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公开(公告)号：CN117152716B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311174928.7
申请日：2023-09-13
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464
摘要： 本发明提出一种考虑方向入口线和辅助标记点的停车位检测方法，旨在通过图注意力机制将方向入口线和辅助标记点相结合以提高停车位检测的鲁棒性和简易性。首先选择合适的数据集制作训练样本和测试样本；其次，将训练样本输入到卷积网络中提取深度特征，将深度特征输入到方向入口线检测器和辅助标记点检测器，综合考虑两者的结果，获取每个标记点的坐标以及相对坐标特征，经过双线性插值、特征融合获取每个标记点的融合特征；然后通过图注意力机制获取包含所有标记点信息的注意力加权特征；最后将重要标记点的注意力加权特征拼接输入到停车位鉴别网络，判断其能否形成合理的停车位。本发明可以使模型快速、鲁棒地检测出各种类型的停车位。
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公开(公告)号：CN117421384A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311384144.7
申请日：2023-10-24
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 基于共视投影匹配的视觉惯性SLAM系统滑窗优化方法，涉及SLAM技术领域。本发明是为了解决现有视觉惯性SLAM系统后端的滑动窗口优化方法精度低的问题。本发明在不改变滑动窗口优化快速性的前提下，通过共视投影匹配关系改进滑动窗口优化方法，消除了“影子”地图点，提高了地图点精度；增加了关键帧成功匹配地图点的数量，扩大了关键帧的观测视野，新增了SLAM系统的视觉观测约束，从而提高了滑动窗口优化估计位姿的精度，进而提高了移动机器人的定位精度。
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公开(公告)号：CN117421384B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202311384144.7
申请日：2023-10-24
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 基于共视投影匹配的视觉惯性SLAM系统滑窗优化方法，涉及SLAM技术领域。本发明是为了解决现有视觉惯性SLAM系统后端的滑动窗口优化方法精度低的问题。本发明在不改变滑动窗口优化快速性的前提下，通过共视投影匹配关系改进滑动窗口优化方法，消除了“影子”地图点，提高了地图点精度；增加了关键帧成功匹配地图点的数量，扩大了关键帧的观测视野，新增了SLAM系统的视觉观测约束，从而提高了滑动窗口优化估计位姿的精度，进而提高了移动机器人的定位精度。
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公开(公告)号：CN117288177A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311242697.9
申请日：2023-09-25
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G01C21/00 , G06V10/762 , G01C21/16 , G01S17/89 , G01S17/86
摘要： 针对激光SLAM是基于静态假设完成的，在含有动态障碍物的环境下建图会产生大量的动态残影，导致建图和定位精度下降的问题，本发明公开了一种解决动态残影的激光SLAM方法。所述方法包括：首先对激光雷达获取的点云数据进行栅格划分；然后分离地面点并通过聚类非地面点剔除噪声，利用IMU信息和点云信息判断初始位姿，如果IMU初始化失败则运行激光里程计模式；最后引入生长高度描述子，获取疑似的动态残影区域，利用时空约束，将获取的动态残影剔除。本发明通过聚类剔除噪声，引入生长高度描述子与时空约束剔除动态残影，提高了建图与定位精度，解决了动态障碍物对建图的影响。
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公开(公告)号：CN117152716A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311174928.7
申请日：2023-09-13
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464
摘要： 本发明提出一种考虑方向入口线和辅助标记点的停车位检测方法，旨在通过图注意力机制将方向入口线和辅助标记点相结合以提高停车位检测的鲁棒性和简易性。首先选择合适的数据集制作训练样本和测试样本；其次，将训练样本输入到卷积网络中提取深度特征，将深度特征输入到方向入口线检测器和辅助标记点检测器，综合考虑两者的结果，获取每个标记点的坐标以及相对坐标特征，经过双线性插值、特征融合获取每个标记点的融合特征；然后通过图注意力机制获取包含所有标记点信息的注意力加权特征；最后将重要标记点的注意力加权特征拼接输入到停车位鉴别网络，判断其能否形成合理的停车位。本发明可以使模型快速、鲁棒地检测出各种类型的停车位。
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公开(公告)号：CN214474623U
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202120625820.5
申请日：2021-03-25
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本实用新型提出一种基于线性CCD循迹的5G烟仓环境监测智能小车来代替传统方式对烟仓环境进行24小时监测的方法。此小车包括带有万向轮的小车车体，搭载有STM32F103主控制器，树莓派从控制器，线性CCD循迹模块，超声波避障模块，TFT显示模块，报警模块以及温湿度传感器模块，火焰检测模块，烟雾传感器，氧气浓度传感器，5G模块，UWB定位系统，经由相关程序和算法设计，能够在烟仓中循迹检测各处环境参数值，自身能够实现报警的同时，也能完成定位，并将数据传至电脑监控。通过在模拟环境下的仿真证明，该方案能够经济有效地完成对影响烟叶霉变的烟仓环境重要参数的监测。相较现有技术，该方法可靠性强，功能全面，普适性好，应用前景广泛。
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