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公开(公告)号：CN115115684B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210592536.1
申请日：2022-05-27
Applicant: 合肥的卢深视科技有限公司
Abstract: 本申请实施例涉及机器视觉技术领域，公开了一种标定方法、系统、电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：在获取到的若干个红外图中确定目标红外图，并生成与目标红外图对应的稠密深度图，目标红外图对应有同步的目标散斑图；根据预设的梯度计算算法，确定目标红外图中各像素点的置信度；根据所置信度和预设的匹配算法，在任意两个目标散斑图中确定目标同名散斑点对；根据任意两个目标散斑图分别对应的稠密深度图和各目标同名散斑点对的坐标，标定深度相机的散斑投射器在相机坐标系下的三维坐标，从而实现在移动场景下只依靠深度相机本身完成相关参数的自标定，提升深度相机使用的稳定性和鲁棒性，提升深度成像的精度。
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公开(公告)号：CN112070844B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202010880248.7
申请日：2020-08-27
Applicant: 合肥的卢深视科技有限公司
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明实施例提供结构光系统的校准方法及装置、设备及介质，该方法包括：获取不同距离下校准工具图的N帧散斑图和对应的N帧红外图；所述校准工具图具有深度标识和姿态标识，所述N大于1；基于N帧所述散斑图和N帧所述红外图中的姿态标识及深度标识，确定投影器的当前位置；基于所述投影器的当前位置和原始参考图，确定所述投影器的空间旋转矩阵；基于所述原始参考图、所述投影器的当前位置、所述空间旋转矩阵获取当前参考图，以使用当前参考图替换原始参考图实现校准，从而实现校准功能，方便、快捷，避免返厂。
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公开(公告)号：CN111723691B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010496025.0
申请日：2020-06-03
Applicant: 合肥的卢深视科技有限公司
IPC: G06V40/16 , G06N3/0464 , G06V20/64 , G06V10/82
Abstract: 本发明实施例提供一种三维人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：确定深度图对应的点云图；将点云图输入至人脸识别模型，得到人脸识别模型输出的点云图的人脸特征，并基于所述人脸特征进行人脸识别；人脸识别模型是基于源域点云图及其对应的源域类别和目标域点云图及其对应的目标域类别，以及域分辨器分支进行对抗学习训练得到的。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备及存储介质，能够实现人脸识别模型从源域到目标域的风格迁移，进而提升了三维人脸识别方法对不同质量、不同风格点云数据的泛化能力，同时利用二维的点云图存储三维的点云数据，降低了模型的复杂度，提升了模型的运算效率。
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公开(公告)号：CN111652080B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010398775.4
申请日：2020-05-12
Applicant: 合肥的卢深视科技有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 本发明实施例提供一种基于RGB‑D图像的目标跟踪方法和装置，该方法包括：基于第i‑1帧是否发生目标被遮挡和第i帧对应的深度图像确定第i帧是否发生目标被遮挡；若是，则根据运动趋势预测第i帧的目标跟踪框位置RGB图像；若否，则将第i‑1帧的目标跟踪框位置RGB图像降维HOG特征输入第i帧的第n次更新的分类器输出第i帧的置信分图；基于置信分图确定第i帧目标跟踪框位置RGB图像，而第n次更新的分类器是基于第n‑1次更新的分类器对应的前q个未发生目标被遮挡的帧的目标跟踪框位置RGB图像样本和目标识别模板标签进行训练得到的。本发明实施例提供的方法和装置，实现了考虑目标是否被遮挡且降低了目标跟踪的计算量。
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公开(公告)号：CN111680573B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202010420803.8
申请日：2020-05-18
Applicant: 合肥的卢深视科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种人脸识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待识别的人脸深度图；基于所述人脸深度图，确定人脸参数化点云图；将所述人脸参数化点云图输入至三维人脸重建网络中，得到所述三维人脸重建网络输出的三维人脸重建模型；将三维人脸重建模型输入至特征提取网络，得到所述特征提取网络输出的人脸特征，所述人脸特征用于人脸识别。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，提高了人脸识别准确率，增强了对不同相机的深度数据的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111680574B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010420807.6
