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- 基于机载机器视觉的无人机自主目标跟踪研究
- 作者： 常川 刘科成 来源： 网络安全技术与应用 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器视觉 YOLO目标检测算法 无人机 KCF目标跟踪算法
- 描述： 目标跟踪在军事、民用等多个领域得到了广泛的应用,通过无人机进行实时的目标跟踪是近几年研究的热点。文章研究了四旋翼无人机对地面动态目标实时的检测与跟踪问题,设计实现了基于机载计算机的无人机跟踪系统,使得无人机能够实时处理摄像头获取到的视频数据,并结合YOLO(You Only Look Once)目标检测算法和核相关滤波(Kernerlized Correlation Filter, KCF)目标跟踪算法,实现了快速稳定的目标跟踪。最后在室外环境中对行人进行了跟踪实验,验证了无人机目标跟踪系统的有效性。
- 果园四旋翼飞机监控图像采集优化处理
- 作者： 方雅仟 马静 邹治风 齐明洋 来源： 吉林农业 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： OV7620 机器视觉 图像数据 AL422
- 描述： 果园一般都地处偏僻,并且面积较大,容易受到动物的啃食以及不法分子的偷盗,人工巡查费时费力,果园四旋翼飞机能够实现无人机自主探测与跟踪,同时是研究无人机项目的重大课题。本文以四旋翼为开发平台,RX23T-R5F523T5A为主控MCU,以集成FIFO模块的OV7620摄像头进行图像采集,设计图像采集系统,详细介绍系统图像采集方案和系统核心技术——图像数据存储,图像数据处理,以及图像处理涉及的BP神经网络算法。
- 飞机操纵系统拉杆轴承滚珠脱落原因分析与改进措施
- 作者： 孙涛 余盼盼 汪盛 来源： 航空维修与工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器人 机器视觉 标准件螺栓 检测
- 描述： 飞机维修过程中涉及的标准件螺栓修理数量庞大、规格多,导致筛选和故检工作量大。采用基于机器视觉的机器人技术设计的标准件螺栓智能检测系统,实现了标准件螺栓的高效自动检测与分类,为航空维修标准件螺栓的修理提供了技术支持。
- 机器视觉在航空发动机导叶标定中的应用研究
- 作者： 史妍 张义 唐智勇 何健 周大高 来源： 智能机器人 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 导叶 航空发动机 机器视觉 测量
- 描述： 图像进行预处理、模式识别达到对刻度盘角度的非接触测量。因此采用该方法进行航空发动机导叶标定可以有效降低误差、提高测量重复性。
- 基于机器视觉的指针式航空仪表图像处理设计
- 作者： 周虎 宋中建 周章勇 来源： 安徽科技 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器视觉 图像处理 指针式 航空仪表
- 描述： 传统的指针式航空仪表检测主要采用人眼判读仪表示数，不仅效率低、工作量大，而且人工读取仪表的示值受主观因素如人的观测角度、观测距离及疲劳强度等的影响，误差较大，可靠性不高。本方案提出了依靠机器视觉和图像处理技术来实现对现有指针式航空仪表的自动化检测，能极大地提高检测效率，大幅降低人力成本，具有非侵入性、精度高、可靠性好的特点，是传统指针式仪表检测系统向高质量、低成本、自动化方向发展的关键技术之一，具有重要的应用价值和前景。
- 基于激光跟踪仪和机器视觉的飞机翼身对接装配偏差动态综合修正
- 作者： 朱永国 张文博 邓正平 刘春锋 来源： 机械工程学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器视觉 装配 机身 激光跟踪仪 机翼
- 描述： 基于激光跟踪仪和机器视觉的飞机翼身对接装配偏差动态综合修正
- 基于机器视觉的航空发动机C形环密封性能检测系统
- 作者： 段宏健 吴伟 邬冠华 张全红 来源： 南昌航空大学学报(自然科学版) 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器视觉 C形密封环 Assistant Vision 漏光检测
- 描述： 软件Vision Assistant采集图像并进行处理,可实现漏光区域μm级尺寸与面积测量。经工件试样测试结果表明:该技术识别精度高,可大大提高检测效率,为C形密封环性能测试提供了一种新的有效途径。
- 基于机器视觉的航空发动机C形环密封性能检测系统
- 作者： 段宏健 吴伟 邬冠华 张全红 来源： 南昌航空大学学报(自然科学版) 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器视觉 C形密封环 Assistant Vision 漏光检测
- 描述： 软件Vision Assistant采集图像并进行处理,可实现漏光区域μm级尺寸与面积测量。经工件试样测试结果表明:该技术识别精度高,可大大提高检测效率,为C形密封环性能测试提供了一种新的有效途径。
- 航空发动机外形点云的特征分割方法
- 作者： 闫杰琼 周来水 胡少乾 文思扬 来源： 光学学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 机器视觉 外形点云 深度学习 特征分割
- 描述： 目前我国存在较多外购发动机的情况，外购发动机存在只有实物及安装尺寸等信息，而没有三维数字化模型的问题，这给飞机与发动机的装配协调设计带来较大困难，因此飞机设计部门对快速重构航空发动机的外形几何模型提出了迫切需求。为了使重建出的发动机外形几何模型尽可能地保留准确的结构特征，提出了一种基于深度学习的航空发动机外形点云特征分割方法，该方法将整体点云分割成特征数据与非特征数据，这有利于后续采用不同的方法重建出各种复杂的结构特征。设计了一种迭代密度均衡算法用于构建特征分割数据集，该算法为特征分割网络的训练、测试和性能评估提供基础；设计了一种特征分割网络，从多尺度局部表面片中收集形状结构和局部邻域信息，用于判断其中心是否是特征点。将训练好的特征分割网络模型应用于发动机外形点云，验证结果表明，特征分割精度达到95.16%,所提算法实现了高精度语义分割。