| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 81 | 海底微地形激光线扫描三维探测方法及系统 | CN202111072189.1 | 2021-09-14 | CN114034288B | 2022-11-08 | 郭金家; 德晓薇; 范承成; 曹又文 |
| 本发明涉及一种海底微地形激光线扫描三维探测方法及系统，该方法包括：对激光条纹图像进行预处理，预处理包括利用阈值法筛选去除激光条纹图像的杂散光；对预处理图像采用灰度重心法提取激光条纹的中心；以预设光条长度的距离在激光线条进行采样并取平均，并逐帧在当前帧激光条纹图像上提取特征点并与上一帧激光条纹图像进行匹配，选取距离激光线条最相近的多组特征点并求其在像素上的位移平均数和相邻区域的深度；对激光线扫描三维成像系统中摄像机的移动速度和深度进行时间积分处理得到运动轨迹；依据运动轨迹提取三维点云信息，得到三维点云图像。解决了光条中心的提取存在干扰以及获取到的三维点云存在误差的问题。 | ||||||
| 82 | 利用深度学习对视频序列中单目视图深度估计优化方法 | CN201810296143.X | 2018-04-04 | CN108765479A | 2018-11-06 | 方志军; 王安杰; 高永彬; 戴仁月 |
| 本发明涉及一种利用深度学习对视频序列中单目视图深度估计优化方法，包括：步骤S1：通过一个深度估计神经网络对单目视图Lt进行深度估计，得到与Lt相同分辨率的深度图；步骤S2：将单目视图Lt与相邻帧的单目视图Lt+1作为位姿估计网络的输入，得到两帧视图间相机的相对位姿变化，其中，位姿变化包括相对位移和旋转；步骤S3：利用Lt的深度图，以及单目视图Lt与相邻帧的单目视图Lt+1的相对位姿变化对Lt进行重构，得到单目视图Lt重构后的视图Lt'；步骤S4：通过特定卷积神经网络VGG‑16分别得到Lt和Lt'的特征图，利用特征图欧式距离上的对比及两视图像素级的误差，作为损失函数以优化深度估计神经网络和位姿估计网络。与现有技术相比，本发明避免了深度信息采集的高昂代价。 | ||||||
| 83 | 一种2D转为3D视频的方法 | CN201710968815.2 | 2017-10-18 | CN109688397B | 2021-10-22 | 林小军 |
| 本发明涉及视频处理技术领域，具体地说是一种2D转为3D视频的方法，利用平面图像序列中具有高识别度的特征区域的运动轨迹，反求摄像机的空间位置和运动轨迹，得到图像序列在空间中的特征点；根据摄像机运动轨迹的数据和三维空间的特征点的位移数据进行匹配识别出误差特征点并进行校正，得到精确的图像序列特征点；利用不同特征点到摄像机距离的差异，计算出单帧图像的黑白深度信息；利用单帧图像的黑白深度信息与源图像序列的连续信息，计算出全部图像序列的黑白深度信息；使源图像序列相应的区域与黑白信息序列图进行相对应的立体分离，实现摄像机视图的真实三维空间，大大缩短转换时间；且特征点具有唯一性，转换精准、高效，处理方法简单。 | ||||||
| 84 | 一种2D转为3D视频的方法 | CN201710968815.2 | 2017-10-18 | CN109688397A | 2019-04-26 | 林小军 |
| 本发明涉及视频处理技术领域，具体地说是一种2D转为3D视频的方法，利用平面图像序列中具有高识别度的特征区域的运动轨迹，反求摄像机的空间位置和运动轨迹，得到图像序列在空间中的特征点；根据摄像机运动轨迹的数据和三维空间的特征点的位移数据进行匹配识别出误差特征点并进行校正，得到精确的图像序列特征点；利用不同特征点到摄像机距离的差异，计算出单帧图像的黑白深度信息；利用单帧图像的黑白深度信息与源图像序列的连续信息，计算出全部图像序列的黑白深度信息；使源图像序列相应的区域与黑白信息序列图进行相对应的立体分离，实现摄像机视图的真实三维空间，大大缩短转换时间；且特征点具有唯一性，转换精准、高效，处理方法简单。 | ||||||
