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基于双目立体视觉的深度感知技术研究共3篇基于双目立体视觉的深度感知技术研究1随着计算机科学技术的不断发展，双目立体视觉深度感知技术成为研究的热点之一。
本文将阐述该技术的发展历程和应用情况，并探讨当前的研究进展和发展趋势。
一、发展历程早期的双目立体视觉技术主要是通过人工对图像进行匹配来获取深度信息。
这种方法需要大量的人工投入，且匹配结果依赖于操作员的经验和技能，难以应用于实际生产中。
为了解决这一问题，研究者开始采用计算机算法来进行深度感知。
二、应用情况1. 机器人导航双目立体视觉技术在机器人导航中得到了广泛的应用。
机器人可以通过摄像机获取环境深度信息，从而避开障碍物，按照预设路径进行移动。
2. 三维建模双目立体视觉技术可以用于三维场景的建模。
通过获取物体的深度信息，可以建立物体的三维模型，从而更好地理解其形状和结构。
3. 自动驾驶技术自动驾驶技术需要实时获取道路和控制车辆的距离信息。
双目立体视觉技术可以快速获取道路和障碍物的深度信息，从而实现车辆的自动行驶。
三、研究进展1. 基于神经网络的深度感知近年来，研究者开始采用神经网络算法来提高双目立体视觉技术的准确度和效率。
神经网络可以自动学习和提取深度特征，并可用于深度估计和场景重建。
此外，神经网络还可以通过增加训练数据进行模型优化。
2. 基于时间维度的深度感知时间开销是双目立体视觉技术中的瓶颈之一。
针对这一问题，研究者开始将时间维度引入到深度感知中。
该方法可以在时间和空间上对图像进行标定，从而提高双目立体视觉技术的速度和准确度。
3. 基于多传感器的深度感知双目立体视觉技术只能在有光线的条件下正常工作。
为了提高深度感知在不同环境下的准确度和鲁棒性，研究者开始探索多传感器融合技术。
该技术可以融合不同传感器获取的信息，从而更好地理解物体的深度和形状。
四、发展趋势随着双目立体视觉技术的不断进步，研究者开始探索其应用范围的拓展。
未来，双目立体视觉技术将会更好地与其他技术结合使用，例如虚拟现实、增强现实等。
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指利用人类双眼在空间中略微不同的视角，联合大脑进行视觉信息的处理和匹配，从而获得空间的深度和立体感。
在现代科技中，利用双目立体视觉匹配可以实现很多实用的应用，比如立体影像、立体游戏、机器人视觉导航等。
双目立体视觉匹配技术是计算机视觉和人工智能领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。
一、双目立体视觉原理人类通过双眼获取的两幅视觉图像，实际上是同一个物体在不同视角下的投影。
这两幅图像之间存在视差，也就是物体在不同视角下的位置差异。
大脑通过对这些视差的处理，得出了深度信息，使我们能够感知到物体的三维空间位置。
双目立体视觉匹配主要涉及视差的计算和匹配。
在数字图像处理中，利用计算机对双眼获取的两幅图像进行处理和匹配，从而获取深度信息。
通常采用的方法包括视差计算、视差匹配和深度图生成等步骤。
1. 视差计算：通过一系列像素级的图像处理方法，计算出两幅图像之间的视差。
常见的计算方法包括半全局匹配（Semi-Global Matching, SGM）、立体匹配算法（Stereo Matching）、视差图像传感器（Depth Sensing Image Sensor）等。
2. 视差匹配：将两幅图像中对应的像素进行匹配，找到它们之间的视差值。
通常采用的方法包括基于特征点的匹配、基于像素级的匹配等。
3. 深度图生成：根据计算得出的视差信息，生成目标物体的深度图，从而实现三维空间中物体位置的感知。
双目立体视觉匹配的原理是基于人类视觉的工作原理，通过模拟人类双眼的工作方式，从而实现数字图像的深度感知和立体视觉效果。
二、双目立体视觉应用双目立体视觉匹配技术在现代科技中应用广泛，涉及到多个领域，包括计算机视觉、人工智能、机器人技术等。
