国家高技术研究发展计划(2009AA012103)
- 作品数：17 被引量：92H指数：6
- 相关作者：沈旭昆田枫周凯史利民胡占义更多>>
- 相关机构：北京航空航天大学东北石油大学中国科学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 大规模三维云实时模拟方法被引量：15
- 2010年
- 针对虚拟环境中大规模三维云渲染开销大的问题,提出一种大规模三维云实时模拟方法.在云建模方面,利用Navier-Stokes流体力学公式模拟云的动态生成,提出一种基于八叉树的模型化简策略,减少了云模型粒子数;在渲染阶段,提出一种基于Cell的绘制更新策略,结合Impostor技术自动混合绘制三维云与Impostor,实现了大规模三维云的实时模拟.实验结果表明,该方法基于物理的方法模拟云,同时在绘制阶段根据视点的移动实时更新,效果逼真;与同类方法相比,基于Cell的绘制策略更新时计算量更小,有效地避免了绘制更新时常见的抖动和跳变问题.
- 任威梁晓辉马上沈旭昆
- 关键词：虚拟环境CELL实时模拟
- 基于语义交互的三维重建被引量：7
- 2011年
- 三维重建是计算机视觉的核心问题.随着三维重建技术的发展,人们越来越认识到从图像到空间结构这种自底向上的重建方法,不管如何刻意设计和优化都很难达到对场景具有高层语义意义下的重建.基于此,提出一种基于高层语义交互的重建方法,在底层重建结果的基础上,利用自然语言交互进一步完善重建结果.最后通过2组简单实验验证了文中算法的可行性.
- 史利民郭复胜高伟胡占义
- 关键词：三维重建语义交互知识库
- 一种手部实时跟踪与定位的虚实碰撞检测方法被引量：1
- 2011年
- 在虚实融合系统的协同工作环境中操作者需要利用手部与虚物进行交互,实时地进行虚实物体间的相交检测与碰撞响应对加强整个环境的沉浸感与真实性至关重要.文中通过多种颜色标记手部各关键点来建立映射关系,并以颜色直方图为目标检测模式对各色块进行跟踪;然后通过双目立体视觉原理计算关键点在2幅图像间的视差,进而实时恢复出三维信息,实现手部精确定位;同时,对虚物模型划分层次二叉树并逐层建立包围盒,最终通过实时判断手部与虚物的相对位置实现了精确的碰撞检测.实验结果表明,该方法所得的碰撞检测结果在摄像头光心前2m范围内较为精准,并可达到实时流畅的应用要求.
- 李岩沈旭昆
- 关键词：虚实融合碰撞检测
- 基于部分惯性传感器信息的单目视觉同步定位与地图创建方法被引量：7
- 2012年
- 传统的单目视觉同步定位与地图创建(MonoSLAM)方法很难处理累积误差问题,如何有效地利用惯性传感器输出的运动信息辅助SLAM系统抑制累积误差是MonoSLAM研究中的一项重要内容.由于惯性传感器输出的三轴方向角中横滚角和俯仰角的精度较高,而偏航角的精度相对较低,如果在SLAM系统中直接使用惯性传感器输出的偏航角信息不但无法有效地抑制该系统中的累积误差,反而会进一步增大系统误差、降低SLAM系统的稳定性.针对这种情况,提出一种基于惯性传感器横滚角和俯仰角的MonoSLAM方法.首先利用惯性传感器输出的横滚角和俯仰角进行系统标定;然后将惯性传感器自身的偏航角作为系统状态向量的一个分量,利用扩展卡尔曼滤波器实时地估计状态向量,进而实现实时鲁棒的同步定位和地图创建.实验结果表明,该方法可以有效地抑制SLAM系统运行过程中产生的累积误差,并降低惯性传感器测量误差对SLAM系统稳定性的影响.
