简介：针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.

简介：在上期专栏里面,我提到美国的传统出租车业经过几十年的发展,也有很多的弊病.那么,最近几年新出现的网络租车给美国的出租车市场带来了什么样的影响呢?对于传统租车来说,如何控制出租车总数一直是一个两难的问题.如果出租车数量太多,那么出租车在接送两拨乘客中间就一定会有大量的空驶时间.在这段时间内,出租车并没有提供任何交通服务,却消耗了大量燃油,产生了不少空气污染,同时也大大增加了城市拥堵.对于出租车司机来说,也是白白浪费掉人力成本和车辆资源.

简介：为满足实时、高效、高精度的便携式三维测量要求,提出了一种基于十字激光线的三维测量方法。综合线结构光和双目立体视觉两种测量原理的优点,设计了新颖的融合式测量模型,解决了局部线激光数据到全局面数据的转换;创新性的十字激光线结构光模式,相比于传统的一字激光线测量效率提升2倍;提出的基于GPU加速的自适应阈值的激光线提取方法,实现了激光线中心的亚像素精确、实时提取和三维测量;设计的匹配能量法稳定、精确地解决了便携式测量过程中的数据拼接,实现了局部坐标系到全局坐标系的数据统一;最后利用搭建的软硬件平台进行了测量性能参数验证,结果表明满足实时高精度测量应用的需求。

简介：动目标多观测点图像去模糊及三维重建是三维视觉检测与测量技术应用中的难题,而特征检测对去模糊及三维重建的结果影响较大。针对这个问题,提出了一种基于多观测点图像SURF特征配准及去模糊的三维重建方法。首先对图像进行SURF特征点检测并对这些特征点进行配准,根据配准的特征点求解Kruppa方程得到各视点图像的相机内外参数矩阵,进而求取图像的点扩散函数即模糊核并对图像进行去模糊处理。其次,提取图像中的SURF特征点并进行配准,求取任意两幅图像的仿射变换矩阵,获取多观测图像的像素点投影。最后根据SURF特征的配准及多观测的投影结果,对去模糊后的图像进行立体匹配,从而完成多观测图像的三维重建。实验结果表明提出的方法对多观测点图像去模糊及三维重建具有良好的效果。