像素点坐标为(u,v)，P在相机坐标系下的坐标为(XC,YC,ZC).可以得到物空间点P的相机坐标与像平面坐标直接的关系为把式(1)中对应的非齐次坐标转换为齐次坐标通过图像坐标系(u0,v0)与成像平面坐标系(x,y)的关系、成像平面坐标系(x,y)和世界坐标系的关系(XW,YW,ZW,1)，可以得到世界坐标与图像坐标的关系令K为相机内参数矩阵，(u0,v0)为图像坐标系中的主点坐标；fu、fv为图像坐标系的尺度因子，，dx、dy分别为像平面沿x、y轴方向的物理尺寸；γ为图像平面的倾斜因子，γ=fλ′；为相机外参数矩阵，其中R为旋转矩阵，T为平移向量.将式(4)带入式(3)可得其中为投影矩阵，也称相机矩阵，P表示其物点世界坐标系下的齐次坐标.在相机模型建立之后，需要确定相机的内参数，得出相机K矩阵.在确定相机矩阵C之后，便可以通过单目视觉对空间内的目标进行定位.假设空间一点P(XW,YW,ZW,1)T在两幅图像中的成像点坐标1p=[u1,v1,1]T、2p=[u2,v2,1]T已被检测并匹配出来，摄像机内外参数也均已算出来，设相机的投影矩阵分别为C1和C2，则有由式(6)解出XW、YW、ZW即为P在世界坐标系下的坐标.为方便计算，按照图1建立好相机坐标系后，左侧相机坐标系为世界坐标系，则投影矩阵C1=K[I3|0]，C2=K[R|t].由此，便可以通过式(6)计算出目标的世界坐标. 在确定空间坐标系与图像坐标之间的关系后，通过相机标定来确定相机内参数矩阵K.常用的相机标定方法有Tasi标定法[9]和张正友标定法[10].张正友标定法只需要对一块精确定位点阵的平面模板从不同角度拍摄一组照片.为了使标定结果尽量准确，拍摄了20幅照片进行标定.将拍摄的这组照片导入到MATLAB中，使用MATLAB标定工具箱便可实现对相机的标定.从相机标定结果中可以直接获取相机的内参数，进而确定相机K矩阵.根据相机标定结果，确定相机K矩阵如式(7)所示.2.2 特征点提取与匹配在计算相机外参数过程中一个重要的步骤是计算相机的基础矩阵.计算基础矩阵时，需要寻找空间同一点在两幅图像中的投影位置.特征点是图像中具有鲜明特性并能够有效反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体的点，再通过特征点匹配能够很好地确定两特征点对来源于空间同一点的投影，从而极大地提高了定位的精度.通过已匹配的特征点对来计算相机基础矩阵，可以避免一些不必要的麻烦.将特征值的检测应用到匹配中，在保留图像重要的灰度信息的同时减小了计算量.比较常用的特征点检测和匹配方法有快速鲁棒特征算法(SURF)、基于多尺度空间的尺度不变特征变换(SIFT)和基于边缘的曲率尺度空间(CCS)角点检测方法.在计算图像基础矩阵时，当特征点数量不能达到要求时，基础矩阵的计算就会出现一定的误差甚至不能计算出基础矩阵.为了避免这一问题，在提取特征点时需要有足够多的特征点对来进行计算.Harris角点检测算法[11]因其检测精度较高、特征点数量多、便于计算图像基础矩阵故被本研究所采用.2.3 相机外参数矩阵在获取匹配的特征点对之后，便可以利用这些特征点对计算图像的基础矩阵，基础矩阵提供了三维点到二维的一个约束条件.在获取图像的特征点的基础上，计算图像的基础矩阵和本质矩阵[12].设1P、2P是已匹配的一对特征点.则有F是图像的基础矩阵，相机像平面上点的图像坐标和另一个位置上的像平面上点的图像坐标通过基础矩阵关联起来.基础矩阵是一个秩为2的3×3矩阵，有七个自由度.在计算基础矩阵时，至少需要7对匹配的特征点对.在实际应用中，为了能更准确地计算基础矩阵，有时会获得较多的特征点对，以避免特征点在匹配过程中有误匹配的情况.如何从这些匹配好的特征点对中选择合适的特征点对来计算基础矩阵就成了重要问题，因此选择随机采样一致性算法[13]RANSAC方法.具体流程图如图4所示.本质矩阵[14]由摄像设备的外参数R和t决定在摄像机内参数K不变时，可以利用得到的基础矩阵F来计算本质矩阵EE=KTFK,在相机参数已经标定的情况下，可以直接利用已经计算的基础矩阵来计算本质矩阵.相机的外参数也随之确定.进行一组实验来验证所提方法的可行性.相机分别从左右两侧对魔方拍摄了两幅照片，如图5所示.针对图5中标注的7个点进行定位，在建立的世界坐标系下，测量出这些点的世界坐标，以便与测量结果相比较.特征点提取与匹配的结果如图6所示.Harris所提取的特征点大都集中在目标周围，并且特征点数量足够用于计算图像基础矩阵，对于图5中所标注的7个定点也全部被检测到.尽管图6中存在一些误匹配的特征点对，但这对于基础矩阵的计算影响并不是很大.对图5中标注的7个点定位结果如表1所示.其中，实际坐标是这些点在空间坐标系下的坐标.表1中测量坐标是对这些点定位的结果，并将测量坐标与实际坐标进行比较并计算了误差.根据所匹配的特征点对，由RANSAC算法计算出图像的基础矩阵.由式(7)和式(10)得图像的本质矩阵E从表1中可以看出，虽然计算出的坐标值与实际坐标之间存在着一定的误差，但总体而言所研究方法对目标的定位精度较高，能够有效地实现定位要求.在对机器视觉定位研究的基础上提出了一种基于单目视觉的目标定位方法，以实现在单目相机下的目标定位.进行单目定位的重点是获取相机内外参数.在使用张正友标定法确定相机内参数的基础上计算相机外参数.随后利用Harris算法对从不同角度拍摄的两幅图片进行特征点提取与匹配，再由RANSAC算法根据匹配的特征点对计算出相机的基础矩阵，结合相机内矩阵K，推导出相机的本质矩阵，得到相机外参数以及相机矩阵.实验结果表明，研究方法能够实现用于单目视觉的目标定位，并且操作简单，具有一定的实用性.【相关文献】[1] 范晓鹏,郝颖明,朱枫,等.面向机器人航天员的球形目标识别与定位方法研究[J].