以下将介绍一些典型的双目立体视觉应用。
1. 立体影像：利用双目立体视觉匹配技术，可以实现立体影像的拍摄和显示。
通过双目相机拍摄的图像以及虚拟现实（Virtual Reality, VR）或增强现实（Augmented Reality, AR）技术，可以实现逼真的立体影像体验。
基于双目视觉的无人飞行器目标跟踪与定位张梁;徐锦法【摘要】According to the problem of target tracking for UAV, a target tracking and locating algorithm based on Camshift algorithm and binocular vision is proposed. The left and right images from binocular camera are used to calculate the central interesting point of the target with Camshift algorithm. After the central interesting point is reconstructed, the relative position and yaw angle between UAV and target under the body coordinate system are got. Data is optimized with the kalman filter. The estimated data is used as the flight control system loopback input data to achieve the autonomous tracking of UAV. The result of the experiment shows that the error of the algorithm is little. This algorithm has strong stability and accuracy.%针对小型无人飞行器跟踪目标的问题，提出了一种基于双目视觉和Camshift算法的无人飞行器目标跟踪以及定位算法。
双目视觉定位原理详解1. 引言双目视觉定位（Binocular Visual Localization），也被称为立体视觉定位，是一种通过两个相机获取场景深度信息，并根据这些信息确定相机在三维空间中的位置和姿态的技术。
它是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于机器人导航、增强现实、视觉测量等领域。
本文将从基本原理、算法流程和应用实例三个方面详细介绍双目视觉定位的原理。
2. 基本原理双目视觉定位的基本原理是通过两个相机模拟人眼的双目视觉系统，利用视差（Disparity）来计算深度信息，进而确定相机在空间中的位置和姿态。
下面将详细介绍双目视觉定位的基本原理。
2.1 立体几何立体几何是双目视觉定位的基础。
它描述了相机在三维空间中的位置和姿态，以及图像中物体的几何信息。
在立体几何中，我们有以下几个重要的概念：•相机坐标系（Camera Coordinate System）：相机坐标系是相机所在位置的局部坐标系，以相机光心为原点，相机的X轴向右，Y轴向下，Z轴朝向场景。
•世界坐标系（World Coordinate System）：世界坐标系是场景的全局坐标系，以某个固定点为原点，一般选择一个或多个地面上的特征点作为参考。
•相机投影（Camera Projection）：相机将三维空间中的点投影到二维图像平面上，形成相机图像。
•图像坐标系（Image Coordinate System）：图像坐标系是相机图像上的坐标系，原点通常位于图像的左上角，X轴向右，Y轴向下。
•像素坐标（Pixel Coordinate）：像素坐标是图像中的离散点，表示为整数坐标（x, y）。
2.2 视差与深度视差是指双目摄像机的两个成像平面上，对应点之间的水平像素位移差。
