杨剑
- 作品数：48 被引量：234H指数：10
- 供职机构：中北大学软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国人民解放军总装备部预研基金山西省科技攻关计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学机械工程更多>>
- 基于点拟合的大尺寸视觉测量精度评价方法被引量：3
- 2010年
- 为了现提高场评价视觉测量系统的测量精度,提出以距离约束为基础进行点的拟合,利用拟合点估计偏差和不确定度进行评定的方法,并将拟合点不确定度定义为点的离散度.在视场内建立多个基准距离,利用距离和坐标系的选取无关的性质,在视觉测量系统中基于距离约束进行点的拟合,利用拟合点的不确定度来表示整个视觉测量的不确定度.实验中,在置信水平为95%的条件下,测量的87个点中只有1个超出了极限偏差,拟合点离散度估计和统计结果符合较好.
- 杨剑吕乃光董明利燕必希
- 关键词：视觉测量
- 基于半镜面靶标的无重叠视域相机全局标定被引量：1
- 2022年
- 针对智能无人车、监控等多相机全局标定问题,往往存在无重叠视域或无法单向观测的情况,因此提出了一种基于半镜面平面靶标的多相机全局标定方法;该方法首先完成了单相机的内参数标定,然后固定点激光器并投射光线到第一个相机c1视场内并进行散斑点的观测,接着利用半镜面平面靶将光路反射到第二个相机c2视场内并观测散斑点像,由于单相机自身的内外参数已经标定,因此可计算得到反射光路的直线方程,最后根据直线的方向向量可计算全局坐标系的转换矩阵R和平移向量T;仿真和实验的结果表明,所提方法在500~1200mm距离,相机视域500mm×400mm范围内,其标定误差为0.36mm;相对于现有方法,文章所提方法具有更广泛的适应性,可针对多相机复杂视场结构完成标定,同时具有设备简单、操作方便、计算简便等优点。
- 段心怡杨剑程泽会
- 关键词：计算机视觉视觉测量相机标定
- 基于微透镜阵列的三维码、三维码的生成方法及三维码的识别方法
- 本发明公开的基于微透镜阵列的三维码、三维码的生成方法及三维码的识别方法，包括多个空间的二维码图形，所述多个空间的二维码图形通过微透镜阵列融合在微透镜的光场范围内，形成三维码图案；所述三维码图案包括：基本图案，所述的基本图...
- 杨剑
- 文献传递
- 基于Hausdorff距离改进的ICP算法被引量：8
- 2015年
- 为满足三维点云配准的高精度要求,提出一种基于Hausdorff距离改进的ICP算法。利用三维点云拟合曲面的主曲率和点邻域内Hausdorff距离相结合的方法,对点云进行简化,剔除正态分布图中Hausdorff值小的点云,使简化后的关键点充分保留点云的几何特征;采用K-D树加速查找,通过最小二乘迭代进行点云ICP配准。对经典ICP算法和改进ICP算法做对比实验,实验结果表明,改进的ICP算法将配准误差由原来的0.3mm控制在了0.1mm左右,大幅提高了点云配准的精确度。
- 郑晓璐潘广贞杨剑杨小青
- 关键词：ICP算法HAUSDORFF距离曲率K-D树
- 点云数据的k近邻快速建立改进算法被引量：5
- 2014年
- 针对点云数据最近点搜索时栅格化所得空间子块大,并且在未完全找到前搜索范围需扩展一圈的问题,提出一种基于二次栅格化和扩展方向可控的快速搜索算法。采用传统分块算法一次栅格化数据空间;综合考虑非空栅格、最近点数目及一次划分边长,计算二次栅格化的边长;在局部搜索过程中控制扩展方向,优先在最有可能出现的栅格中进行搜索。实验结果表明,与现存的方法相比,该算法在搜索时间上至少减少了20%。
- 安雁艳杨秋翔冯欣悦范建华杨剑
- 关键词：点云数据最小包围盒栅格K近邻
- 基于HEIV算法改进的瞳孔中心定位被引量：1
- 2015年
