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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112232240A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011129588.2
申请日：2020-10-21
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于优化交并比函数的道路抛洒物检测与识别方法，包括如下步骤：搭建基于优化交并比函数的道路抛洒物检测与识别模型；采集道路交通监控视频并进行分帧处理生成道路抛洒物数据集，对训练集图像进行标注，生成标签文件；将训练集全部图像和标签文件输入道路抛洒物检测与识别模型中进行训练，得到训练好的模型；将测试集图像输入训练好的道路抛洒物检测与识别模型进行检测识别，输出对于道路抛洒物的检测识别结果。本发明能够在复杂道路交通背景下对道路抛洒物进行检测和识别，能够输出道路抛洒物位置信息、类别信息以及大致形状特征，对于小目标有较好的检测识别效果，检测速度快、识别精度高。
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公开(公告)号：CN111951302B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202010806224.7
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，包括如下步骤：采集并保存机器人运动场景的彩色图像，将机器人运动场景的彩色图像进行预处理，获得裁剪并减去均值的图像序列数据；计算所有彩色图像的特征值；机器人在设定的运动空间内，将使用单目相机拍摄的照片作为查询图像，将需要查询的图像裁剪并减去步骤S1的查询图像均值，计算查询图像的特征值；将查询图像的特征值与彩色图像的特征值相比较，找出距离最相近的两幅图像及其空间坐标，得到此时机器人的空间位置。本发明在仅使用图像定位中，避免提取人工设计的特征点，极大的降低硬件成本，极大的减轻了工作量、提高了分析精度。
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公开(公告)号：CN111951302A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010806224.7
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，包括如下步骤：采集并保存机器人运动场景的彩色图像，将机器人运动场景的彩色图像进行预处理，获得裁剪并减去均值的图像序列数据；计算所有彩色图像的特征值；机器人在设定的运动空间内，将使用单目相机拍摄的照片作为查询图像，将需要查询的图像裁剪并减去步骤S1的查询图像均值，计算查询图像的特征值；将查询图像的特征值与彩色图像的特征值相比较，找出距离最相近的两幅图像及其空间坐标，得到此时机器人的空间位置。本发明在仅使用图像定位中，避免提取人工设计的特征点，极大的降低硬件成本，极大的减轻了工作量、提高了分析精度。
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公开(公告)号：CN112232240B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202011129588.2
申请日：2020-10-21
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于优化交并比函数的道路抛洒物检测与识别方法，包括如下步骤：搭建基于优化交并比函数的道路抛洒物检测与识别模型；采集道路交通监控视频并进行分帧处理生成道路抛洒物数据集，对训练集图像进行标注，生成标签文件；将训练集全部图像和标签文件输入道路抛洒物检测与识别模型中进行训练，得到训练好的模型；将测试集图像输入训练好的道路抛洒物检测与识别模型进行检测识别，输出对于道路抛洒物的检测识别结果。本发明能够在复杂道路交通背景下对道路抛洒物进行检测和识别，能够输出道路抛洒物位置信息、类别信息以及大致形状特征，对于小目标有较好的检测识别效果，检测速度快、识别精度高。
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公开(公告)号：CN111951303A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010806613.X
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人运动姿态视觉估计方法。涉及机器人与机器视觉的技术领域，包括：采集动态环境中的连续视频图像，选取其中两张采集的图像，检测关键点，计算关键点特征值，检测并保存特征点位置；对原始图像进行分割，获取并保存图像中动态物体所在像素区域的位置；对比保存特征点信息的图像和保存分割结果的图像，剔除保存特征点信息的图像中分布在动态物体所在像素区域的位置的特征点；使用剔除优化后剩余的特征点在相邻图像间进行特征匹配，计算在相邻图像间机器人的位姿运动，输出机器人运动位姿估计。本发明具有位姿估计准确率高、计算量小、抗背景环境干扰能力强的优点。
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