北京物资学院智能物流系统北京市重点实验室
- 作品数：3 被引量：8H指数：1
- 相关机构：北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京工业大学计算机学院北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院更多>>
- 发文基金：北京市哲学社会科学规划项目中国博士后科学基金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 融合LBP和局部稀疏表示的人脸表情识别被引量：8
- 2014年
- 为更好获取人脸局部表情特征,提出了一种融合局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和局部稀疏表示的人脸表情特征与识别方法。为深入分析表情对人脸子区域的影响,根据五官特征对人脸进行非均匀分区,并提取局部LBP特征;为精细刻画人脸局部纹理,整合人脸局部特征,设计了人脸局部稀疏重构表示方法,并根据表情对各局部子区域的影响因子,加权融合局部重构残差进行人脸表情识别。在JAFFE2表情人脸库上的对比实验,验证了该方法的可行性和鲁棒性。
- 唐恒亮孙艳丰朱杰赵明茹
- 关键词：表情识别局部二值模式
- 平面环境约束辅助的单目视觉惯性里程计
- 2024年
- 为提高视觉惯性导航系统在宽动态、长航时、大范围作业环境中的精确性与鲁棒性,提出了一种平面环境约束辅助的单目视觉惯性里程计。通过在视频图像中提取并跟踪均匀分布的FAST特征点,并采用对称光流剔除误跟踪点,实现了视觉特征点高效检测与精确跟踪;无需计算稠密深度地图,仅从稀疏特征点集中检测共面特征点,拟合空间平面,构建了对视觉特征点三维坐标的空间几何约束;融合视觉特征点重投影误差、共面特征点坐标约束以及惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)预积分误差构造代价函数,采用非线性优化方法估计了系统状态。最后,分别在公开数据集和实际户外场景中评估了算法的准确性和有效性。实验结果表明,相较于VINS-Mono和ORB-SLAM3算法,本文方法的定位结果有显著提升,实现了复杂应用环境中精确、稳定导航,在机器人、无人驾驶等领域具有较大的实用价值。
- 多靖赟赵毅琳赵龙李俊韬
- 关键词：状态估计
- 动态特征剔除的无人系统视觉/惯性导航方法
- 2023年
- 为降低动态环境对视觉/惯性导航系统定位精度与稳定性的影响,提出了一种动态特征剔除的视觉/惯性导航方法。该方法在视觉/惯性导航系统VINS框架基础上,以结构相似度作为成本量生成端到端网络,检测环境中的动态区域;通过特征光流矢量对已检测到的动态区域进行对称光流筛选,剔除该区域内的动态特征;融合视觉和惯性测量构造代价函数,通过非线性优化方法有效估计无人系统状态。实验结果表明,动态特征剔除后的视觉/惯性导航方法具有良好的定位精度和稳定性,其位置均方根误差在EuRoC公开数据集和实际场景采集数据上分别为0.081和1.982 m,仅为VINS的35.5%和24.9%。该方法可在复杂应用环境中提供精确的位置信息,且在低成本无人系统导航定位方面具有良好的实用价值。
- 多靖赟赵龙赵毅琳李俊韬
- 关键词：结构相似度端到端网络