载人航天,2016(3):375-380.[2] 汤月娟,徐晶,司书哲,等.一种基于NAO机器人的单目视觉目标定位方法[J].长春理工大学学报：自然科学版,2014，37(5):95-98.[3] 胡文,孙容磊.基于序列图像的视觉定位与运动估计[J].传感器与微系统,2007(7):48-50,57.[4] 王天奇,陈明.基于单目视觉的目标识别与定位[J].机电一体化,2015(11):12-16,49.[5] 孙鹏飞,张求知,李文强,等.单目多角度空间点坐标测量方法[J].仪器仪表学报,2014,12:2 801-2 807.[6] 于乃功,黄灿,林佳.基于单目视觉的机器人目标定位测距方法研究[J].计算机测量与控制,2012(10):2 654-2 656,2660.[7] T Schöps,T Sattler,C Häne,et al.3D Modeling on the Go:Interactive 3D Reconstructionof Large-scale Scenes on Mobile Devices[C]//3D Vision (3DV),2015 International Conference on.Lyan:IEEE,2015:291-299.[8] 张宁,常雷,徐熙平.基于机器视觉的三维重建技术研究[J].激光与光电子学进展,2012(5):66-72.[9] R Y Tsai.An Efficient and Accurate Camera Calibration Technique for 3D MachineVision[C]//Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,New York:IEEE,1986：364-374[10] Z Zhang.A Flexible New Technique for Camera Calibration[J].IEEE Trans.Patern Analysis and Machine Intelligence,2000,22(11):1 330-1 334[11] 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关于单目标跟踪方法的研究综述
关于单目标跟踪方法的研究综述单目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在对视频序列中的目标进行实时跟踪。
该技术广泛应用于机器人、智能监控、交通监管等领域。
本文将综述近年来关于单目标跟踪方法的研究进展，以及存在的挑战和发展趋势。
首先，传统的单目标跟踪方法通常基于目标的外观信息和运动信息。
外观信息包括目标的颜色、纹理和形状等特征，而运动信息则包括目标的速度、加速度等动态特征。
基于外观信息的方法主要通过将目标模型与当前帧中的候选目标进行匹配来实现跟踪，如相关滤波器和模板匹配方法。
而基于运动信息的方法则依赖目标在视频序列中的连续运动来实现跟踪，如光流方法和运动模型等。
然而，传统的单目标跟踪方法存在着一些挑战。
首先，目标在跟踪过程中可能经历遮挡、形变等视觉变化，使得传统的外观信息和运动信息不再准确。
其次，目标在视频序列中可能出现尺度变化、旋转等几何变化，导致传统的单目标跟踪方法无法有效跟踪目标。
此外，复杂的背景干扰也可能影响跟踪结果。
这些挑战推动了单目标跟踪方法的不断研究和改进。
近年来，深度学习技术的发展为单目标跟踪方法带来了新的机遇。
深度学习模型的强大特征学习和表示学习能力使得目标的外观信息和运动信息能够更准确地进行捕捉。
基于深度学习的单目标跟踪方法主要分为两类：基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于循环神经网络（RNN）的方法。
基于CNN的方法主要利用卷积网络提取目标区域的特征表示，如Siamese网络和全卷积网络等。
而基于RNN的方法则主要利用循环神经网络来建模目标的时间序列信息，如长短时记忆网络（LSTM）和编码-解码结构等。
这些方法在提高跟踪准确度和鲁棒性方面取得了显著的进展。
此外，深度学习结合传统的单目标跟踪方法也取得了一定的研究成果。
例如，将传统的相关滤波器与深度学习的特征表示相结合，可以提高目标跟踪的性能。
同时，多目标跟踪方法的发展也为单目标跟踪提供了新的思路。
通过将目标跟踪问题转化为多目标跟踪或检测，可以利用多个目标的信息来改善单目标的跟踪结果。
《2024年单目视觉辅助的三坐标测量机测量路径规划》范文
《单目视觉辅助的三坐标测量机测量路径规划》篇一一、引言随着现代制造业的快速发展，高精度的三维测量技术成为了生产过程中不可或缺的一部分。
三坐标测量机（CMM）作为实现这一目标的重要工具，其测量路径规划的优劣直接影响到测量的精度和效率。
近年来，结合单目视觉辅助的三坐标测量机逐渐成为研究热点，通过引入单目视觉技术，可以实现更快速、更准确的测量路径规划。
本文将就单目视觉辅助的三坐标测量机测量路径规划进行探讨。
二、单目视觉辅助的三坐标测量机概述单目视觉辅助的三坐标测量机是一种集成了单目视觉系统的三坐标测量设备。
通过高精度的光学传感器和计算机视觉技术，可以实现对工件的高精度三维测量。
其优点在于可以快速获取工件表面的三维信息，为测量路径规划提供有力的支持。
三、测量路径规划的重要性测量路径规划是三坐标测量机工作过程中的关键环节。
合理的测量路径规划可以减少测量时间，提高测量精度，同时还能延长三坐标测量机的使用寿命。
因此，对于提高生产效率和产品质量，优化测量路径规划具有十分重要的意义。
