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公开(公告)号：CN109828581B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN201910147765.0
申请日：2019-02-27
申请人： 同济大学
IPC分类号： G05D1/43 , E01H1/00 , G05D1/242 , G05D1/243 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/248 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D105/10
摘要： 本发明涉及一种带有自动驾驶系统的多模式智能电动清扫车，包括车体、设于车体底部的车轮、设于车体上的传感装置及设于车体的前侧下方位置的前端清扫装置，所述的前端清扫装置包括架设在车体的前侧下方的防撞托架，防撞托架的底部设有滚刷，所述的传感装置设置在车体上，所述的传感装置包括激光雷达、单目相机、GPS天线和超声波雷达，所述的车体内设有自动驾驶系统，该自动驾驶系统包括智能驾驶脑系统、与智能驾驶脑系统分别连接的底层线控底盘系统、线控清扫系统和远程监控系统。与现有技术相比，本发明能够同时保证清扫车的自动驾驶功能和无人清扫功能，安全可靠，能够大大的降低环卫工人的劳动强度。
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公开(公告)号：CN114445372A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210099974.4
申请日：2022-01-27
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种基于无人机图像的输电线路销钉脱落检测方法，包括以下步骤：1)构建连接金具检测器并进行训练；2)构建销钉脱落检测器并进行训练；3)将无人机图像输入训练好的连接金具检测器中进行一阶段目标检测，检测连接金具并输出标注的外接矩形框作为兴趣区；4)在无人机图像上按照外接矩形框进行裁剪得到连接金具子图像；5)将连接金具子图像输入训练好的销钉脱落检测器中进行二阶段目标检测，检测存在销钉脱落的螺栓并标注外接矩形框；6)将连接金具子图像上的每一个外接矩形框位置映射回无人机图像。与现有技术相比，本发明具有一阶段目标检测样本库构建成本大幅度降低、加速收敛、大幅提高召回率、提高销钉脱落检测精度等优点。
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公开(公告)号：CN109828581A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910147765.0
申请日：2019-02-27
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种带有自动驾驶系统的多模式智能电动清扫车，包括车体、设于车体底部的车轮、设于车体上的传感装置及设于车体的前侧下方位置的前端清扫装置，所述的前端清扫装置包括架设在车体的前侧下方的防撞托架，防撞托架的底部设有滚刷，所述的传感装置设置在车体上，所述的传感装置包括激光雷达、单目相机、GPS天线和超声波雷达，所述的车体内设有自动驾驶系统，该自动驾驶系统包括智能驾驶脑系统、与智能驾驶脑系统分别连接的底层线控底盘系统、线控清扫系统和远程监控系统。与现有技术相比，本发明能够同时保证清扫车的自动驾驶功能和无人清扫功能，安全可靠，能够大大的降低环卫工人的劳动强度。
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公开(公告)号：CN104751170B
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201510097972.1
申请日：2015-03-05
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种基于监督学习策略的异源雷达影像适配性评估方法，包括以下步骤：(1)将已知匹配结果的影像对分为两个部分，分别命名为训练集Ⅰ和训练集Ⅱ；(2)利用训练集Ⅰ训练中层特征分类器；(3)根据步骤(2)获得的中层特征分类器，利用训练集Ⅱ训练影像适配性评估模型；(4)获取待评估的预测集，根据所述中层特征分类器和适配性评估模型获得所述预测集的当前影像的匹配结果。与现有技术相比，本发明采用中层特征描述影像特征，并且将人对异源雷达影像间共性特征的认识加入分类器的训练过程中，有效区分出异源雷达影像间的共性特征，解决了异源雷达影像间的适配性评估问题。
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公开(公告)号：CN107292245A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710409046.2
申请日：2017-06-02
申请人： 同济大学
CPC分类号： G06K9/0063 , G06K9/4647 , G06K9/4676 , G06K9/6212 , G06K9/6215 , G06K9/6223 , G06K9/6256 , G06K9/6269 , G06K9/6292