通过计算视差，可以获得物体的深度信息。
视差与深度的关系可以用三角几何来描述。
假设相机的基线长度为 b，两个成像平面之间的距离为 f，视差为 d，物体的真实深度为 Z，则有以下关系：[ Z = ]由于视差在像素坐标中的表示是一个差值，而不是直接的深度信息，因此需要进行视差计算来获取深度。
基于双目视觉的三维场景建模与重构研究3D场景建模与重构技术一直是计算机图形学中的重要研究方向。
在过去的几十年中，研究人员不断开发出各种各样的算法和工具，以实现自动场景重构、三维建模等目标。
双目视觉作为一种常见的三维获取技术，也受到了越来越多的关注，成为了研究和实现3D场景重构和建模的热门技术之一。
一、双目视觉技术简介双目视觉（Binocular Vision）是指通过两只眼睛对同一物体的不同视角和距离的感知，从而获得深度信息的技术。
在生物学上，人类的双目视觉是一种十分灵活和精准的感知技术，可以帮助我们准确判断物体的远近、形状和位置等信息。
在计算机图形学中，双目视觉技术则可以通过对两幅图像的分析和匹配，得到场景的三维结构信息。
常用的双目视觉系统包括主动式和被动式双目视觉系统。
其中，主动式双目视觉系统主要是利用激光或者红外线等光源对场景进行扫描，从而可以获取深度信息。
而被动式双目视觉系统则是利用两个视角不同的相机对场景进行捕捉和分析，以获得三维信息。
在本文中，我们主要讨论被动式的双目视觉系统。
二、双目视觉在场景重构中的应用在3D场景建模和重构中，双目视觉技术广泛应用于多个领域。
比如，在虚拟现实领域中，利用双目视觉技术可以实现更加精细和真实的场景重构和模拟。
在电影制作和游戏开发中，双目视觉也可以为场景的渲染和呈现提供更多的信息和效果。
此外，双目视觉还可以用于机器人导航、自动驾驶等领域，为智能系统提供更准确的环境感知和控制。
在实际应用中，双目视觉的场景重构和建模主要包括以下几个步骤：1. 深度图像获取。
利用两个相机分别拍摄同一场景，从而获得左右两张图像。
通常情况下，相机之间的距离需要根据场景尺寸和深度要求进行调整。
通过对两幅图像进行比较和分析，可以得到场景中每个点的深度信息，形成深度图像。
2. 立体匹配。
由于两幅图像之间存在视角和光照等差异，因此需要进行立体匹配，以获得相应的像素点在三维空间中的位置。
在立体匹配过程中，常用的算法包括传统的视差法、光度法、统计学习法等。
• 178•如今，三维重构技术广泛应用于工业检测、三维测量、虚拟现实等领域。
同时双目立体视觉也是计算机视觉的一个重要分支。
立体视觉是指从两个不同的角度去观察场景中的同一个物体，来获取不同视角下的二维图像，再运用成像几何原理来计算图像像素之间存在的位置偏差(视差)，从而获取物体的三维信息。
本文通过设计一种用于目标空间三维距离、方位信息探测的立体视觉系统及实现方法，根据图像识别结果进而获得目标的三维信息。
一、立体视觉技术概述及应用1.立体视觉技术概述立体视觉技术是计算机视觉领域中一个非常活跃的研究热点，它结合了图像处理、计算机视觉、计算图形学以及生物生理学等诸多领域的理论和方法。
它通过对多张图像的分析处理来获取物体的三维几何信息，尽可能逼真地实现模仿人类的双目视觉的功能。
同时双目立体视觉也是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景，并通过计算空间点在两幅图像中的视差，获得该点的三维坐标值。
2.本项目研究目的设计一种用于目标空间三维距离、方位信息探测的立体视觉系统及实现方法。
该系统根据双目视觉原理，利用预制三维标定物对图像获取系统的内、外参数进行标定，求出投影变换矩阵，根据图像识别结果运用灰度模板、连续性假设和对极几何约束进行识别目标的特征匹配，进而获得目标的三维信息。
3.该技术当前发展状况立体视觉技术在国内外科学研究上都有广泛应用。
在国外，华盛顿大学与微软公司合作为火星卫星“探测者”号研制了宽基线立体视觉系统，使“探测者”号能够在火星上对其即将跨越的几千米内的地形进行精确的定位导航。
