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公开(公告)号：CN112507974B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011588460.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理特征的掌纹识别方法，包括：S1、采集待匹配掌纹的掌纹图像，掌纹图像灰度处理后形成灰度图像；S2、检测灰度图像中的掌纹主线，获取待匹配掌纹的主线图像；S3、在待匹配掌纹主线图像中提取纹理细节特征；S4、在匹配库获取与待匹配掌纹主线图像最为匹配的k个掌纹主线模板图像，从k个掌纹主线模板图像中获取与待匹配掌纹的纹理细节特征为匹配的掌纹主线模板图像，完成待匹配掌纹的识别。提高了对掌纹识别的准确性和快速性，达到了通过掌纹特征识别人身份信息的效果。
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公开(公告)号：CN115856978A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211699117.4
申请日：2022-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种应用于无人车的微型定位导航授时系统，包括GNSS模块、视觉传感器、惯性测量单元、高稳时钟，还包括车载平台CPU；车载平台CPU与GNSS模块进行位置信息交互；车载平台CPU与视觉传感器进行位置、姿态信息交互；车载平台CPU与惯性测量单元进行速度、姿态信息交互；高稳时钟为车载平台CPU、GNSS模块提供参考时间基准和频率基准信号。采用上述技术方案，解决了在GNSS拒止环境下精准可靠的定位导航与多源导航信息的融合利用；实现无人车在复杂环境下精准可靠的定位导航授时；实现多源导航信息有效利用和互补增强。
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公开(公告)号：CN112634164B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011596024.X
申请日：2020-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度哈尔小波变换的图像去噪方法，包括：S1、针对含有噪声的原图像进行哈尔小波变换；S2、对低频分量LL对应图块gLL1再次进行哈尔小波变换；S3、采用软硬阈值对对角线方向上的高频分量HH图块gHH2去噪，形成图块S4、对图块图块gHL2、图块gLH2及图块gLL2做哈尔小波逆变换，得到图像为去噪处理后的图块S5、将图块图块gHL1、图块gLH1及图块gHH做哈尔小波逆变换，得到的图像即为去噪处理后的原图像。波分解后的各层细节系数采用自适应软硬阈值处理，可保留大部分边缘信号系数的同时去除大部分噪声的同时且能较好地保持图像轮廓、边缘等细节信息，对图像中的椒盐噪声、高斯噪声均有较好的处理效果。
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公开(公告)号：CN112507974A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011588460.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理特征的掌纹识别方法，包括：S1、采集待匹配掌纹的掌纹图像，掌纹图像灰度处理后形成灰度图像；S2、检测灰度图像中的掌纹主线，获取待匹配掌纹的主线图像；S3、在待匹配掌纹主线图像中提取纹理细节特征；S4、在匹配库获取与待匹配掌纹主线图像最为匹配的k个掌纹主线模板图像，从k个掌纹主线模板图像中获取与待匹配掌纹的纹理细节特征为匹配的掌纹主线模板图像，完成待匹配掌纹的识别。提高了对掌纹识别的准确性和快速性，达到了通过掌纹特征识别人身份信息的效果。
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公开(公告)号：CN114296097A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111649094.1
申请日：2021-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开的一种基于GNSS和LiDAR的SLAM导航方法，包括如下步骤：S1、在GNSS信号友好时，基于GNSS对移动机器人进行定位，同时控制激光雷达扫描路标，基于当前定位位姿构建地图；S2、在GNSS信号不友好时，基于激光雷达对移动机器人进行定位，将定位位姿转换至地球坐标系下，获得移动机器人当前在地球坐标系下的位姿，并基于该位姿构建地图。适用于在GNSS拒绝的开放场景下的高精度建图及定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112894882A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202011610327.2
申请日：2020-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
IPC: B25J19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于工业互联网的机器人故障检测系统，包括：设于机器人电机上的振动传感器，振动传感器感应的振动信号通过智能网关发送至诊断平台，诊断平台基于振动信号来诊断机器人的故障类型；所述诊断平台上集成有振动特征提取单元及人工神经网络模型，振动特征单元的输出端与人工神经网络的输入端连接。利用离散小波分析方法对机器人监测信号进行故障特征提取，在利用人工神经网络对故障进行分类和分析，可高效实现故障特征的完整提取和故障分类，可靠性好。
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公开(公告)号：CN112634164A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011596024.X
申请日：2020-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度哈尔小波变换的图像去噪方法，包括：S1、针对含有噪声的原图像进行哈尔小波变换；S2、对低频分量LL对应图块gLL1再次进行哈尔小波变换；S3、采用软硬阈值对对角线方向上的高频分量HH图块gHH2去噪，形成图块S4、对图块图块gHL2、图块gLH2及图块gLL2做哈尔小波逆变换，得到图像为去噪处理后的图块S5、将图块图块gHL1、图块gLH1及图块gHH做哈尔小波逆变换，得到的图像即为去噪处理后的原图像。波分解后的各层细节系数采用自适应软硬阈值处理，可保留大部分边缘信号系数的同时去除大部分噪声的同时且能较好地保持图像轮廓、边缘等细节信息，对图像中的椒盐噪声、高斯噪声均有较好的处理效果。
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公开(公告)号：CN116182844A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211710163.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于立体视觉、惯性、激光雷达的同步定位与建图系统，设置四个模块，分别是视觉前段模块、VIO后端模块、回环检测模块和LiDAR建图模块。本发明还公开了该系统的同步定位与建图的方法。采用上述技术方案，可以生成更准确的地图和更低的FDE；从LiDAR建图得到的精确姿态估计，可以用于IMU偏差校正；获得更好的回环约束；有效消除了IMU时间累计误差和偏差；高效实现了全局地图的优化和更新；在复杂环境下更具鲁棒性；实现在不同环境中长期稳定运行。
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公开(公告)号：CN114265081A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111649113.0
申请日：2021-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
IPC: G01S17/86 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开的一种2D相机与激光雷达的数据融合方法，包括如下步骤：S1、标定2D相机中心与激光雷达中心距地面的高度Hc、HL，相机中心与激光雷达中心间的横向距离Δx及纵向距离Δy；S2、控制激光雷达扫描目标物O，获得激光点云，即各数据点Li距目标物O的扫描距离di、目标物的经度βi和纬度γi；S3、控制2D相机拍摄目标物O的图像，标定数据点Li在图像中的对应像素点Pj。本发明简化了图像的立体深度信息预估过程，便于实现视觉传感器与激光雷达的对齐；此外，2D相机的成本相对于3D相机低。
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公开(公告)号：CN112738532A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011596051.7
申请日：2020-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
IPC: H04N19/625 , H04N19/86
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯滤波的DCT块效应现象消除方法，包括如下步骤：S1、在图像中构建8×8像素点的图块，相邻图块之间和重叠面积；S2、基于图块的矩阵特性自适应地区分图块类型，包括平坦区域图块和纹理区域图块；S3、对平坦区域图块使用大高斯滤波半径和大高斯滤波系数来进行高斯滤波处理，对纹理区域图块用小高斯滤波半径和小高斯滤波系数来进行高斯滤波处理。根据每个8×8图像块的矩阵特性自适应地区分图像的平坦区域和纹理区域，自适应方法的可靠性和稳定性更高；基于高斯滤波对不同的区域类型采用符合图像块特性的高斯滤波系数和高斯滤波半径进行高斯滤波处理，更有效去除块效应的同时很好地保留了块边缘的高频信息。
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