| 85 | 基于高速相机的单光束三自由度激光干涉仪 | CN202110252663.2 | 2021-03-09 | CN112857208A | 2021-05-28 | 于亮; 胡鹏程 |
| 基于高速相机的单光束三自由度激光干涉仪属于激光应用技术领域；本发明将单一频率的激光光束输入至迈克尔逊干涉结构，通过设置参考平面反射镜的角度使得测量光束和参考光束非共轴干涉并形成单光束空间干涉条纹图像，选用分辨率高于300K且帧率高于10K的高速相机有效接收单光束空间干涉条纹图像，最终通过三自由度解耦方法对每一帧单光束空间干涉条纹图像实现三自由度信号线性解耦。本发明所述的激光干涉仪不存在角度解耦非线性，显著降低了周期非线性误差，相比于其他现有三自由度激光干涉仪同时兼具测速高、结构简单、角度测量范围大和易于集成的优点，满足了三自由度激光干涉仪对位移及角度测量的高精度需求。 | ||||||
| 86 | 基于高速相机的单光束三自由度激光干涉仪 | CN202110252663.2 | 2021-03-09 | CN112857208B | 2022-12-16 | 于亮; 胡鹏程 |
| 基于高速相机的单光束三自由度激光干涉仪属于激光应用技术领域；本发明将单一频率的激光光束输入至迈克尔逊干涉结构，通过设置参考平面反射镜的角度使得测量光束和参考光束非共轴干涉并形成单光束空间干涉条纹图像，选用分辨率高于300K且帧率高于10K的高速相机有效接收单光束空间干涉条纹图像，最终通过三自由度解耦方法对每一帧单光束空间干涉条纹图像实现三自由度信号线性解耦。本发明所述的激光干涉仪不存在角度解耦非线性，显著降低了周期非线性误差，相比于其他现有三自由度激光干涉仪同时兼具测速高、结构简单、角度测量范围大和易于集成的优点，满足了三自由度激光干涉仪对位移及角度测量的高精度需求。 | ||||||
| 87 | 一种无全球卫星定位系统的无人机进近阶段定位方法 | CN202410180418.9 | 2024-02-18 | CN117739972B | 2024-05-24 | 李诚龙; 王致远; 屈若锟; 徐宇轩; 谭锦涛 |
| 本发明涉及无人机导航技术领域，公开一种无全球卫星定位系统的无人机进近阶段定位方法，包括步骤：采集无人机在进近阶段航拍的数据图像，通过光流法获取相邻帧间特征点的像素位移，追踪帧间特征点运动轨迹；使用惯性测量单元获取的数据和光流传感器获取的数据预测无人机下一时刻的运动状态，并在下一时刻与光流传感器获取的实际运动状态进行比较，以提高预测能力；创建局部地图构建线程，通过纠正累积误差，解决漂移问题，完成闭环检测，对无人机周围环境进行实时更新。本发明的目的在于对全球卫星定位系统拒止环境下无人机的进近阶段实现精准的定位与导航。 | ||||||
| 88 | 一种无全球卫星定位系统的无人机进近阶段定位方法 | CN202410180418.9 | 2024-02-18 | CN117739972A | 2024-03-22 | 李诚龙; 王致远; 屈若锟; 徐宇轩; 谭锦涛 |
| 本发明涉及无人机导航技术领域，公开一种无全球卫星定位系统的无人机进近阶段定位方法，包括步骤：采集无人机在进近阶段航拍的数据图像，通过光流法获取相邻帧间特征点的像素位移，追踪帧间特征点运动轨迹；使用惯性测量单元获取的数据和光流传感器获取的数据预测无人机下一时刻的运动状态，并在下一时刻与光流传感器获取的实际运动状态进行比较，以提高预测能力；创建局部地图构建线程，通过纠正累积误差，解决漂移问题，完成闭环检测，对无人机周围环境进行实时更新。本发明的目的在于对全球卫星定位系统拒止环境下无人机的进近阶段实现精准的定位与导航。 | ||||||
| 89 | 一种测量位置的方法及装置 | CN201710373429.9 | 2017-05-24 | CN107218889A | 2017-09-29 | 汪月银 |
