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公开(公告)号：CN117078757A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311041273.6
申请日：2023-08-18
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了一种适用于动态环境的RGB‑D SLAM方法，包括：将RGB‑D相机的RGB图像和深度图像作为输入帧；启动跟踪线程，利用空间结构比较算法和对极约束一致性算法处理输入帧的特征点匹配对，计算位姿并筛选出新关键帧，创建新的地图点并结合地图点处理算法更新活跃子地图；启动局部建图线程，结合对极约束一致性算法处理关键帧的特征点匹配对，创建新局部地图点并更新优化活跃子地图；启动回环检测与地图融合线程，对当前的新关键帧与地图集中各子地图的其它关键帧的公共区域进行检测，根据检测结果对活跃子地图进行回环校正或融合操作；利用光束平差法对全部活跃子地图进行全局优化。本发明能够在动态环境中实现高精度的RGB‑D SLAM，提高地图的一致性和完整性。
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公开(公告)号：CN116228580A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310216350.0
申请日：2023-03-08
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了一种图像去雾方法、系统及嵌入式设备，本发明的去雾方法采用双分支的去雾模型，去雾模型第一分支通过构建双边网格数据，对有雾图像的边缘细节进行保留，提高图像恢复的清晰度，融合模块对去雾模型第一分支输出的双边网格数据和去雾模型第二分支输出的深度信息进行融合，提高了模型的去雾能力，有效解决了颜色失真、去雾不彻底等现象。
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公开(公告)号：CN108133467B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201810084505.9
申请日：2018-01-29
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于粒计算的水下图像增强系统及增强方法，基于非均匀粒度的计算方法，去除水下光照不均和噪声，在保护纹理细节的完整性的同时，实现图像增强。本发明首先提取水下图像的照度信息，按从粗到细的粒度层次逐步对光照信息进行细分，将图像划分为一系列大小和光照强度不同的粒子构成的集合，并定位最适宜亮度粒子，根据每个粒子的亮度情况分别进行照度补偿，获得去除光照不均的水下图像，然后对每个粒子分别进行噪声去除，实现图像增强。本发明不需要光照先验知识，无需手工调节参数，能够根据图像特点自适应分析,增强后水下图像的纹理和细节信息清晰完整。
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公开(公告)号：CN112102186A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010928909.9
申请日：2020-09-07
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了图像处理技术领域的一种水下视频图像实时增强方法，无需任何先验知识和参数估计，具有较好的鲁棒性且能够满足实时性要求。包括：a、获取水下图像数据集；b、基于条件生成对抗网络（cGAN）构建多判别器分支的端到端图像实时增强模型（MPGAN）；c、利用获取的水下图像数据集训练MPGAN；d、将水下图像输入训练好的MPGAN，获得增强后的水下图像。将训练好的模型烧录到Jetson nano开发板上，对摄像头获取的水下场景进行实时增强。本发明提供了一种在Jetson nano平台上实现的、基于生成对抗网络的实时增强方法，具有低功耗、体积小且满足实时性要求等优点。
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公开(公告)号：CN111368824A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010112114.0
申请日：2020-02-24
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种仪表识别方法、移动设备及存储介质，所述方法包括如下步骤：采用训练好的卷积神经网络对所采集的仪表图像进行初步检测定位，以初步获取仪表检测结果显示区域；利用图像处理方法对初步获取的仪表检测结果显示区域进行识别判读；将识别判读结果返回给预构建的云边协同网络的边缘节点，并通过边缘节点进一步返回给雾节点和云中心。本发明采用卷积神经网络结合图像处理方法对仪表进行识别，能够减少计算量，提高识别结果的准确性及实时性；将计算处理过程由移动设备实现，识别结果通过边缘节点依次返回给雾节点、云中心，支持广大的移动设备接入，能够达到实时可靠传输识别结果的目的，便于云中心处理和分析数据。
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公开(公告)号：CN111324146A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010156115.5
申请日：2020-03-09
申请人： 河海大学常州校区
