公开(公告)号：CN110651475B

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN201880031199.0

申请日：2018-06-29

申请人： 德州仪器公司

发明人： 赫图尔·桑维 ,  米希尔·纳伦德拉·莫迪 ,  尼拉吉·南丹 ,  阿尼什·雷古纳特 ,  迈克尔·彼得·拉赫梅尔

IPC分类号： H04N19/52 ,  H04N19/573 ,  G06T7/579

摘要： 本发明提供一种计算机视觉系统，其包含图像产生装置，用于捕获场景的连续二维2D图像；第一存储器，用于存储所述连续2D图像(1000)；第二存储器，用于存储参考图像的连续行的生长窗(1002)和当前图像的连续行的生长窗(1004)；和第三存储器，用于存储从所述参考图像的所述生长窗提取的像素的滑动窗(1006)。所述参考图像和所述当前图像是存储于所述第一存储器中的一对连续2D图像。所述滑动窗中的所述像素以图块形式存储。致密光学流引擎DOFE经配置以确定所述连续2D图像对的致密光学流图(1008)。所述DOFE使用所述滑动窗作为用于像素对应关系搜索的搜索窗。

公开(公告)号：CN113012197B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202110298362.3

申请日：2021-03-19

申请人： 华南理工大学

发明人： 冯秉潜 ,  杨志坚

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06T7/269 ,  G06T7/593 ,  G06T7/579 ,  G06T5/00

摘要： 本发明公开了一种适用于动态交通场景的双目视觉里程计定位方法，包括以下步骤：获取当前道路场景中的图像；得到视差图；检测左目图像中的潜在运动目标，获得潜在运动目标的掩膜；提取左目图像的特征点，并根据潜在运动目标的掩膜剔除动态特征点，得到静态特征点；求取静态特征点在左目相机坐标系下的空间坐标；跟踪静态特征点在新一帧图像中的位置，获得在新一帧图像中匹配的静态特征点，并求取在新一帧左目相机坐标系下的空间坐标；通过最小化相邻两帧图像静态特征点的重投影误差，得到相机的位姿变化，得到车辆的轨迹。本发明通过识别图像中的潜在运动物体，剔除动态特征点，减小运动物体对位姿估计的影响，提高双目视觉里程计在室外交通场景的稳定性和精度。

公开(公告)号：CN116385519A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202211719136.9

申请日：2022-12-30

申请人： 杭州蓝芯科技有限公司

发明人： 郑灵杰 ,  杨洋 ,  马佩服 ,  王继凯

IPC分类号： G06T7/579 ,  G06T7/207 ,  G06T3/00 ,  G06T7/80 ,  G06T7/73

摘要： 本发明涉及一种利用事件相机检测TOF相机运动伪差的方法，包括：获取事件相机与TOF相机间像素坐标的映射关系；从同一时间分别开始获取事件相机输出的事件以及TOF相机进行拍摄直至TOF相机得到TOF相机深度图像；基于映射关系，将第一时间段事件相机输出的每一事件，映射到TOF相机深度图像的坐标系，得到每一事件所映射到TOF相机深度图像的坐标系下的坐标；基于每一事件所映射到TOF相机深度图像的坐标系下的坐标，分别确定每一事件所对应的在指定像素坐标点上有运动物体的概率；基于TOF相机深度图像、每一事件所对应的在指定像素坐标点上有运动物体的概率、预先指定的阈值，获取去除运动伪差的TOF相机深度图像。

公开(公告)号：CN116229012A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202211575870.2

申请日：2022-12-09

申请人： 新国脉数字文化股份有限公司

发明人： 邢青 ,  潘文宇 ,  何叶

IPC分类号： G06T17/20 ,  G06T15/04 ,  G06T7/579 ,  G06T7/73

摘要： 一种基于图像的物品三维重建算法，物品的自动三维重建技术通常可以分为两大类，一类称之为“主动式”，另一类则为“被动式”，“主动式”和“被动式”指传感器接受信息的不同方式。一般而言，“主动式”三维重建需要先通过硬件投射出预设的信号，经由物体以后再被传感器捕捉；而“被动式”三维重建指利用周围环境如自然光的反射，使用相机获取图像，然后通过特定算法计算得到物体的立体空间信息。通常来说，主动式的重建方式精度会更高，但受制于投影设备，分辨率一般相对较低；而被动式的重建方式往往精度相对低一些，但分辨率较高（与图像分辨率相关）。本专利融合了低分辨率和高分辨率的信息，低分辨率情况下，可以有更大的感受视野，能帮助区分验证像素对应关系，有利于重建的完整度；而高分辨率则能提高重建精度。将二者结合起来，可以在保证精度的同时，提高重建完整度。通过该算法，手机自带的高分辨率相机就能实现物品的三维重建，市面上普及程度较高的智能手机就能轻松满足拍摄需求，能让更多用户参与到元宇宙的内容建设中。

公开(公告)号：CN115646950A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211335734.6

申请日：2022-10-28

申请人： 长江慧控科技(武汉)有限公司

发明人： 张军凯 ,  方亮 ,  范鹤鸣 ,  吴鲲 ,  李伟杰 ,  张定华 ,  王泽健

IPC分类号： B08B7/00 ,  B08B13/00 ,  G06T1/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/579 ,  G06T7/593