| 本发明实施例公开了一种测量位置的方法及装置。所述方法包括：获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息；获取所述颜色信息对应的增强图像信息；根据所述增强图像信息获取第一次二值化后的所述预设标识条对应的分割区域；通过第二次二值化获取定位标识点信息；匹配所述定位标识点信息与上一帧的定位标识点信息，获取每个匹配点之间的位移。在本发明实施例中，可以沿着任意复杂几何曲面表面上的任意复杂形状的空间曲线焊缝铺设；不存在任何打滑而引入的误差；由于视觉定位系统跟实际焊缝没有任何机械接触，焊缝切线方向变化时而引入的误差；由于视觉定位系统跟实际焊缝没有任何机械接触，可以对任意长度的焊缝进行测量。 | ||||||
| 90 | 一种测量位置的方法及装置 | CN201710373429.9 | 2017-05-24 | CN107218889B | 2020-03-31 | 汪月银 |
| 本发明实施例公开了一种测量位置的方法及装置。所述方法包括：获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息；获取所述颜色信息对应的增强图像信息；根据所述增强图像信息获取第一次二值化后的所述预设标识条对应的分割区域；通过第二次二值化获取定位标识点信息；匹配所述定位标识点信息与上一帧的定位标识点信息，获取每个匹配点之间的位移。在本发明实施例中，可以沿着任意复杂几何曲面表面上的任意复杂形状的空间曲线焊缝铺设；不存在任何打滑而引入的误差；由于视觉定位系统跟实际焊缝没有任何机械接触，焊缝切线方向变化时而引入的误差；由于视觉定位系统跟实际焊缝没有任何机械接触，可以对任意长度的焊缝进行测量。 | ||||||
| 91 | 一种基于PCA的加权融合移动机器人定位方法 | CN202110321406.X | 2021-03-25 | CN113111873A | 2021-07-13 | 杨金铎; 王元峰; 张轶灵; 王冕; 赖劲舟; 张羿; 顾行健; 蒋天柱 |
| 本发明公开了一种基于PCA的加权融合移动机器人定位方法，包括：预处理视觉数据，构建训练样本集和测试样本集；利用ELM回归算法建立ELM神经网络模型，将训练样本集输入到ELM神经网络中，训练ELM神经网络模型；将测试样本集输入到训练好的ELM神经网络模型中，得到相邻帧图像间的相对位移，并进行积分，得到相邻帧图像的位置，即视觉定位结果；利用视觉信息对原始加速度测量信号进行漂移校正，将漂移校正后的加速度进行二次积分，得到基于惯性数据的定位结果；根据PCA对视觉定位结果及惯性定位结果进行权重分配，得到最终的定位结果。本发明可以有效控制惯性导航系统(INS)的累积误差，有效解决视觉导航系统(VNS)易受外部干扰的问题，提升定位精度。 | ||||||
| 92 | 机器人曲面运动定位方法及其运动定位系统 | CN201811604262.3 | 2018-12-26 | CN109676604B | 2020-09-22 | 张文; 孙振国; 张文东; 丁雨林; 陈强 |
| 本发明涉及机器人曲面运动定位方法及其运动定位系统，该方法采用RGB‑D深度相机采集机器人运动前方曲面的彩色图像和深度图像信息，通过特征匹配的方法计算机器人旋转矩阵和位移；同时采用惯性测量单元IMU的三轴加速度数据优化机器人的俯仰角和横滚角，利用特征点的重投影误差修正机器人的航向角和平移向量，拼接由深度图像获取的机器人运动曲面点云；根据机器人与曲面点云的位置约束和惯性测量单元IMU误差最小化约束对位置和姿态进行非线性优化，获取最终位姿信息；将关键帧中特征点制成词典，用于回环检测。本发明能够对机器人曲面运动进行位置定位和姿态定位，系统结构简单，定位精度高，能够长时间可靠工作。 | ||||||