国内，维视图像公司采用双目ccd 相机，从工业相机内参标定、镜头畸变标定、立体匹配、特征点分割处理等方面给出了详细的数学模型和算法接口。
其双目标定软件ccas 可以实现机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实等应用。
4.发展趋势1）探索新的适用于全面立体视觉的计算理论和匹配择有效的匹配准则和算法结构，以解决存在灰度失真，几何畸变（透视，旋转，缩放等），噪声干扰，及遮掩景物的匹配问题；2）算法向并行化发展，提高速度，减少运算量，增强系统的实用性。
二、双目立体视觉技术的空间定位系统设计与实现1.本课题技术基础面对单目视觉系统对物体深度信息不能体现的缺点，通过搭建双目视觉系统平台，从而测量目标物体，该过程主要有包含：摄像机标定、图像预处理、特征点的提取与匹配、三维重建。
需要解决的问题具体如下：1）对图像的采集现实中利用摄像机获取场景中物体图像都是二维的，它是恢复物体三维真实信息的基本本源，后续的处理受二维图像获取的好坏所影响。
故在一般情况下，获取二维图形要考虑光照强度、摄像机的性能、所拍摄物体特点等因素，这样才能做到采集到的二维图像质量较高，为后续的特征点匹配和三维重构打下基础。
可利用L abVIEW 专门为图像的采集所推出的视觉开发包。
2）对图像进行预处理在外界环境的影响下，图像预处理是机器视觉研究过程中不可或缺的一步。
因为在采集图片的过程中会伴随有一些随机噪声，且对图像进行预处理，还可提高图像的质量，剔除多余的信息，达到运用所需标准，便于今后对特征点的提取。
3）提取特征点特征点反映图像特性是图像的主要特性。
特征点在三维场景的重建，识别图像，运动物体的估计等许多方面有着广泛的运用。
当前的特征点检测算法主要包含有三种，源于灰度变化的提取算法，源于图像边缘检测的提取算法以及源于模板匹配的提取算法。
通过实验研究结果表明，源于灰度变化的特征点提取具有便于区分、稳定、不变形等特点，其通常用于三维重构中能够完好地恢复物体的深度信息。
4）摄像机的标定设计在对物体进行三维测量与重建的过程中，摄像机的标定是极其重要的一步。
该过程是为了确定图像二维坐标与三维坐标间的对应关系。
由摄像机的内，外参数所确定，对获取摄像机的内外参数的过程被称为摄像机标定。
所获取摄像机的内，外参数精确与否，对匹配与重建的结果具有重大影响。
5）构建立体匹配立体匹配是三维重构研究和整个视觉系统中极其重要的一步。
是通过一定的约束条件来确定出左右摄像机所拍摄两幅图像上特征点之间的对应关系，故其不同于普通的模板匹配，没有具体的参考模板。
在实际应用中，由于受到噪声的干扰，摄像机镜头的畸变，被测对象的表面特性所影响，所获取的二维图像并不理想，对于实现准确度较高的立体匹配具有一定困难。
6）实现三维重构三维重构的根本任务是通过摄像机标定、图像预处理、特征点提取与匹配等工作，继而获得摄像机内，外参数、畸变系数和图像特征点之间的对应关系。
最后通过所获得的物体信息，运用三角测量原理将被测物体的深度信息恢复。
2.系统设计与实现1）选择软件编程平台：优先选择LabVIEW 平台。
选择硬件配置：在硬件上选用微软的USB 摄像头，XBOX360型号。
2）分析结果：分析对基于嵌入式平台的人脸跟踪与识别系统产生误差的因素，结果和系统的经济适用性，获得所需功能。
主要步骤分为：对图像的获取、图像预处理、摄像机标定、立体匹配和三维重构。
3.总体方案设计使用L abVIEW 软件完成对图像的采集与处理以及立体匹基于双目立体视觉技术的空间定位系统设计与实现江苏大学 李冠贤 何思铭 费浩雯• 179•配，在MATLAB 软件中完成三维重构等操作。
图像处理软件基于 L abVIEW 和混合编程技术开发，为实现 L abVIEW 和 MATLAB 混合编程，直接利用 L abVIEW 的 MATLAB 脚本功能模块；利用 COM 组件调用MATLAB 算法和L abVIEW 调用动态链接库。
通过选择调用L abVIEW 中 MATLAB 脚本模块实现混合编程，在实现较好的人机界面设计的同时，还可以提高图像处理的可靠性。
