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周子啸

作品数:3 被引量:9H指数:1
供职机构:清华大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇摄像机
  • 2篇摄像机标定
  • 2篇视觉定位
  • 2篇双目
  • 2篇双目定位
  • 2篇双目视觉
  • 2篇双目视觉定位
  • 2篇机器人
  • 2篇计算机
  • 2篇计算机视觉
  • 1篇主分量
  • 1篇主分量分析
  • 1篇最稳定极值区...
  • 1篇目标跟踪
  • 1篇目标检测
  • 1篇目标检测与跟...
  • 1篇机器人平台
  • 1篇仿真
  • 1篇仿真机
  • 1篇仿真机器人

机构

  • 3篇清华大学

作者

  • 3篇周子啸
  • 2篇胡峰
  • 2篇赵晓林
  • 2篇张利
  • 1篇连宝超

传媒

  • 2篇电视技术

年份

  • 2篇2010
  • 1篇2009
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于仿真机器人平台的双目视觉定位
周子啸
关键词:双目定位摄像机标定计算机视觉
基于仿真机器人的双目视觉定位被引量:9
2010年
为了提升仿真机器人的视觉定位功能,对基于机器人系统的双目视觉定位功能的实现进行了研究。首先通过实验求解摄像机镜头内外参数,通过软件仿真验证算法和标定结果的正确性,然后将内参数配置到仿真机器人平台的软件系统中,在此系统中实现双目视觉定位功能。实验结果表明,仿真机器人的双目视觉定位结果精确,提升了机器人视觉系统的定位功能。
周子啸赵晓林胡峰张利
关键词:计算机视觉摄像机标定双目定位
基于最稳定极值区域方法的目标检测与跟踪
2009年
针对非刚体目标的精确实时跟踪问题,提出了一种融合先验形状信息的基于最稳定极值区域(MSER)检测器的跟踪算法。首先,利用训练样本建立目标颜色特征的混合模型,生成目标统计颜色概率图,为最大稳定区域方法提供概率统计依据。其次,利用基于最稳定极值区域方法给出最稳定的分割结果。最后,利用训练样本得到目标的先验动态形状模型,并且融合目标形状信息与通过MSER算法生成的稳定区域信息,去除虚假分割结果,提高目标检测精度与跟踪性能。实验结果证明,该算法能在视频序列图像中有效检测并跟踪目标。
连宝超赵晓林胡峰周子啸张利
关键词:最稳定极值区域主分量分析目标检测目标跟踪
共1页<1>
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