[00872560]大范围室外对象无人机自主巡检中的图像采集和三维重构

该项目针对无人机巡检应用中视觉导航对环境干扰鲁棒性差、图像采集质量低、检测对象空间跨度大等问题，研究无人机自主巡检并对目标对象进行视觉采集、处理和三维重建的关键技术，这不仅具有重要的理论研究意义，而且具有很大的经济效益和社会效益。 主要研究内容包括如下三个方面：无人机系统设计实现及定位技术；巡检对象及场景的三维重建技术；视觉信息采集和处理技术。针对项目研究内容设计实现系统平台，包括设计制作无人机硬件系统，开发飞行控制系统和地面站软件系统，提出飞行控制区域解决方案使得无人机可以安全避开禁飞和限速空域，设计实现基于准静态磁场发生器/接收器的精准近距离定位系统使得无人机可以自主停靠狭窄平台，设计实现巡线导航的线路识别和距离测量算法。发表SCI论文1篇，其它论文1篇，获得发明专利授权4项。根据无人机巡检对象及数据特点，提出基于图像质量约束的无序图像关键帧提取方法使得无人机采集的大量图像自动筛选，提出基于邻域纹理统计的线段匹配方法，在此基础上实现稠密三维重建和建筑物几何结构三维重建从而将现场信息以可视化的方式展现。发表论文2篇，获得发明专利授权2项。在视觉信息获取和处理方面，提出图像中任意光滑曲线的圆弧表示和检测方法，以及激光雷达数据中直线检测方法并用于室内未知环境的定位，解决大位移条件下数据匹配困难导致定位错误的问题；扩展ToF相机成像技术，利用ToF相机的调制信号的谐波提高瞬态图像时间分辨率，并用于拐角处物体的纹理与三维成像；针对航拍图像实现图像拼接、道路识别、裂缝检测的应用算法，解决难以用局部特征完整检测空间跨度大的目标的问题。发表SCI论文3篇，其它论文1篇，获得发明专利授权1项。