| 93 | 机器人曲面运动定位方法及其运动定位系统 | CN201811604262.3 | 2018-12-26 | CN109676604A | 2019-04-26 | 张文; 孙振国; 张文东; 丁雨林; 陈强 |
| 本发明涉及机器人曲面运动定位方法及其运动定位系统，该方法采用RGB-D深度相机采集机器人运动前方曲面的彩色图像和深度图像信息，通过特征匹配的方法计算机器人旋转矩阵和位移；同时采用惯性测量单元IMU的三轴加速度数据优化机器人的俯仰角和横滚角，利用特征点的重投影误差修正机器人的航向角和平移向量，拼接由深度图像获取的机器人运动曲面点云；根据机器人与曲面点云的位置约束和惯性测量单元IMU误差最小化约束对位置和姿态进行非线性优化，获取最终位姿信息；将关键帧中特征点制成词典，用于回环检测。本发明能够对机器人曲面运动进行位置定位和姿态定位，系统结构简单，定位精度高，能够长时间可靠工作。 | ||||||
| 94 | 基于自适应投影误差的用于4D毫米波雷达和相机的外参标定 | CN202210944904.4 | 2022-08-08 | CN117495972A | 2024-02-02 | 吕思聪; 王亮亮 |
| 一种装置包括接口和处理器。所述接口可以被配置为：接收表示相机的第一视场的像素数据和表示4D成像雷达传感器的第二视场的四维(4D)点云数据。所述相机的第一视场和所述4D成像雷达传感器的所述第二视场通常重叠。所述处理器可以被配置为：对布置为视频帧的所述像素数据和所述4D点云数据进行处理；以及基于自适应投影误差执行用于所述4D成像雷达传感器和所述相机的外参标定。所述外参标定可以包括：对所述视频帧应用位姿标定过程。所述位姿标定过程可以使用(i)所述4D成像雷达传感器和所述相机中的每一个的相应位移向量和相应旋转矩阵和(ii)雷达角反射器，其用于获得用于所述相机的所述第一视场和所述4D成像雷达传感器的所述第二视场的配置参数。所述位姿标定过程通常包括：捕获所述雷达角反射器在近距离值和远距离值之间的多个位置的数据，以及基于由所述相机捕获的图像中所述雷达角反射器的尺寸来修改所述雷达角反射器的投影误差的尺度。 | ||||||
| 95 | 基于双线阵相机的单光束三自由度激光干涉仪 | CN202110252667.0 | 2021-03-09 | CN112857209B | 2023-02-28 | 胡鹏程; 于亮 |
| 基于双线阵相机相机的单光束三自由度激光干涉仪属于激光应用技术领域；本发明将单一频率的激光光束输入至迈克尔逊干涉结构，通过设置参考平面反射镜的角度使得测量光束和参考光束非共轴干涉并形成单光束空间干涉条纹图像，选用双线阵相机有效接收单光束空间干涉条纹图像，最终通过三自由度解耦方法对每一帧单光束空间干涉条纹图像实现三自由度信号线性解耦。本发明所述的激光干涉仪不存在角度解耦非线性，显著降低了周期非线性误差，相比于其他现有三自由度激光干涉仪同时兼具结构简单、角度测量范围大和易于集成的优点，满足了三自由度激光干涉仪对位移及角度测量的高精度需求。 | ||||||
| 96 | 基于双线阵相机的单光束三自由度激光干涉仪 | CN202110252667.0 | 2021-03-09 | CN112857209A | 2021-05-28 | 胡鹏程; 于亮 |
| 基于双线阵相机相机的单光束三自由度激光干涉仪属于激光应用技术领域；本发明将单一频率的激光光束输入至迈克尔逊干涉结构，通过设置参考平面反射镜的角度使得测量光束和参考光束非共轴干涉并形成单光束空间干涉条纹图像，选用双线阵相机有效接收单光束空间干涉条纹图像，最终通过三自由度解耦方法对每一帧单光束空间干涉条纹图像实现三自由度信号线性解耦。本发明所述的激光干涉仪不存在角度解耦非线性，显著降低了周期非线性误差，相比于其他现有三自由度激光干涉仪同时兼具结构简单、角度测量范围大和易于集成的优点，满足了三自由度激光干涉仪对位移及角度测量的高精度需求。 | ||||||
