System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于单目视频的降落伞参数辨识方法技术_技高网

一种基于单目视频的降落伞参数辨识方法技术

技术编号:44318465 阅读:4 留言:0更新日期:2025-02-18 20:30
本发明专利技术提出了一种基于单目视频的降落伞参数辨识方法。首先,提取降落伞视频关键帧,获取降落伞图像集;其次,通过图像处理方法获取覆盖伞衣的连通域,提取连通域的最小矩形包围盒,进行降落伞图像裁剪,实现伞衣区域粗定位;第三,对裁剪图像进行预处理生成适合分割的灰度图,结合阈值分割算法与形态学处理方法,完成伞衣区域精确分割;同时,引入伞衣顶孔作为参照物,构建降落伞充气过程形变理论模型,计算伞衣不同截面的比例因子;最后,利用摄像机成像模型,求解得到顶孔坐标、伞衣偏角与伞衣投影面积。该方法提高了降落伞视频资料的利用价值,辨识得到的参数对降落伞理论研究与工程设计具有重要的理论意义和实用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及航天器用降落伞领域,具体涉及一种基于单目视频的降落伞参数辨识方法


技术介绍

1、降落伞作为一种气动减速装置,因具有结构简单、减速高效、工作可靠、成本低廉等特点而被广泛应用于航天器回收与着陆过程。降落伞系统的工作过程极为复杂,其性能直接影响航天任务的安全性与可靠性,历史上不乏因降落伞系统故障导致任务失败的案例。因此,对降落伞性能进行分析至关重要。降落伞性能的分析评估手段可以分为试验法与仿真分析方法。其中,空投试验方法因其可以更大程度地还原降落伞真实工况而被广泛应用。

2、对于空投试验中的降落伞相关参数通常采用机械测量、电测量、光学测量等手段获取。光学测量方法属于非接触测量法,通过光学设备对降落伞工作过程进行记录,并利用图像测量技术从获取的光学图像或视频数据中提取信息,与其它两种方法相比,测量过程中无需在伞衣或伞绳上安装传感器,不会对降落伞工作状态及动力学特性造成影响。因此,光学测量方法在降落伞研制过程中越来越受到重视。

3、目前,更多是使用双目或多目相机拍摄的视频进行降落伞参数辨识,且需要对相机进行标定。然而,由于试验条件的限制或约束,空投试验中所获取的视频用于参数辨识时一般只能当作单目视频使用,且画面分辨率有限,并缺乏相机内参与姿态等标定信息。因此,目前获取的降落伞视频资料多用于记录存储与定性分析,较少用于降落伞参数的定量测量。

4、为在现有视频资料基础上实现更多种类的降落伞参数辨识,并提高参数辨识精度,本专利技术提出了一种基于单目视频的降落伞参数辨识方法,适用于未经标定工作的单目相机拍摄的降落伞舱上视频,实现了伞衣偏角,伞衣顶孔坐标与伞衣投影面积的辨识,辨识得到的降落伞参数可以为降落伞理论模型的建立、降落伞性能分析与工程设计提供支撑。


技术实现思路

1、针对现有技术的不足,本专利技术提出一种适用于未经标定工作的单目相机拍摄的降落伞舱上视频的降落伞参数辨识方法。本专利技术的方法步骤如下:

2、步骤1,基于未经标定的单目相机拍摄的降落伞舱上视频,对降落伞视频的关键帧进行提取,得到降落伞视频图像集。

3、步骤2,伞衣区域粗定位。

4、(1)基于步骤1中获取的降落伞图像,通过图像处理方法获取覆盖伞衣区域的连通域。

5、(2)提取该连通域的最小矩形包围盒,利用该矩形边界完成伞衣图像的裁剪,实现伞衣区域的粗定位,提高图像信噪比。

6、步骤3,伞衣区域精确分割。

7、(1)对步骤2中的降落伞裁剪图像进行预处理,得到伞衣区域与其他区域灰度值具有明显差异的灰度图像,以便高效地实现天空背景区域、伞绳区域、分叉带区域等干扰因素的分离。