四、单目视觉辅助的测量路径规划方法结合单目视觉辅助的三坐标测量机，可以通过以下步骤实现优化测量路径规划：1. 工件表面信息获取：通过单目视觉系统获取工件表面的三维信息，包括工件的形状、尺寸、位置等。
2. 特征点提取：从获取的工件表面信息中提取出关键特征点，如边缘、角点等。
3. 路径规划算法：根据提取的特征点和工件的几何特性，采用合适的路径规划算法，如最短路径算法、随机路径算法等。
同时，考虑到工件的复杂程度和测量需求，灵活调整算法参数。
4. 路径优化与验证：对规划出的测量路径进行优化，确保其满足高精度、高效率的要求。
同时，通过模拟验证或实际测试验证优化后的路径是否符合预期效果。
五、实际应用与效果分析在实际应用中，采用单目视觉辅助的三坐标测量机进行测量路径规划，可以显著提高测量效率和精度。
例如，在汽车零部件的检测中，通过引入单目视觉系统，可以快速准确地获取零部件的三维信息，从而制定出最优的测量路径。
单目视觉跟踪算法研究及其应用
单目视觉跟踪算法研究及其应用一、前言跟踪算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，主要应用在目标识别、目标跟踪等领域。
其中单目视觉跟踪算法是比较常用的一种技术，具有应用广泛、易于实现等优点。
本文将对单目视觉跟踪算法进行系统研究，并探讨其在实际应用中的一些新颖方法和未来发展方向。
二、单目视觉跟踪算法概述单目视觉跟踪算法是指使用单个摄像头或者一组同步摄像头，通过计算机处理，实现对动态场景中的目标进行跟踪。
在该算法中，主要是通过目标的特征点来进行跟踪，这些特征包括颜色、纹理、形状、边缘等。
在实现的过程中，主要使用了光流法、卡尔曼滤波器、SIFT算法等技术，来提高跟踪效果。
三、单目视觉跟踪算法技术细节1、目标特征点的提取提取目标特征点是单目视觉跟踪算法的第一步。
该算法通常是基于局部不变性和尺度空间理论来进行的，主要的方法包括SIFT 算法、SURF算法、ORB算法等。
在提取特征点的过程中，需要注意以下几点：首先，要保证提取的特征点数量足够，并且能够唯一地标记目标；其次，在面对光照变化、目标平移、旋转等变化时，也应保持特征点的不变性；最后，要对提取到的特殊点进行筛选，删除掉噪声点或者无效点。
2、跟踪算法的选择在单目视觉跟踪算法中，跟踪算法的选择也尤为重要。
常用的跟踪方法有：Lucas–Kanade光流跟踪方法、卡尔曼滤波器、Mean-Shift算法、Camshift算法等。
在选择跟踪算法的时候，需要考虑目标的运动状态、噪声类型以及实时性等问题。
对于复杂、高速、模糊的目标，建议使用Lucas–Kanade光流跟踪方法，而对于需要快速追踪、无需考虑物体形状、细节的情况，建议使用Mean-Shift算法。
3、目标状态的更新在跟踪算法中，目标状态是需要持续更新的。
最常见的方法是基于卡尔曼滤波器的状态预测，它可以根据前一个时刻的状态，估计一个当前时刻的状态，并进行更新。
需要注意的是，卡尔曼滤波器只能处理线性的目标运动模型，对于复杂的非线性模型需要使用扩展卡尔曼滤波器。
单目视觉定位方法研究综述_李荣明
研究人员的关注。 一般情祝下，圆经透视投影后将在像 面上形成椭圆，该椭圆的像面参数与圆的位置、姿态、 半径等存在着对应的函数关系， 采用一定的方法对相 应的关系求解即可得到圆与摄像机的相对位置和姿态 参数。 文献[22~24]分别运用不同的方法对圆特征进行 了定位。 利用圆特征进行定位可以摆脱匹配问题，提高 定位速度，但其抗干扰能力欠佳。
1.1 基于点特征的定位 基于点特征的定位又称为 PnP（Perspective-n-Point）
问题[2]，是机器视觉领域的一个经典问题。 它是根据物 体上 n 个特征点来确定摄相机的相对位置和姿态，具 体描述为：假定摄像机为小孔模型且已标定好，摄取一 幅在物体坐标系下坐标已知的 n 个空间点的图像，且 这 n 个图像点的坐标已知， 来确定这 n 个空间点在摄 像机坐标系下的坐标。
3 结语
本文根据单目视觉定位所用的图像帧数不同把定 位方法进行了分类， 并全面而简要地介绍了各个方法 的研究现状。 目前，基于单帧图像的定位方法研究的比 较多，特别是利用点特征和直线特征的方法，已有许多 成功的应用； 而基于双帧或多帧图像的定位方法研究 的还较少，其在实时性和准确性方面还需进一步提高。
文献[28]利用了图 像 之 间 的 拼 接 技 术 实 现 摄 像 机 的定位。 摄像机通过平移或是旋转，可以获取两幅相邻 的有着重叠区域的图像， 且重叠区域中的相同像点的
趤趭 现代计算机 2011.06
研究与开发
位置发生了改变。 通过图像拼接过程中的图像配准技 术，利用仿射变换求得相邻图像之间的特征变化关系， 最后进一步推得摄像机的运动情况， 从而初步实现摄 像机的定位。 该方法采用基于灰度信息的拼接方法对 两幅图像进行图像配准。 实验表明该方法有效，可初步 实现摄像机定位的要求。 但因为缺乏场景中景物到摄 像机光心的实际距离，无法推得摄像机的位移量，而只 能计算得出摄像机的运动方向以及摄像机绕光轴的旋 转角度。
基于单目视觉的目标识别与定位研究
基于单目视觉的目标识别与定位研究目标识别与定位在计算机视觉领域具有广泛的应用价值，如自动驾驶、机器人导航、安全监控等。
单目视觉作为计算机视觉的重要组成部分，通过拍摄图像或视频来获取信息，进而实现目标识别与定位。
本文旨在探讨基于单目视觉的目标识别与定位技术，以期为相关应用提供理论依据和实践指导。
在单目视觉中，从一幅图像中获取三维信息是关键。
深度学习作为一种强大的机器学习技术，在单目视觉领域具有广泛的应用。
卷积神经网络（CNN）作为深度学习的重要分支，通过模拟人脑神经元的连接方式，能够在图像识别与定位方面取得良好的效果。
本文采用单目视觉系统进行实验，通过采集不同场景下的图像数据，进行目标识别与定位研究。
