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公开(公告)号：CN117471439A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311263500.X
申请日：2023-09-27
IPC: G01S7/497
Abstract: 船闸禁停区域无重叠视野激光雷达的外参标定方法，包括以下步骤：步骤S1：使用基准雷达采集船闸闸室禁停区域的环境数据；步骤S2：对步骤S1采集的环境数据使用SLAM算法建图，得到点云地图；步骤S3：基于平面匹配方法将步骤S2获得的点云地图坐标系转换到船闸绝对坐标系；步骤S4：将激光雷达标定到点云地图，使用NDT算法进行匹配标定，计算出激光雷达外参数。该方法能够实现在船闸闸室环境下，单个或多个无重叠视野的激光雷达自标定；无需多传感器联合标定，具有节约资源成本且高效高精度的优点。
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公开(公告)号：CN117611865A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311300550.0
申请日：2023-10-10
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/06 , G01S17/89
Abstract: 本发明公开一种基于激光点云正投影的船闸禁停区船舶目标检测方法，它包括以下步骤：步骤S1:通过船闸背景分割算法得到船闸禁停区域点云；步骤S2:通过船闸点云降采样算法减少点云数量并获得更加均匀的船舶点云；步骤S3:通过人工设计的特征将点云数据转为鸟瞰图；步骤S4:将鸟瞰图作为YOLO的输入，输出船舶数量以及船舶包围框；本发明解决了传统船舶目标检测检测速度慢、检测精度低、易受环境因素干扰等问题，采用激光雷达获取船闸禁停区船舶点云数据，并进行点云预处理，再将三维点云转为二维鸟瞰图，输入目标检测网络，具有检测速度快、检测精度高、易于操作等优点。
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公开(公告)号：CN117593559A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311300515.9
申请日：2023-10-10
Applicant: 长江三峡通航管理局
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/36 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/13 , G06T5/70 , G06T5/20
Abstract: 本发明公开一种基于对称性分析的船闸禁停区船舶目标检测方法，它包括以下步骤：S1：通过船舶前景分割算法将船舶从二维鸟瞰图分割出来；S2：将船舶前景图像进行闭运算和高斯滤波，使得边缘平滑并去除噪点；S3：利用船舶轮廓算法计算平滑后图像的轮廓图像；S4：将轮廓图像进行水平投影，并依据水平投影进行图像转正；S5：将转正后的图像继续进行水平投影并计算距离图像；S6：根据距离图像基于分治法进行对称中心的检测；本发明创造性地将激光雷达应用于船舶目标检测，不需要进行模型的预训练，比深度学习的方法速度更快，鲁棒性更强，其去除了光照条件的限制，提高船舶检测的准确性和速度。
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公开(公告)号：CN118483663B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410610938.9
申请日：2024-05-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种激光雷达与毫米波雷达联合标定的简易精准方法，包括以毫米波雷达为中心，根据预设的标定物摆放规则顺序依次摆放标定物；建立以标定物为基础的模型坐标系，并生成标定物对应的模型点云；对激光雷达获取的N组三维点云，进行标定物位置动态差集自动检测，得到激光雷达标定物实际点云；计算模型点云与每组标定物实际点云的转换关系，将模型点云的形心SM转换到激光雷达坐标系下得到点集SL；对毫米波雷达采集的N组点云数据，进行角反射器位置动态差集自动检测，得到毫米波雷达坐标系下的角反射器的实际点集SR；根据所述激光雷达坐标系下的点集SL以及毫米波雷达坐标系下的点集SR，计算两个坐标系之间的转换矩阵作为联合标定结果。
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公开(公告)号：CN115908730B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202211415200.4
申请日：2022-11-11
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T17/05 , G06T19/20 , G06T7/13 , G06T7/33 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04L67/125
