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公开(公告)号：CN111797681A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010434487.X
申请日：2020-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的挖掘机姿态智能估计方法，是为了解决现有的挖掘机姿态估计成本高、精度低等缺点而提出的，包括：采集各种背景下的挖掘机不同姿态的可见光图像，使用矩形框标注挖掘机机械臂的三个节点；根据节点信息设计高斯热力图生成方法代替单个点信息；构造对应的深度全卷积神经网络结构和目标函数，使用数据集训练网络，将待估计图像输入网络后得到估计结果。本发明便捷、准确，较大幅度地提升了挖掘机姿态估计的准确性，适用于土木工程施工现场安全管理与监督领域。
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公开(公告)号：CN111783672A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010627632.6
申请日：2020-07-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种提高桥梁动位移精度的图像特征辨识方法，涉及一种桥梁位移测量方法。桥梁视频图像采集，视觉靶标在视频内部；对图像进行特征点检测，计算图像中每个像素点的Hessian矩阵，并采用高斯函数卷积处理，极值处为特征点；采用近邻比值提纯法提纯，初步筛选正确特征匹配点；采用正反双向提纯法进行提纯，剔除不满足要求的特征点；采用主方向夹角法进行提纯，将两帧图像中的特征点对应的角度进行差值，与角度阈值比较进一步将错误点剔除；逐帧进行帧间匹配，得到每帧图像的特征点。解决现有基于特征点识别桥梁图像计算复杂、错误匹配点过多以及位移测量精度不高的问题，能够实现桥梁区域靶标特征点的精确快速识别与追踪。
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公开(公告)号：CN110008863A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910220450.4
申请日：2019-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高分辨率桥梁区域船舶图像的高效多尺度采样方法，解决了现有的采样方法计算成本过高、速度过慢的缺点，包括：提出针对高分辨率图像的重叠二分法，根据待测最小目标占整体图像比重确定采样层数，第一层采样为将整体图像长宽方向各进行二分，第二层采样在第一层基础上将子图像长宽方向各进行二分，如此循环；为进一步优化提出针对高分辨率船舶图像的基于注意力机制的重叠二分法，使用稀疏低秩分解方法将整体图像进行分解，其中稀疏分量即为船舶显著区域图，将重叠二分法中产生的候选窗口按照包含显著图的占比进行排序，确定截断阈值后产生基于注意力机制的候选窗口集。本发明便捷、准确，提升了船舶识别的效率。
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