我们对数据集进行采集与预处理，包括图像质量的提高、噪声的消除和标注目标的提取等。
然后，我们采用CNN对图像进行训练，并利用训练好的模型进行目标识别与定位实验。
通过对比不同实验条件和算法，我们发现深度学习算法在目标识别与定位方面具有较高的准确率和召回率。
具体来说，我们采用YOLOv3算法进行目标识别与定位实验，其准确率达到了2%，召回率达到了5%，F1值达到了6%。
同时，我们还分析了误差来源，发现主要原因包括图像质量、目标遮挡和背景干扰等。
本文通过实验设计与数据集分析，深入研究了基于单目视觉的目标识别与定位技术。
通过采用深度学习算法，我们成功地提高了目标识别与定位的准确率和召回率。
然而，仍存在一些挑战和问题需要解决，如如何提高对复杂背景和遮挡目标的识别能力、如何实现实时目标识别与定位等。
展望未来，我们可以从以下几个方面进行深入研究：探索更为有效的深度学习算法，以提高目标识别与定位的性能。
随着深度学习技术的不断发展，新算法和新结构将不断涌现，为提高目标识别与定位性能提供了更多可能性。
强化模型训练与优化，以提高模型的泛化能力。
在实际应用中，模型可能会遇到未见过的场景和目标，因此需要具备较好的泛化能力才能正确地进行目标识别与定位。
基于模型的单目视觉定位方法研究概述
基于模型的单目视觉定位方法研究概述
1 引言
视觉是人类认识世界的最重要的手段之一，人类获取的信息百分之八十以
上都是通过视觉得到的。
随着计算机技术、传感器技术的发展，使用摄像机与计算机模拟并实现部分生物视觉成为可能，并已在许多方面得到成功应用。
同时，如何利用信号处理和计算机技术对可以获得三维信息的视觉方法有许多，典型的有双目或多目立体视觉，基于模型的单目视觉等。
其中后一种方法是指仅利用一台摄像机完成定位工作。
因其仅需一台视觉传感器，所以该方法的优点是结构简单、相机标定也简单，同时还避免了立体视觉中的视场小，立体匹配困难的不足。
其前提条件是必须已知物体的几何模型。
在计算机视觉研究领域，如何在单目视觉的条件下，完成位置与姿态的求解已成为一个重要的研究方向。
基于模型的单目视觉定位可以应用在多方面，包括机器人自主导航、陆地和空间移动机器人定位、视觉伺服、摄像机校正、目标跟踪、视觉监测、物体识别、零部件装配、摄影测量等。
基于模型的单目视觉定位问题所应用的几何特征可分为点、直线与高级几何特征等几类。
相对来说，目前对基于点特征的单目视觉定位方法研究较多。
直线特征具有抗遮挡能力强、本文根据基于模型的单目视觉定位方法所使用的定位特征类型把单目视觉定位方法分为基于点特征的定位方法，基于直线特征的定位方法，基于高级几何特征的定位方法，全面介绍了各种特征定位方法的研究现状。
目的是方便读者了解各种特征定位方法的研究现状，为未来的研究打下理论基础。
2 点特征定位。
一种基于单目视觉进行目标定位的方法[发明专利]
![一种基于单目视觉进行目标定位的方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/936a843480eb6294dc886c65.png)
专利名称：一种基于单目视觉进行目标定位的方法专利类型：发明专利
发明人：周捷,罗锐,张益军,叶达文
申请号：CN201910163326.9
申请日：20190305
公开号：CN109961485A
公开日：
20190702
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于单目视觉进行目标定位的方法，包括以下步骤：将空间物体的世界坐标系先后转化为摄像机坐标系、像平面坐标系、像素坐标系，获得摄像机的成像模型；令摄像机坐标系与世界坐标系重合，使得两坐标系中的Z轴坐标相等，获得改进的摄像机成像模型。
申请人：南京理工大学
地址：210094 江苏省南京市孝陵卫200号
国籍：CN
代理机构：南京理工大学专利中心
代理人：朱宝庆
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基于单目视觉的特征点测距与定位方法研究
一、概述1. 单目视觉在机器人、自动驾驶、增强现实等领域有着广泛的应用。
2. 特征点测距与定位是单目视觉中的关键问题，对于实现精准的测距与定位具有重要意义。
3. 本文旨在探讨基于单目视觉的特征点测距与定位方法，并结合实际案例进行研究与分析。
二、相关技术概述1. 单目视觉是指通过一台摄像头来获取环境信息，并进行图像处理与分析。
2. 特征点是图像中具有显著性的点，通过特征点能够实现对图像的测距与定位。
3. 基于单目视觉的特征点测距与定位方法主要包括特征提取、特征匹配、三维重建等步骤。
三、特征点测距与定位方法研究1. 特征提取a. 常用的特征提取算法包括SIFT、SURF、ORB等。
b. 不同的特征提取算法在不同场景下具有不同的适用性和性能表现。
2. 特征匹配a. 特征点匹配是特征点测距与定位中的关键一步，常用方法包括基于描述子的匹配和基于几何关系的匹配。
3. 三维重建a. 基于特征点的三维重建技术通过匹配特征点，并利用相机参数进行三维点云重建。
b. 三维重建的精度与效率对于测距与定位具有重要影响。
四、实际案例分析1. 无人驾驶车辆a. 基于单目视觉的特征点测距与定位方法在无人驾驶车辆中具有重要应用。
b. 通过对道路上的特征点进行测距与定位，能够帮助车辆进行自主驾驶。
2. 工业机器人a. 工业机器人需要精准的定位以完成复杂的操作任务，基于单目视觉的特征点测距与定位方法能够满足其定位需求。
b. 特征点测距与定位技术能够帮助机器人准确定位并实现精准操作。
五、未来展望1. 随着人工智能、计算机视觉等领域的快速发展，基于单目视觉的特征点测距与定位方法将更加成熟和广泛应用。