8、(2)使用阈值分割算法完成伞衣区域的分割,并通过数字形态学处理提高伞衣区域的分割精度,统计精确分割后伞衣区域包含的像素点个数为m,为伞衣投影面积辨识奠定基础。

9、步骤4,求解不同伞衣截面对应的比例因子。

10、(1)伞衣顶孔平面对应的比例因子k1求解。选取伞衣顶孔作为参照物,提取伞衣顶孔在图像中的外轮廓,统计所述外轮廓占据的像素点个数为n,已知伞衣顶孔的真实周长为la,求解得到伞衣顶孔平面对应的比例因子k1:

11、k1=la/n

12、(2)建立降落伞系统的摄像机坐标系与图像坐标系,根据摄像机成像模型得到结论:平行于成像平面的两个不同平面,二者对应的比例因子大小与二者距摄像机光心的距离成正比。

13、(3)建立降落伞展开过程的伞衣形变理论模型,求解伞衣顶孔平面与伞衣最大投影截面到摄像机光心的距离分别为ha和hp,求解得到伞衣最大投影截面对应的比例因子k2:

14、k2=(hp/ha)k1

15、步骤5,降落伞参数辨识。

16、(1)伞衣顶孔坐标求解:

17、a.基于步骤3获取的精确分割伞衣区域,将伞衣区域的重心坐标作为伞衣顶孔在图像坐标系中的坐标(up,vp):

18、

19、其中(ui,vi),i=1,…,m为伞衣区域内像素点的坐标。

20、b.根据摄像机成像模型与顶孔平面对应的比例因子,求解伞衣顶孔在摄像机坐标系中的坐标(xp,yp,zp):

21、

22、其中(u0,v0)为图像中心点在图像坐标系中的坐标。

23、(2)伞衣偏角求解:

24、a.在成像平面内,图像中的伞衣顶孔与摄像机光轴的距离lop(单位为像素)为:

25、

26、b.在摄像机坐标中,伞衣顶孔距离摄像机光轴距离lst为:

27、lst=k1lop

28、c.求解伞衣偏角θ:

29、

30、(3)伞衣投影面积求解:

31、a.求解伞衣相对于摄像机光轴的投影面积:

32、

33、b.求解伞衣相对于伞衣中心轴线的投影面积:

34、

35、本专利技术通过图像裁剪的方法实现了伞衣区域与太阳光线等干扰区域的分离,提高了图像的信噪比,为伞衣精确分割奠定基础。通过对裁剪图像进行预处理,实现了伞绳、旋转接头与吊带等干扰因素的直接分离,提高了伞衣分割效率。由于伞衣顶孔在降落伞展开过程中不被遮挡且形状不变的特性,选取伞衣顶孔作为参照物求解比例因子,提高了比例因子求解的稳定性。由于伞衣顶孔位于降落伞顶端这一特殊位置,使得比例因子求解与降落伞参数辨识的计算过程更简洁。将精确分割伞衣区域的中心作为顶孔中心,提高了降落伞参数辨识的效率。该方法提供了一种基于单目视频的降落伞参数辨识方法,适用于未经标定的单目相机拍摄的降落伞舱上视频,辨识过程简单高效,辨识结果精确,有效提高了现存降落伞视频资料的利用率,辨识得到的参数为降落伞性能分析与工程设计提供了数据支持。

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【技术保护点】

1.一种基于单目视频的降落伞参数辨识方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,伞衣区域的粗定位,包括;

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,伞衣区域的精确分割,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,伞衣不同截面对应的比例因子求解,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,降落伞参数辨识,包括:

【技术特征摘要】

1.一种基于单目视频的降落伞参数辨识方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,伞衣区域的粗定位,包括;

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员:荣伟卢册吴壮志刘康
申请(专利权)人:北京空间机电研究所
类型:发明
国别省市:

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