摘要： 一种高分遥感影像上的港口检测方法，发明目的在于解决现有技术中存在的问题，利用一种非监督的方法提取遥感影像中港口的可分图斑作为中层特征，并利用提取出的中层特征进行高分遥感影像中不同尺度和方向不同的港口检测。本发明方法对于高分遥感影像中不同种类的港口泛化能力强，能检测出各种特殊类型的港口。
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公开(公告)号：CN101957987B
公开(公告)日：2012-12-05
申请号：CN200910055044.3
申请日：2009-07-17
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种栅格影像与矢量电子地图的自动配准方法，包括以下步骤：检测栅格影像的特征类型；根据栅格影像的特征类型，进行边缘提取，得到边缘图像；将边缘图像与作为基准图的矢量电子地图进行匹配。与现有技术相比，本发明具有以下优点：现有配准方法大多要求数据源一致，本发明能够实现栅格数据和矢量数据的配准；利用两种不同的特征提取方法能够适应边缘线和中心线的处理。
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公开(公告)号：CN118262063A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410294791.7
申请日：2024-03-15
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06T17/10 , G01C15/00 , G01S17/88 , G01S7/48 , G01S7/481 , G01B11/24 , G06T7/10 , G06T7/13 , G06T3/06
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的交互式建筑物单体化方法和系统，方法包括：采集测区内的建筑物点云数据，并投影为测区三视图；将测区平面图输入分割网络中，提取每幢建筑物的主体部分和轮廓线信息，从而抽取每幢建筑物的点云数据，对每幢建筑物的点云数据投影为单体三视图，将建筑物单体立面图输入分割网络中，抽取建筑物各楼层的点云数据；对各建筑物的建筑物轮廓线和各楼层的点云数据，采用直线检测技术，提取建筑物的直线结构，获取建筑物单体化的矢量结果；采用交互式方法，对建筑物单体化的矢量结果进行检查与纠正。与现有技术相比，本发明实现了半自动化的建筑物单体化作业，在保证精度的同时，大大提升了测绘作图的工作效率。
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公开(公告)号：CN118258375A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410196008.3
申请日：2024-02-22
申请人： 同济大学
摘要： 本发明公开了基于多层点云子地图优化的大场景高精度建图方法，包括：获取全局点云数据，将所述全局点云数据划分网格，计算网格内的点云平面一致性，判断所述网格内的点云是否为平面点云；根据网格划分结果遍历每个网格，根据选取规则选取多组数据对，每组数据对构建共面约束，添加到全局约束集中；通过非线性优化库解算所述约束集，得到Lidar位姿，利用分组分层多级优化方法对所述Lidar位姿构建位姿图，得到建图结果，采用了分组分层多级优化方法，在不损失精度的前提下，大大提高了解算效率。
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公开(公告)号：CN114444586A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210037374.5
申请日：2022-01-13
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种基于顶视点线特征融合的单目相机视觉里程计初始化方法，该方法包括以下步骤：步骤1：采用单目相机获取网格天花板中具有设定重叠度的序列影像，称为左右影像，对左右影像进行降采样处理，得到降采样影像，并形成影像金字塔；步骤2：并行在降采样影像上对左右影像进行大尺度线特征提取和多尺度点特征提取；步骤3：进行多级点线融合特征匹配，获取稳定的底层特征点匹配结果；步骤4：根据底层特征点匹配结果进行单目初始化，与现有技术相比，本发明具有显著降低特征重复的问题对于匹配造成的影响以及有效减小了底层特征匹配的搜索空间以及同时兼顾稳定性和实时性等优点。
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公开(公告)号：CN109190625B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201810739072.6
申请日：2018-07-06
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种大角度透视变形的集装箱箱号识别方法，包括以下步骤：1)对集装箱图像进行透视变换预处理；2)构建深度卷积神经网络的字符定位与识别；3)基于级联决策树进行箱号识别。与现有技术相比，本发明具有能高精度识别存在明显透视变形的集装箱号码的优点。
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