2. 随着硬件设备的不断升级，基于单目视觉的特征点测距与定位方法的精度和效率将得到进一步提升。
六、结论1. 基于单目视觉的特征点测距与定位方法具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 需要进一步研究和探索特征点测距与定位方法在不同领域的应用，以满足实际需求。
单目视觉技术在室内定位中的应用研究
单目视觉技术在室内定位中的应用研究随着科技的不断发展，单目视觉技术在室内定位中的应用越来越广泛。
在室内环境中，人们需要定位自己的位置和方向来完成各种任务，例如一些商场、医院、机场等地方。
因此，室内定位的需求日益增加。
本文将探讨单目视觉技术在室内定位中的应用。
一、单目视觉定位技术的原理单目视觉定位技术指的是利用摄像头获取室内图像，通过图像处理算法计算出摄像头的位置和姿态，从而实现室内定位。
它主要分为两个步骤。
第一步是获取室内图像，这可以通过单个摄像头或多个摄像头来实现。
第二步是图像处理算法，首先要对图像进行标定，之后再利用三维重建技术计算摄像头的位置和姿态。
在这里，我们着眼于室内单目视觉定位的具体应用。
二、适用性单目视觉定位技术适用于室内，它能够快速且精准地获取室内环境的图像与场景，并根据图像中识别出来的物体或特征点来实现室内定位。
同时，由于室内的光线环境较为稳定，因此单目视觉定位的精准度也比较高。
此外，单目视觉定位技术具备易于集成的优点，可以直接与机器人或其他智能设备进行集成，实现室内智能化定位。
三、应用场景1.室内导航室内导航是单目视觉技术在室内定位中最为常见的应用。
通过获取室内环境图像，计算出用户和目的地的位置，构建路径规划算法，提供精准的导航服务。
2.环境监测单目视觉技术可以通过识别物体或特征点，获取室内环境中的温度、湿度、光照等环境参数，进而采取相应的环境控制措施，如控制空调温度、启动智能照明等。
3.智能机器人通过单目视觉定位技术，智能机器人可以识别室内物体，计算出自己的位置和姿态，进而实现室内巡航、抓取、搬运等功能。
四、挑战与趋势尽管单目视觉技术在室内定位中具有广泛的应用前景，但它也面临一些挑战，例如：1.室内光线环境的影响，光线不足或过强会影响单目视觉定位的精准度。
2.多个摄像头在室内运作可能造成互相干扰，影响数据处理的准确性。
3.物体的形状、大小和位置等信息对于单目视觉定位算法的判断结果会产生一定影响。
基于单目视觉的目标定位算法研究
相机模 型 ， 建 立 图 像 像 素 坐 标 与 世 界 坐 标 之 间 的关 系 ， 并 通 过 相 机 标 定 获 得 相 机 内参 数 ； 然后， 采 用 Ｈａ ｒ ｒ ｉ ｓ 算 法 提 取 并 匹 配 图像 的特 征点 ， 并 使 用 ＲＡＮ Ｓ Ｃ Ａ 算 法 根 据 匹 配 的 特 征 点 对 来 计 算 图 像 的基 础 矩 阵 ， 从 而推 导
中图分类号 ： ＴＰ ３ ９ １
在先进 制造 系统 中 ， 需 要对 目标 进行 实 时定位 ． 传统 的定 位技 术 由于设备 体 积大 、 成 本高 、 不 易操 作 等 缺点 ， 往往 不 能满足 实 际需 求． 机器 视觉 技术 的发展 ， 给 目标 定位 这一 难题 提供 了新 的方法 ． 将 机器视 觉技 术 应 用于 目标定 位 ， 既可 以解决 当前 所遇 到 的种 种 困 难 ， 也提 高 了系统 的可 靠性 ． 单 目视觉 技 术 是机 器 视 觉 技术 的分 支 ， 也是 双 目视 觉 和夺 目视觉 技术 的基 础． 单 目视 觉 定位 技 术 是 指利 用 单 目相 机 获取 图像 ， 从 获取 的 图像 中提取 出三 维空 间的信 息 ， 由于 其简 单 易 实 现等 优 点 ， 被 广泛 应 用 于各 行 各业 ． 将 单 目视 觉 技 术 应 用 于 目标定 位 中 ， 利 用视 觉传感 器 能提取 大量 信息 的优 点 ， 可 以更 完整 、 精确 地确 定 目标 的三 维信息 ． 单 目视觉 的定位 技术 应用 非 常广泛 ， 有关 学 者 对 其 进 行 了深 入 研 究． 汤 月 娟口 等 基 于 ＮＡＯ 机 器人 ， 提 出结合光 学成 像原 理 、 几 何 坐标变 换 以及相 关 的 图像 处理 技术 实现 单 目视觉 目标 定 位． 胡文ｌ ２ 等借 助 人 工 标识 物 ， 结 合 小孔成 像模 型 和空 间几何 关 系 ， 推 导 出了单 目摄像 头空 间测距 模 型 ， 从 而 实现 了 目标 定位 ．
基于单目视觉的目标识别与定位研究
基于单目视觉的目标识别与定位研究摘要：目标识别与定位一直是计算机视觉领域的重要研究方向。
本文通过对基于单目视觉的目标识别与定位相关算法和技术进行概述和分析，探讨了如何利用单目视觉实现对目标的准确识别和定位。
文章首先介绍了目标识别的定义和分类，然后详细讨论了基于单目视觉的目标定位方法和常用算法。
最后，通过实例分析和图像实验验证了本文提出的单目视觉目标识别与定位算法的可行性和准确性。
1、引言目标识别与定位是计算机视觉领域的研究重点之一，其在自动驾驶、智能安防和机器人等领域有着广阔的应用前景。
目标识别与定位的核心是通过感知和分析图像或视频数据，准确地确定目标的位置和属性。
利用单目视觉进行目标识别与定位研究可以避免传感器设备的复杂性和成本高昂的问题，因此备受研究者的关注。
2、目标识别方法目标识别方法主要包括基于特征提取和基于深度学习的方法。
基于特征提取的方法根据目标的形状、纹理和颜色等特征进行识别，如SIFT、HOG和SURF等。
这些方法通过提取目标的局部特征并与数据库中的样本特征进行比对，从而实现目标的识别。
而基于深度学习的方法则通过卷积神经网络（CNN）等模型进行训练，使其能够自动学习目标的特征表示，从而实现准确的目标识别。