以下为方案流程图：图1基于LabVIEW图像采集程序 图2 图像处理程序4.可行性分析本着科学发展观原则，在课题设计过程中偏向于软件和相关硬件的组成与联系，对环境的发展并无大的影响。
在设计系统过程中，所需的硬件设备有支架、USB 相机，这些配件的价格相对便宜，软件用的开发工具是图形化编程，操作简单，简明易懂。
因此认为该方案可行。
5.预期结果该系统根据双目视觉原理，利用预制三维标定物对图像获取系统的内、外参数进行标定，求出投影变换矩阵，根据图像识别结果运用灰度模板、连续性假设和对极几何约束进行识别目标的特征匹配，进而获得目标的三维信息。
在现有技术条件下，系统的定位精度相对较高，误差相对较小，操作简单。
三、结束语本课题的预期结果是设计一种用于探测目标空间三维距离、方位信息的立体视觉系统及实现方法。
该系统根据双目视觉原理，利用预制三维标定物对图像获取系统的内、外参数进行标定，进而获得目标的三维信息。
若开发成功可降低现有的双目空间定位系统的成本，可以广泛的应用于各个领域，如医学，安全防护，机器人等。
作者简介：李冠贤（1997—），男，海南海口人，江苏大学本科在读，研究方向：测控技术与仪器。
何思铭（1998—），男，海南海口人，江苏大学本科在读，研究方向：测控技术与仪器。
费浩雯（1997—），女，天津人，江苏大学本科在读，研究方向：测控技术与仪器。
由于时代的飞速前景，越来越来多的电器被生产，人们在生产生活中对电的需求越来越多，随之越来越多新型发电站被建立，而与此同时人工智能的不断推进，人们希望供电系统越来越安全、科学、高效，但任何事物的进步都是一把双刃剑，人工智能也带来很多高科技网络攻击，如何保证电力信息网络安全变得越来越严峻，值得我们每位科学研究者深入研究。
引言：随着风能发电站以及太阳能发电站广泛建设，越来越多的电网需要并网，在这个过程中就不得不发展智能电网。
智能电网与传统电网相比是由电力流，信息流和业务流高度融合的新型电网。
同时智能电网能够最大限度的将信息、传感器、自动控制技术和电网基础建设有机合理融合，可以快速隔离故障，实现自我恢复，避免大面积停电的发生。
但是由于一些电脑设备和微电脑设备的介入，如果这病毒侵入国家电网，我们有办法应对吗？伴随着互联网应用的不断深入，许多计算机本身的安全和网络安全正面临着前所未有的考验，以前那些传统的网络防御技术已经变得越来越捉襟见肘，尤其新时代下自动化、大规模的网络攻击行为，因此在现代的网络防御技术中广泛被应用的有被动防御技术、主动防御技术，蜜罐技术等，但本文就主动防御技术做一些浅析。
1 主动防御技术在电力信息安全中的应用随着时代的进步一个新兴在网络防御中产生，它叫做主动防御技术，顾名思义‘主动’就是需要人为的采用一些手段或者高新科技主动的防范电力信息网络中存在的安全隐患和恶意攻击。
比较学术一点的表述就是我们要增强本地网络安全性能，还必须保证内网不受非法入侵，在不法攻击发生的时候，有一个强有力的系统能够发现和检测到正在遭受的不法攻击，预测并且高效的识别未知的攻击，同时最主要的就是采取合理并且有效的措施让攻击者不能达到其攻击目的。
主动防御作为一种行之有效的现代网络防御技术，它集成了传统的网络防御技术和近几年新出现的尖端仪器，让所有的技术有机结合起来，相互协调，以保证网络安全和电力系统信息安全。
一切技术的核心都是建立在已有基础之上的，主动防御技术也是建立在传统网络防御技术之上的，它的灵魂还是传统网络防御技术，只不过增加了一些新的技术手段。
根据目前的研究成果，大家普遍认为主动防御技术是一项未来网络安全防护技术的发展方向。
因为它属于一种未卜先知的网络安全新技术，它属于一种前摄性防御，采用现代高新技术和精密的仪器使攻击者根本不能完成攻击，最重要的就是脱离人为监控也能够去主动响应不法攻击的进攻。
2 传统防御技术及存在的缺陷首先在传统的网络防御技术中，它基本所有的防御措施都是静态的，就比如应用像防火墙设置，防病毒网关应用，漏洞扫描系浅析电力信息网络安全中主动防御新技术国网甘肃省电力公司信息通信公司 胡 波 王亚婷 沙晓聪。