申请日：2020-05-18
Applicant: 合肥的卢深视科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种人脸检测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取深度图；将深度图输入至人脸检测模型，得到人脸检测模型输出的深度图的人脸位置；基于人脸位置对应的人脸尺寸，以及深度图的标准人脸尺寸范围，确定人脸位置的检测结果；其中，人脸检测模型是基于样本深度图和样本深度图的人脸位置训练得到的。本发明实施例提供的人脸检测方法、装置、电子设备和存储介质，通过人脸检测模型对深度图进行人脸检测，不依赖二维图像，能够实现在光照条件较差的场景下对人脸进行准确地检测，而且不受深度相机类型的限制，充分利用深度信息对人脸位置的准确性进行判断，减小了人脸检测的误检测风险。
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公开(公告)号：CN116246150A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310526628.4
申请日：2023-05-11
Applicant: 合肥的卢深视科技有限公司
IPC: G06V10/84 , G06V10/778 , G06V10/46 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06N3/09 , G06N3/088
Abstract: 本申请实施例涉及图像识别领域，公开了一种模型训练方法、关键点检测方法、电子设备及存储介质。模型训练方法包括：将训练图像和训练图像经过几何变换得到的变换图像分别作为输入图像，输入到概率图预测网络，得到第一概率图和第二概率图；基于所述第一概率图和所述第二概率图，分别得到训练图像的第一关键点坐标变换图像的第二关键点坐标，并采用所变换图像对应的变换矩阵对第一关键点坐标进行几何变换处理，得到第三关键点坐标；基于第二关键点坐标和第三关键点坐标构建第一特征损失，并采用第一特征损失对概率图预测网络进行训练。本申请的训练方法提升了网络对关键点预测的语义一致性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115797426B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310100922.9
申请日：2023-02-13
Applicant: 合肥的卢深视科技有限公司
Abstract: 本申请实施例涉及图像处理领域，公开了一种图像对齐方法、电子设备及存储介质。图像对齐方法包括：针对结构光相机所得到的相同分辨率的彩色图和目标图，将彩色图分块，并对得到的多个彩色图像块以结构光相机的最近工作距离和最远工作距离分别映射到目标图的图像坐标系中，得到目标图中对应最近工作距离的多个第一图像块和对应最远工作距离的多个第二图像块；根据对应同一彩色图像块的第一图像块和第二图像块的角点坐标，计算包含第一图像块和第二图像块的外接矩形，得到目标图的多个第三图像块；根据结构光相机的参数，将多个第三图像块与彩色图对齐。本申请避免了对齐后的目标图出现断裂、锯齿、直线变曲线等情况，有效提高了对齐精度。
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公开(公告)号：CN115908260A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211288465.2
申请日：2022-10-20
Applicant: 北京的卢铭视科技有限公司 , 合肥的卢深视科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V40/16
Abstract: 本申请实施例涉及图像识别领域，公开了一种模型训练方法、人脸图像质量评价方法、设备及介质。模型训练方法包括：获取第一人脸图像对应的第一处理图像，第一处理图像是由属于第一人脸图像中多个预设类型的关键点对应的图像块按照预设顺序组合形成的图像，或将组合形成的图像中至少一个图像块替换为不属于该图像块所属关键点类型的图像块后形成的图像；构建用于提取第一处理图像的第一特征向量的特征提取模型，以及不包含输入且输出为参考向量的特征生成模型；根据第一特征向量和参考向量构建损失函数，对特征提取模型和特征生成模型进行联合训练，以得到鲁棒性高的特征提取模型，从而使得模型能准确处理未出现在训练样本中的人脸图像。
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公开(公告)号：CN115442591B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211373241.1
申请日：2022-11-04
Applicant: 合肥的卢深视科技有限公司
IPC: H04N17/00
Abstract: 本申请实施例涉及机器视觉技术领域，公开了一种相机质量测试方法、系统、电子设备和存储介质，该方法包括：在待测相机对预设的检测板拍摄得到的深度图中，确定与检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与检测板的外围区域对应的第二深度区域；根据第一深度区域内各点的深度值确定待测相机的相对精度；根据第二深度区域内各点的深度值和待测相机与外围区域之间的真实距离，确定待测相机的绝对精度；若相对精度和绝对精度中至少有一个小于预设的精度阈值，则对待测相机进行返工，本申请实施例提供的相机质量测试方法，能够高度自动化、客观且高效地对结构光相机进行质量测试，有效提升结构光相机的生产效率和出厂质量。
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