3、目标定位方法目标定位主要通过计算目标在图像中的坐标位置来实现。
基于边缘检测的方法是常用的目标定位方法，它通过检测目标周围的边缘信息来确定目标的位置。
基于模板匹配的方法则是通过将目标的模板与图像进行匹配，找到与目标最相似的位置来确定目标的位置。
此外，还有基于视觉标记和基于深度学习的目标定位方法。
基于视觉标记的方法需要事先在目标或周围环境中放置标记，利用标记的位置信息来定位目标。
而基于深度学习的方法则通过卷积神经网络对目标的位置进行预测。
4、基于单目视觉的目标识别与定位算法本文提出了一种基于单目视觉的目标识别与定位算法，该算法综合利用了目标识别和定位方法的优点。
首先，通过使用卷积神经网络实现准确的目标识别。
基于单目视觉的工件识别定位方法研究
基于单目视觉的工件识别定位方法研究一、引言。
大家好呀！今天咱们来聊聊基于单目视觉的工件识别定位方法。
你可能会想，这是个啥玩意儿呢？简单来说呢，就是用一个摄像头（这就是单目啦）去识别工件并且确定它的位置。
这在很多工业场景里可太有用啦。
比如说在自动化生产线上，要是能准确地识别出工件，然后知道它在哪里，机器人就可以很精准地去抓取它、加工它之类的。
就好像给机器人装上了一双很厉害的眼睛。
二、单目视觉基础。
单目视觉啊，它主要是通过一个摄像头来获取图像。
摄像头就像我们的眼睛一样，但是它获取的图像是数字化的。
这里面涉及到好多东西呢。
比如说图像的分辨率，分辨率越高，我们能看到的细节就越多。
就好比我们看东西，视力好的人能看到更多的细节，分辨率高的摄像头获取的图像也能让我们更好地识别工件。
还有图像的色彩模式，像RGB模式，就是红、绿、蓝三种颜色组合起来形成各种各样的颜色。
不同的工件可能在色彩上有很大的区别，这也是我们识别它的一个重要依据。
三、工件识别。
那怎么从获取的图像里识别出工件呢？这可有点复杂。
一种方法是基于特征的识别。
工件都有自己的特征呀，比如说圆形的工件，它有特定的轮廓形状。
我们可以用算法去提取这些轮廓特征，像边缘检测算法。
就像我们看到一个圆形的盘子，我们能一眼看出来它是圆的，边缘是平滑的，算法也是这么去检测工件的边缘的。
还有一种是基于模板匹配的识别。
我们可以事先把要识别的工件的标准图像作为模板，然后在获取的图像里去寻找跟这个模板相似的部分。
这就好比我们找东西，拿着照片去比对一样。
不过这种方法也有缺点，如果工件有一些变形或者图像有噪声干扰，可能就会识别不准确。
四、工件定位。
识别出工件之后，我们还得知道它在哪里呀。
这里面有一些坐标系统的知识。
我们可以建立一个坐标系，比如说以摄像头的中心为原点，然后通过一些几何关系来计算工件在这个坐标系里的位置。
比如说，如果我们知道了工件在图像中的像素坐标，还知道摄像头的一些参数，像焦距之类的，就可以通过三角测量原理来算出工件在实际空间中的位置。
单目视觉定位方法研究综述
万方数据万方数据万方数据万方数据单目视觉定位方法研究综述作者：李荣明， 芦利斌， 金国栋作者单位：第二炮兵工程学院602教研室,西安,710025刊名：现代计算机：下半月版英文刊名：Modem Computer年，卷(期)：2011(11)1.R.Horaud;B.Conio;O.Leboullcux An Analytic Solution for the Perspective 4-Point Problem 1989(01)2.任沁源基于视觉信息的微小型无人直升机地标识别与位姿估计研究 20083.徐筱龙;徐国华;陈俊水下机器人的单目视觉定位系统[期刊论文]-传感器与微系统 2010(07)4.邹伟;喻俊志;徐德基于ARM处理器的单目视觉测距定位系统[期刊论文]-控制工程 2010(04)5.胡占义;雷成;吴福朝关于P4P问题的一点讨论[期刊论文]-自动化学报 2001(06)6.Abdel-Aziz Y;Karara H Direct Linear Transformation from Comparator to Object Space Coordinates in Close-Range Ph- togrammetry 19717.Fishier M A;Bolles R C Random Sample Consensus:A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analy-s~s anu Automated tartograpny 1981(06)8.祝世平;强锡富用于摄像机定位的单目视觉方法研究[期刊论文]-光学学报 2001(03)9.沈慧杰基于单目视觉的摄像机定位方法的研究 200910.任沁源;李平;韩波基于视觉信息的微型无人直升机位姿估计[期刊论文]-浙江大学学报（工学版） 2009(01)11.刘立基于多尺度特征的图像匹配与目标定位研究[学位论文] 200812.张治国基于单目视觉的定位系统研究[学位论文] 200913.张广军;周富强基于双圆特征的无人机着陆位置姿态视觉测量方法[期刊论文]-航空学报 2005(03)14.Zen Chen;JenBin Huang A Vision-Based Method for theCircle Pose Determination with a Direct Geometric Interpre- tation[外文期刊] 1999(06)15.Safaee-Rad;I.Tchoukanov;K.C.Smith Three-Dimension of Circular Features for Machine Vision 199216.S.D.Ma;S.H.Si;Z.Y.Chen Quadric Curve Based Stereo 199217.D.A.Forsyth;J.L.Munday;A.Zisserman Projective In- variant Representation Using Implicit Algebraic Curves 1991(02)18.