| 97 | 用于三维重建的动态物体相位计算方法及系统 | CN202311479179.9 | 2023-11-08 | CN117197366A | 2023-12-08 | 吕赐兴; 黄庚 |
| 本发明公开了一种用于三维重建的动态物体相位计算方法及系统，该方法包括：获取带有图案的第一相位图和无图案的第二相位图；基于第二相位图获得相应的包含帧间每一像素位移信息的稠密光流矩阵，基于每一稠密光流矩阵对相应的第一相位图进行配准处理，以获得配准图；基于相位提取算法对配准图和用于配准的基准图进行相移相位提取处理，以获得包裹相位和N‑1个分别为相配准的两第一相位图之间的相移量；采用配准图分别对相应的第一相位图进行更新，以对第一相位图进行循环迭代配准，直至达到迭代终止条件后输出当前包裹相位。通过上述方法，不依赖于相位图中的特征点进行配准，而且通过循环迭代配准的方式来减小图案相位图中像素不匹配造成的误差。 | ||||||
| 98 | 用于三维重建的动态物体相位计算方法及系统 | CN202311479179.9 | 2023-11-08 | CN117197366B | 2024-03-01 | 吕赐兴; 黄庚 |
| 本发明公开了一种用于三维重建的动态物体相位计算方法及系统，该方法包括：获取带有图案的第一相位图和无图案的第二相位图；基于第二相位图获得相应的包含帧间每一像素位移信息的稠密光流矩阵，基于每一稠密光流矩阵对相应的第一相位图进行配准处理，以获得配准图；基于相位提取算法对配准图和用于配准的基准图进行相移相位提取处理，以获得包裹相位和N‑1个分别为相配准的两第一相位图之间的相移量；采用配准图分别对相应的第一相位图进行更新，以对第一相位图进行循环迭代配准，直至达到迭代终止条件后输出当前包裹相位。通过上述方法，不依赖于相位图中的特征点进行配准，而且通过循环迭代配准的方式来减小图案相位图中像素不匹配造成的误差。 | ||||||
| 99 | 一种基于动态双特征池目标检测的环境异常检测方法 | CN202211111450.9 | 2022-09-13 | CN115393800A | 2022-11-25 | 黄麟; 肖岁寒; 刘洋宏; 杨成旭; 余智杰 |
| 本发明涉及基于动态双特征池目标检测的环境异常检测方法，输入特征图后经过跨级分部网络模块，形成三个层级的输出特征；将各个层级的输出经过卷积网络进行特征分流，形成半特征通道图；不同层级中分流的半特征通道图两两汇集到特征池1和特征池2；对不同层级的半特征通道图进行按通道维度进行拼接融合；融合的特征再与原先层级的另一半输出进行二次融合；最后经过低特征消除模块和空间注意力模块得到目标的特征和背景的弱化特征，并输出至不同的检测头中；对前后帧关联图片进行目标定位，分析前后位移并获得目标运动轨迹特征；通过对目标特征、弱化的背景特征及目标运动特征与预设阈值进行判别。本发明具有检测精准高、干扰小、误差小的优点。 | ||||||
| 100 | 一种基于CFRFS数字视频压缩编码的方法 | CN200710032399.1 | 2007-12-12 | CN101184233B | 2010-06-02 | 汤子成; 徐柏群; 罗笑南 |
| 本发明公开了一种基于CFRFS数字视频压缩编码的方法，利用具有近圆形可伸缩环搜索模板的快速搜索算法，通过改善运动估计的效率米提高编码器性能。在编码过程中，首先用基于块的运动估计算法根据已经编码的参考帧对块进行预测，得到的运动矢量确定当前块和最佳匹配块之间的位移；然后，对预测误差进行正交变化并量化变化后得到的系数；最后用可变长编码把量化后得到的系数转化为二进制码字。利用本发明提出的基于CFRFS数字视频压缩编码的方法在速度上有显著的提高，因此该方法对于数字视频领域具有重要意义，在网络实时视频监控等实时性要求较高的视频压缩编码领域将会有相当广泛的应用。 | ||||||
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