摘要： 本发明涉及激光清洗领域，尤其涉及一种H型钢结构清洗方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对待清洗H型钢结构通过双目摄像头进行三维扫描，得到扫描后的点云数据；对点云数据进行建模，得到待清洗H型钢结构的点云数据模型；根据点云数据模型确定待清洗H型钢结构表面的空间坐标；根据点云数据模型和待清洗H型钢结构表面的空间坐标进行三角测量，得到待清洗H型钢结构的三维结构；根据待清洗H型钢结构的三维结构，通过PLC控制策略，规划待清洗H型钢结构的清洗路径并根据待清洗H型钢结构的清洗路径完成清洗，从而获取H型钢结构的三维结构，并根据三维结构规划清洗路径，并根据清洗路径完成清洗。

公开(公告)号：CN115496792A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211160212.7

申请日：2022-09-22

申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院

发明人： 欧阳真超 ,  胡庆雷 ,  李东禹 ,  郭鹏宇 ,  王薪宇 ,  张昌杰

IPC分类号： G06T7/579 ,  G06V20/64 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G01C21/20

摘要： 本发明公开了一种基于人在环优化的机器人点云语义SLAM方法、系统及装置，其中，该方法包括：S1、移动机器人上的激光雷达对目标地点进行数据采集，得到每帧点云的相对位姿信息，完成建图；S2、建立点云连续轨迹，人工观测建图误差，构建稠密因子图，然后基于因子图进行全局优化，调整总体点云错误；S3、基于预定义的点云语义类别并采用标注工具进行叠加地图的点云语义标注，累计点云语义标记结果得到点云语义分割数据集；S4、基于点云语义分割数据集进行分割模型的训练和评估得到训练和评估后的分割模型；S5、基于训练和评估后的分割模型，进行点云语义定位与优化。采用本发明可以实现点云语义定位与优化。

公开(公告)号：CN115088015A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202180014208.7

申请日：2021-01-26

申请人： 苹果公司

发明人： P·约特瓦尼

IPC分类号： G06T7/579 ,  G06T7/593

摘要： 在一个具体实施中，在包括一个或多个处理器和非暂态存储器的设备处执行确定点云集群的空间关系的方法。该方法包括获得包括多个点的点云，其中该多个点包括第一点集群和第二点集群，其中第一点集群中的特定点与包括三维空间中的该特定点的一组坐标和第一点集群的集群标识符的表征向量相关联。该方法包括：基于第一点集群和第二点集群的体积布置来确定空间关系向量，其中该空间关系向量表征第一点集群与第二点集群之间的空间关系；以及将该空间关系向量添加到表征向量。

公开(公告)号：CN115063550A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210860170.1

申请日：2022-07-22

申请人： 合肥工业大学

发明人： 方宝富 ,  韩修萌 ,  王浩 ,  杨静

IPC分类号： G06T17/05 ,  G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06T7/579 ,  G01C21/00

摘要： 本发明涉及视觉地图构建技术领域，尤其涉及一种语义点云地图构建方法、系统及智能机器人。该语义点云地图构建方法包括获取语义分割后的目标帧图像；其中，所述目标帧图像携带有语义信息；基于所述语义信息，对所述目标帧图像进行动态目标检测，剔除所述目标帧图像中的动态像素点；对剔除动态像素点的目标帧图像进行三维重建，生成局部点云图；融合所述局部点云图和全局点云图，以生成语义点云地图；其中，所述全局点云图为预先基于全局角度构建的点云图。该方法可消除动态物体对建图的干扰，保证建图准确性以及定位的可靠性，并可实现在动态环境下构建语义点云地图。

公开(公告)号：CN114926536A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210845745.2

申请日：2022-07-19

申请人： 合肥工业大学

发明人： 方宝富 ,  王浩 ,  杨静 ,  张旭

IPC分类号： G06T7/73 ,  G06T7/246 ,  G06T7/579 ,  G06V10/26 ,  G06V10/62 ,  G06V10/771 ,  G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06T17/00 ,  G06T17/05

摘要： 本发明涉及一种基于语义的定位与建图方法、系统及智能机器人。该基于语义的定位与建图方法，包括获取当前帧图像的矢量特征网络；对矢量特征网络进行剪枝，将矢量特征网络划分为若干个矢量簇；检测每一所述矢量簇的运动状态，获取动态目标的模糊区域；结合所述当前帧图像的语义分割结果，优化模糊区域；剔除精确区域内的动态特征点，基于最小化重投影误差根据当前帧图像中静态特征点进行位姿估计；基于剔除动态特征点的当前帧图像和位姿信息，增量式更新八叉树语义地图。该方法可无需先验知识通过纯物理几何方式独立地检测视野中的动态目标并剔除，提升机器人在动态环境下的定位精度，同时能够建立语义地图。

公开(公告)号：CN114782691A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210415251.0

申请日：2022-04-20

申请人： 安徽工程大学

发明人： 陈孟元 ,  韩朋朋 ,  王伟 ,  徐韬 ,  刘金辉

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06T7/579 ,  G06T7/73 ,  G06T5/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了基于深度学习的机器人目标识别与运动检测方法、存储介质及设备，其中方法包括下列步骤：步骤S1、通过融合注意力机制和位置编码的实例分割网络对潜在动态物体所在区域添加掩膜；步骤S2、利用场景中实例分割掩膜外的静态特征点对相机位姿进行估计；步骤S3，通过相机位姿估计出物体位姿变换矩阵；步骤S4，由运动视差与微分熵之间关系判断出物体特征点运动状态，从而判断整个物体运动状态；步骤S5，剔除其中的动态物体，并修复剔除区域的静态背景，用于位姿估计与地图构建。本发明提高被遮挡动态物体分割边界的精确度，剔除动态区域特征点减少动态物体对系统的影响。