吴朝福;胡占义PNP问题的线性求解算法[期刊论文]-软件学报 2003(03)19.降丽娟;胡玉兰;魏英姿一种基于平面四边形的视觉定位算法[期刊论文]-沈阳理工大学学报 2009(02)20.Sun Fengmei;Wang Weining Pose Determination from a Single Image of a Single Parallelogram[期刊论文]-Acta Automatica Sinica 2006(05)21.吴福朝;王光辉;胡占义由矩形确定摄像机内参数与位置的线性方法[期刊论文]-软件学报 2003(03)22.王晓剑;潘顺良;邱力为基于双平行线特征的位姿估计解析算法[期刊论文]-仪器仪表学报 2008(03)23.刘晓杰基于视觉的微小型四旋翼飞行器位姿估计研究与实现 200924.刘士清;胡春华;朱纪洪一种基于灭影线的无人直升机位姿估计方法[期刊论文]-计算机工程与应用 2004(9)25.Mukundan R;Raghu Narayanan R V;Philip N K A Vision Based Attitude and Position Estimation Algorithm for Rendezvous and Docking 1994(02)26.Y.Liu;T.S.Huang;O.D. Faugeras Determination of Camera Location from 2D to 3D Line and Point Correspondences 1990(01)27.H.Chen Pose Determination from Line to Plane Correspon-dences:Existence Solution and Closed form Solutions 1993(06)28.Dhome;M.Richeti;prest Determination of the At- titude of 3D Objects from a Single Perspective View 1989(12)29.周娜基于单目视觉的摄像机定位技术研究[学位论文] 20071.敬泽.薛方正.李祖枢.JING Ze.XUE Fang-zheng.LI Zu-shu基于单目视觉的空间目标位置测量[期刊论文]-传感器与微系统2011,30(3)2.方宝富.潘启树.洪炳镕.钟秋波.王伟光.FANG Bao-fu.PAN Qi-shu.HONG Bing-rong.ZHONG Qiu-bo.WANG Wei-guang一种基于全维视觉与前向单目视觉的目标定位算法[期刊论文]-工程图学学报2011,32(3)3.秦丽娟.胡玉兰.魏英姿.王红.周越基于模型的单目视觉定位方法研究概述[会议论文]-2009本文链接：/Periodical_xdjsj-xby201111003.aspx。
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0 引言
近年来， 视觉传感器因能采集丰富的环境信息且 价格低廉、使用方便而受到了普遍的关注，基于视觉传 感器的定位方法也成为了研究的热点。 根据使用视觉 传感器数目的不同， 视觉定位方法可分为单目视觉定 位、双目视觉（立体视觉）定位和多目视觉（全方位视 觉）定位。
2 基于双帧或多帧图像的定位
虽然使用特殊的人工图标实现定位可以容易找到 匹配特征， 但是使用人工图标本身制约了视觉定位的 应用场合， 所以利用摄像机获取的自然图像信息来进 行定位是该领域的研究趋势之一。 基于双帧或多帧图 像的定位方法， 就是利用摄像机在运动中捕捉同一场 景不同时刻的多帧图像， 根据拍摄图像像素间的位置 偏差实现目标的定位。 实现多帧投影图像之间的对应 特征元素匹配是该定位算法的关键。 这类算法一般相 对比较复杂， 精确性和实时性不高， 但不依赖人工标 志，通过拍摄自然图像就可实现定位。
研究与开发
单目视觉定位方法研究综述
李荣明 ， 芦利斌 ， 金国栋
（第二炮兵工程学院 602 教研室，西安 710025）
摘 要： 根据单目视觉定位所用图像帧数不同把定位方法分为基于单帧图像的定位和基于双帧或 多帧图像的定位两类。 单帧图像定位常利用已知的点特征、直线特征或曲线特征与其在图 像上的投影关系进行定位， 其中用点特征和直线特征的定位方法简单有效而应用较多；基 于双帧或多帧图像的定位方法因其操作复杂、精度不高而研究的还较少。 通过对各方法的 介绍和评述，为单目视觉定位问题的研究提供参考。
文献[28]利用了图 像 之 间 的 拼 接 技 术 实 现 摄 像 机 的定位。 摄像机通过平移或是旋转，可以获取两幅相邻 的有着重叠区域的图像， 且重叠区域中的相同像点的
趤趭 现代计算机 2011.06
研究与开发
位置发生了改变。 通过图像拼接过程中的图像配准技 术，利用仿射变换求得相邻图像之间的特征变化关系， 最后进一步推得摄像机的运动情况， 从而初步实现摄 像机的定位。 该方法采用基于灰度信息的拼接方法对 两幅图像进行图像配准。 实验表明该方法有效，可初步 实现摄像机定位的要求。 但因为缺乏场景中景物到摄 像机光心的实际距离，无法推得摄像机的位移量，而只 能计算得出摄像机的运动方向以及摄像机绕光轴的旋 转角度。
研究人员的关注。 一般情祝下，圆经透视投影后将在像 面上形成椭圆，该椭圆的像面参数与圆的位置、姿态、 半径等存在着对应的函数关系， 采用一定的方法对相 应的关系求解即可得到圆与摄像机的相对位置和姿态 参数。 文献[22~24]分别运用不同的方法对圆特征进行 了定位。 利用圆特征进行定位可以摆脱匹配问题，提高 定位速度，但其抗干扰能力欠佳。