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种水下巡检机器人的轨迹跟踪控制方法。包括如下步骤：（1）、预设水下巡检机器人轨迹跟踪的参考轨迹，参考轨迹用导航路径规划算法得到从起始点到目标点的最优路径，将其作为机器人轨迹跟踪的预设参考轨迹；（2）、结合参考轨迹与运动学模型设计轨迹跟踪的运动学控制器；（3）、对水下巡检机器人作受力分析，建立动力学模型，并设计轨迹跟踪的动力学控制器；（4）、将运动学控制器的控制值作为动力学控制器的输入，得到满足轨迹跟踪所需的推力及转矩，实现水下巡检机器人平滑稳定的轨迹跟踪控制。本发明通过设计动态的目标函数，不仅解决了速度跳变问题，还减小了实际轨迹与参考轨迹之间的滞后，在目标函数中加入的最短跟踪步长优化函数项，减小了实际轨迹的路径长度，进而降低了轨迹跟踪能耗；此外还考虑实际水下环境对轨迹跟踪的影响，最终实现了平滑稳定的轨迹跟踪控制。
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公开(公告)号：CN108765463A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810536188.X
申请日：2018-05-30
申请人： 河海大学常州校区
CPC分类号： G06T7/246 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/254 , G06T7/44 , G06T2207/10016 , G06T2207/20021 , G06T2207/20081
摘要： 本发明公开了一种结合区域提取与改进纹理特征的运动目标检测方法，包括如下步骤：(1)采集监控视频中的连续图像作为采样帧；(2)对采样帧中的每个像素点，利用其采样信息进行背景建模与恢复；(3)对图像进行分块，使用图像块的统计特征进行前景区域的提取，并对前景区域进行光照变化的判断，确定是否需要进行前景区域的二次判断；(4)在前景区域中进行前景像素点的精确提取。本发明通过进行快速前景区域提取，大大减少了后续进行精确判断的计算量，在进行区域提取的同时，消除空间位移类干扰(树叶晃动等)以及亮度变化类干扰(光照变化等)这两种主要干扰；准确高效地提取出图像序列中的运动目标。
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公开(公告)号：CN108734481A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810493007.X
申请日：2018-05-22
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了基于人脸识别的无人超市智能货架管理系统及其方法，智能货架系统包括货架、摄像头、重力传感器、扫码器、显示器、报警器、微处理器和超市云数据平台；智能货架管理方法具体步骤如下：首先对超市内所有顾客脸部图像进行预处理，然后对当前顾客脸部图像进行采集并进行人脸识别得到身份信息，通过扫码器和重力感应器得到顾客选取或退还商品的信息并将它们和顾客身份信息一起上传至超市云数据平台。本发明可以帮助无人超市进行精确的货架管理，具有自动化程度高、成本低及安全性高等优点。
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公开(公告)号：CN106097315A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610388650.7
申请日：2016-06-03
申请人： 河海大学常州校区
CPC分类号： G06T7/0008 , G01N29/069 , G01N2291/023 , G06T2207/10132 , G06T2207/30132
摘要： 本发明公开了一种基于声呐图像的水下构筑物裂缝提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取含有裂缝的水下构筑物的水下声呐图像；步骤2、对获得的声纳图像进行无重叠图像块划分，得到多个图像块；步骤3、计算每个图像块的灰度平均值、标准差、熵并映射到三维空间；步骤4、在三维空间中采用K均值聚类分析的方法将图像块分为两类：可能含有裂缝信息的图像块和不含裂缝信息的图像块，将不含裂缝信息的图像块去除；步骤5、对可能含有裂缝信息的图像块采用张量投票去除噪声，并且连接裂缝片段；步骤6、用阈值分割法得到最终结果。为评估水下构筑物的健康状况提供科学依据，提高检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111860651B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010710365.9
申请日：2020-07-22
申请人： 河海大学常州校区
IPC分类号： G06V10/774 , G06N3/04 , G06T7/73 , G06F16/29
摘要： 本发明属于视觉机器人构图技术领域，公开了一种基于单目视觉的移动机器人半稠密地图构建方法，本发明涉及ORB‑SLAM、卷积神经网络及半稠密地图构建，机器人根据单目相机构建稀疏点云地图，结合卷积神经网络构建带有语义标签的关键帧以及稀疏点云的地图，当机器人到达感兴趣区域时，开启半稠密地图构建。本发明利用卷积神经网络结合ORB‑SLAM构建带有语义信息的地图，利用归一化互相关进行立体视觉匹配达到较为稠密的匹配关系，高斯滤波对每次新的深度数据进行融合与传递；本发明在机器人构建半稠密地图以及自主导航等方面，具有重要理论和现实应用价值。
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