- 针对瞳孔中心定位的精确度问题,采用基于AdaBoost的人脸检测算法确定人脸区域与初始眼睛位置,由于人眼轮廓具有的特征,以椭圆为模型,用Sobel算子边缘检测眼睛区域,进行椭圆拟合来获取眼睛的轮廓线,将椭圆拟合的中心点作为瞳孔的精确位置。为提高定位的精确度,提出异方差(heteroscedastic errors-in-variables,HEIV)方法来实现瞳孔中心定位,较最小二乘法更加精确。实验结果表明,在正面人脸的情况下,异方差椭圆拟合算法与最小二乘拟合算法相比,计算量小,可精确定位瞳孔中心,平均误差比最小二乘法提高了89.1%,该方法在速度和准确性方面均具有良好的性能。
- 贾彩琴杨剑
- 关键词：人脸检测边缘检测最小二乘法
- 基于法向量改进的ICP算法被引量：22
- 2016年
- 针对三维重建领域中,不同视角下点云的多视定位和配准效率问题,提出一种基于法向量改进的ICP算法。根据点云法向量间夹角特征选出关键点,计算关键点的曲率,通过主曲率特征获取初始对应点集,用高斯曲率和点间距离双重约束查找精确匹配点对,引入平衡因子的概念,给出适用范围,在不同的点云分布下,达到最优匹配,通过四元组法计算最优刚体变换。实验结果表明,相比传统ICP算法,改进后的算法将误差降低至0.05%,配准效率提高至70%以上,点云配准效率明显提升。
- 杨小青杨秋翔杨剑
- 关键词：点云配准法向量曲率
- 混合神经网络下二元混合液体自燃温度研究
- 2024年
- 为解决传统实验方法测量二元混合液体自燃温度所面临的时间和安全问题,本文提出了一种运用神经网络优化定量结构-性质关系(QSPR)预测模型的方法。首先,分别使用BP神经网络(BPNN)和一维卷积神经网络(1DCNN)处理混合分子描述符数据。然后,采用卷积神经网络(CNN)处理分子结构图数据,以此建立BPNN+CNN和1DCNN+CNN两种预测模型。通过交叉验证、残差分析和应用域分析等多种方法对两种模型的预测能力、拟合能力和稳定性进行了验证。最后,讨论了4种优化器和不同维度的分子结构图对模型性能的影响。通过实验可知,两种模型的决定系数分别为0.989 8和0.987 1;10折交叉验证复相关系数分别为0.961 1和0.963 3;交互验证系数分别为0.982 6和0.992 5。结果表明,两种模型均可对大多数二元混合液体自燃温度进行预测,其中,BPNN+CNN模型有较好的拟合能力,1DCNN+CNN模型有较好的稳定性。
- 程泽会杨剑郭丙宇张泽宇
- 关键词：神经网络QSPR
- 基于自适应特征融合及多尺度输出的遥感图像飞机检测算法被引量：4
- 2021年
- 针对当前YOLOv3算法在遥感图像中复杂场景飞机漏检、误检等问题,提出一种基于自适应特征融合及多尺度输出的遥感图像飞机检测算法.该算法首先使用K-means++代替K-means算法对数据集进行聚类,解决了K-means初始聚类中心不稳定性;然后,在YOLOv3网络基础上增加了一个含有分辨率信息的尺度,更有利于检测小目标飞机;最后,在网络模型四尺度输出前增加了自适应特征融合层,解决了不同尺度的特征融合不充分以及减少或消除反向传导受到负样本的影响.实验结果表明,改进的YOLOv3算法在遥感图像上飞机检测精度达到96.17%,比YOLOv3算法精度提高了2.6%.
- 李众白瑞君洪军李亚伦王高杨剑
- 关键词：多尺度遥感图像
- 二维柔性拼接标定方法被引量：3
- 2011年
- 针对大视场摄像机标定中高精度大尺寸靶标加工困难,小尺寸靶标标定精度不高的问题,提出了一种二维柔性拼接标定方法。二维柔性拼接靶标由多个小平面标定板(又称为子标定板)组成,每个子标定板平面上分为匹配区和扩展区,其中匹配区由编码点组成,多个子标定板通过编码点进行匹配,虚拟拼接成一个大面积的平面靶标(又称为母标定板),通过计算可以得到母标定板上的坐标值及其相应的像点,从而可以标定出摄像机的内参数。仿真和实验结果表明,该方法和大面积的靶标标定的精度相当,当大面积标定板上的标志点和子标定板扩展区标志点数相同时,其标定相对误差为2%左右。该方法的优点在于制备标定板灵活方便,可以无限制地扩展标定面积。
- 杨剑杨秋翔秦品乐
- 关键词：摄像机标定大视场