1.3 基于曲线特征的定位
基于曲线特征的定位一般需要对复杂的非线性系 统进行求解。 比较经典的如文献[20~21]，分别利用共面 曲线和非共面曲线进行定位， 都需要对几个高次多项 式进行求解，算法比较复杂。 但是当两个空间曲线共面 时，可以得到物体姿态的闭式解。
圆是很常见的图形，作为二次曲线的一种，也引起
参考文献 [1]周娜. 基于单目 视 觉的 摄 像 机定 位 技 术研 究[D]. 南 京:南 京
航 空 航 天 大 学 ,2007 [2]吴 朝 福,胡 占 义 . PNP 问 题 的 线 性 求 解 算 法 [J]. 软 件 学 报 ，
2003,14(3):682~688 [3]Fishler M A,Bolles R C.Random Sample Consensus: A
单目视觉定位就是仅利用一台摄像机完成定位工 作。 它具有简单易用和适用广泛等特点，无需解决立体 视觉中的两摄像机间的最优距离和特征点的匹配问题， 也不会像全方位视觉传感器那样产生很大的畸变[1]。 在 机器视觉研究领域，如何在单目视觉条件下，完成位置 与姿态的求解已成为一个重要的研究方向。 单目视觉 定位技术可应用在多个方面，例如摄像机标定、机器人 定位、视觉伺服、目标跟踪和监测等。 单目视觉定位的 方法有很多，但还没有一个明确的分类标准。
收稿日期：2011-04-21 修稿日期：2011-05-21 作 者 简 介 ：李 荣 明 （1984-），男 ，江 苏 徐 州 人 ，硕 士 研 究 生 ，研 究 方 向 为 视 觉 定 位
现代计算机 2011.06 髾
研究与开发
当 n=4 时，4 个空间 点 在 同 一 平 面 时 解 是 唯 一 的 ，4 个 空 间 点 不 共 面 时 ，则 可 能 出 现 多 个 解 ；当 n=5 时 ，若 5 个控制点中任意 3 点不共线， 则 P5P 问题最多可能有 两个解，且解的上限可以达到；当 n≥6 时，PnP 问题 就 成 为 经 典 的 DLT(Direct Linear Transformation) 问 题 ，可 以线性求解。 在目标上设置点特征定位具有测量系统 精度高、测量速度快的特点，在陆上、空间、水下定位计 算中得到了广泛的应用 。 [6~8] 由于通过同一平面不共线 的 4 个空间点可以得到摄像机的唯一确定位置， 所以 用点特征进行定位多应用 P4P 方法； 为了提高特征点 提取的鲁棒性， 一般设计采用多于 4 个特征点的人工 图标。 1.2 基于直线特征的定位
对 PnP 问题的研究基本围绕解的确定性和求解算 法的线性两方面展开，多年来研究者们主要针 对 P3P、 P4P 和 P5P 问题作了大量有益的探索，得到以下结论[3~5]： 当 n≤2 时有无限组解，即仅有两个点不能确定点在摄 像机坐标系下的位置； 当 n=3 且三个控制点决定的平 面不通过光心时，最多有 4 组解且解的上限可以达到；
文献[29]提出了一种 将 单 目 视 觉 测 量 中 的 离 焦 法 和聚焦法相结合的摄像机定位方法。 通过移动摄像机， 目测找出图像近似最清晰的位置， 在其前后各取等间 距的两个位置，并在以上三个位置拍摄图像；然后应用 离焦定位算法进行计算，得到近似的峰值点位置。 在近 似峰值点位置附近取若干个测点并拍摄图像， 然后应 用聚焦定位算法进一步求得精确的峰值点位置， 从而 确定摄像机相对于被测点的聚焦位置。 实验证明了其 方法的正确性和准确性。 该方法将离焦法和聚焦法结 合起来，使两者的优缺点互相弥补，避免了建立复杂的 数学模型， 同时减少了由于简化的假设与模型而造成 的误差，提高了测量精度，适合于针对实际被测物体复 杂图像的测量。
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在 文 献[25]中 介 绍 了 一 种 双 帧 图 像 定 位 估 计 方 法 。 采用事先已标定的摄像机在运动中拍摄目标， 利用目 标在前后相邻两帧图像上的投影点形成多个匹配点对 估计出基本矩阵， 由基本矩阵和本质矩阵的关系进一 步求出本质矩阵， 并经过分解获得单目摄像机的外部 运 动 参 数 （旋 转 和 平 移 ），利 用 坐 标 系 转 换 从 而 获 得 目 标的三维信息。 文中针对定位中基本矩阵对定位精度 的影响问题，提出一种新的基本矩阵迭代估计算法，结 合 RANSAC 算法实现了基本矩阵的鲁棒性估计。 该定 位方法类似立体视觉定位原理， 可以获取较多的周围 环境信息， 但是需要获得摄像机运动的平移距离和投 影图像之间至少八对匹配点，局 限 性 大 。 文 献[26~27] 利 用 尺 度 不 变 特 征 变 换 （SIFT）具 有 尺 度 、旋 转 不 变 性 的特点， 采用 SIFT 算法进行图像特征的提取和匹配， 计算出目标的三维信息，实现目标的定位。 该算法很好 地解决了拍摄图像对应点的自动匹配问题， 但由于其 图像采样频偏低， 不适合摄像机在快速运动状态下 的应用。
3 结语
本文根据单目视觉定位所用的图像帧数不同把定 位方法进行了分类， 并全面而简要地介绍了各个方法 的研究现状。 目前，基于单帧图像的定位方法研究的比 较多，特别是利用点特征和直线特征的方法，已有许多 成功的应用； 而基于双帧或多帧图像的定位方法研究 的还较少，其在实时性和准确性方面还需进一步提高。
1 基于单帧图像的定位方法
基于单帧图像的定位就是根据一帧图像的信息完 成目标定位工作。 因为仅采用一帧图像，信息量少，所 以必须在特定环境内设置一个人工图标， 图标的尺寸 以及在世界坐标系中的方向、 位置等参数一般都是已