- 顾照鹏董秋雷
- 关键词：同步定位与地图创建惯性传感器扩展卡尔曼滤波器
- 一种基于GPU的标量场驱动物理变形算法
- 2010年
- 基于标量场的变形技术是计算机图形学中的研究热点之一,其时效性问题一直未得到很好的解决.从自适应采样距离场的表示方法和基于物理的建模技术的优点出发,提出了一种基于GPU的标量场驱动的物理变形算法.在GPU上构造基于八叉树的自适应采样距离场(adaptively sampled distancefields,ADFs)对模型进行表示,将质点弹簧物理模型与ADFs相结合,依据物理动力学原理直接对ADFs进行控制产生模型的变形,在变形过程中对ADFs进行动态的自适应调整.为了避免由非规则结构引起物理上的非同质性,根据ADFs局部的空间分辨率大小来调整非均匀弹簧的刚度大小.实验结果表明,该算法具有较高的时间和空间效率,比CPU上的算法在时间上快一个数量级,可有效用于基于物理的交互式雕刻等动态应用中.
- 伍潇潇梁晓辉徐启迪赵沁平
- 关键词：标量场GPU
- 基于多特征标签相关性学习的图像自动标注被引量：1
- 2013年
- 在网络真实环境下的图像数据集上的大规模语义标注是一个研究难点。提出了一种基于多特征标签相关性学习的图像语义标注方法,针对真实环境下大规模图像集合进行自动标注。首先提取图像多种视觉特征,采用多标记学习方法在特定特征空间完成标注词相关性学习,得到每幅图像的单特征标注词相关度;然后采用一种动态阈值确定方法估计单个特征和标注词的相关度阈值;最终采用一种无监督组合方法融合多种特征标和标注词的相关性生成图像语义标签。通过互联网数据集上的测试表明了方法的有效性。
- 田枫沈旭昆杜睿山周凯
- 关键词：图像自动标注语义标注
- 基于标签集相关性学习的大规模网络图像在线标注被引量：6
- 2014年
- 传统的网络图像标注方法忽视了标签集整体相关性对标注结果的影响,导致标签集整体相关性缺乏和语义冗余.为了解决上述问题,提出了一种基于标签集相关性学习的大规模网络图像在线语义标注方法.给出了标签集对图像相关性和标签集内部相关性的概率估计算法,将上述约束形成一个优化问题,采用贪心搜索策略获取近似最优解,找到能合理地平衡上述因素的标签集,并针对大规模图像集和概念集进行了优化.真实环境下大规模网络图像集上的测试表明,相比于目前的代表性网络图像标注方法,该方法获得的标签集能够更好的描述图像语义,性能提升明显.
- 田枫沈旭昆
- 关键词：图像语义标注
- 基于坐标下降和偏移映射的运动编辑与重定向
- 2012年
- 提出了一种基于坐标下降和偏移映射的人体运动编辑与重定向方法,使角色运动适用于虚拟场景。采用加入生理限制的循环坐标下降算法自动求解约束帧目标姿态,在约束帧附近通过构造运动偏移映射曲线的方法对运动进行自动平滑处理。实验结果表明,该方法较为完整的很好的保留了原始运动的特征,且重定向得到的运动较为平滑自然。
- 田枫沈旭昆周凯
- 关键词：运动捕获运动重定向
- 一种基于数据聚类的鲁棒SIFT特征匹配方法被引量：6
- 2012年
- 针对噪声敏感造成的SIFT特征匹配鲁棒性低问题,提出一种基于数据聚类的两阶段特征匹配方法.在满足特征匹配几何距离最邻近本质要求下扩展了kd数据结构,使其不但能够完成算术平均化匹配特征离线聚类,而且能够实现第1阶段聚类特征在线匹配.在此基础上,给出一种概率最优投票策略选择关键图像进行第2阶段匹配,最后合并两阶段属于关键图像的所有匹配特征对.实验结果表明,对于大量存在重叠关系的图像集合,该方法能够有效减少重复特征数量,降低噪声信息对特征匹配的干扰,极大地提高特征匹配的鲁棒性.
- 范志强赵沁平
- 关键词：聚类特征SIFT投票策略
- 摄像机和惯性测量单元的相对位姿标定方法被引量：4
- 2011年
- 提出了一种鲁棒的基于无迹卡尔曼滤波器的摄像机(视觉传感器)-惯性测量单元相对位姿标定方法.为了减小重力加速度对标定精度的影响,该方法采用迭代卡尔曼滤波器对惯性传感器坐标系下的重力加速度进行实时估计.仿真实验和真实数据实验表明,在系统初始误差较大或系统受到严重非线性因素干扰时,该方法仍能够对视觉传感器和惯性测量单元之间的6自由度相对位姿进行精确标定.
- 杨浩张峰叶军涛
- 关键词：视觉传感器惯性测量单元