Abstract: 本发明提供了一种在低通信带宽下远程操控端基于边缘的三维场景重建系统及方法，系统包括机器人端的控制指令接收模块、数据采集模块、数据处理模块、算法处理模块、数据发送模块；以及远程操控端的控制指令发送模块、数据接收模块、图像显示模块。在机器人端通过基于深度学习的边缘提取算法对数据进行处理，提取出图像边缘，后续仅将提取出的图像边缘传输到远程操控端；在远程操控端使用建模工具将接收到的边缘数据进行三维重建，并输出重建的三维地图。本发明对图像边缘轮廓筛选提取并将结果传输至操控端进行同步建图，解决了低通信带宽条件下图像高效传输问题，提高远程操控端工作效率，满足方便高效构建勘探图的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118294937A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410514143.8
申请日：2024-04-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明提供了一种基于工程机械模型点云的多激光雷达联合标定方法，包括以下步骤：根据工程机械模型建立模型坐标系，生成工程机械Mesh网格并采样得到稠密的作业装置模型点云；对各激光雷达采集的点云数据进行预处理，得到各激光雷达坐标系下稀疏的作业装置点云；对各激光雷达坐标系下的点云与模型坐标系下的模型点云进行配准，得到各激光雷达坐标系到模型坐标系的变换矩阵；通过各激光雷达坐标系到模型坐标系的变换矩阵，计算得到各激光雷达坐标系之间的变换矩阵。本发明不依赖于工程机械本体之外的合作目标，克服了工程机械多激光雷达联合标定中激光雷达点云较稀疏、激光雷达间公共视野小等难点，提高了工程机械多激光雷达间的标定精度。
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公开(公告)号：CN109902715B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910049019.8
申请日：2019-01-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文聚合网络的红外弱小目标检测方法，首先构建STDNet模型；然后合成仿真样本构造训练集，并根据局部信杂比设计STDNet模型的加权均方误差损失函数；其次利用训练集训练STDNet模型；再进一步利用真实应用场景下包含真实弱小目标的样本图像，且以低于训练阶段的学习率追加训练STDNet模型；最后将测试样本输入训练好的STDNet模型，将STDNet模型输出的结果经过阈值化、连通区域提取、质心获取处理，完成红外弱小目标检测。本发明能利用全局和局部特征共同探测弱小目标，且具有较强的抑制复杂背景干扰的能力。
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公开(公告)号：CN102054163B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN200910233329.1
申请日：2009-10-27
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单目视觉的驾驶员疲劳检测方法。该方法通过人脸检测与跟踪、人眼检测与定位以及眼睛状态识别对驾驶员工作状态进行监督以达到提醒驾驶员安全驾驶的目的。具体为：在驾驶室仪表盘上方安装一个面向驾驶员脸部的摄像机，摄像机镜头周围配有红外LED照明光源；利用摄像机采集驾驶员脸部图像，对采集得到的每帧图像进行人脸检测与跟踪，在检测得到的人脸区域中进行人眼检测与定位，并利用左右眼睛区域进行人眼睁闭状态识别，最后通过连续帧的检测状态进行疲劳检测。本发明可以准确地对驾驶员疲劳进行提示，具有对驾驶员无干扰、高实时性、高鲁棒性的优点，且硬件成本低，易于推广。
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公开(公告)号：CN118135033B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410322050.5
申请日：2024-03-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种RGBD传感器辅助的激光雷达与摄像机联合标定方法，包括以下步骤：将RGBD传感器放置在分别与激光雷达和摄像机都存在重叠视野的位置，采集各传感器数据；利用RGBD传感器采集的RGB图像Id和深度图像Dd生成点云Pd；对Pd和激光雷达采集的点云Pl进行配准，得到激光雷达坐标系到RGBD传感器坐标系的变换矩阵T1；对Id和摄像机采集的RGB图像Ic进行特征提取和匹配，得到Pd与Ic中特征点的匹配关系；对Pd与Ic中匹配的特征点使用PnP算法得到RGBD传感器坐标系到摄像机坐标系的变换矩阵T2；根据T1和T2计算得到激光雷达坐标系与摄像机坐标系的变换关系，实现二者之间的联合标定。
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公开(公告)号：CN118294937B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410514143.8
申请日：2024-04-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明提供了一种基于工程机械模型点云的多激光雷达联合标定方法，包括以下步骤：根据工程机械模型建立模型坐标系，生成工程机械Mesh网格并采样得到稠密的作业装置模型点云；对各激光雷达采集的点云数据进行预处理，得到各激光雷达坐标系下稀疏的作业装置点云；对各激光雷达坐标系下的点云与模型坐标系下的模型点云进行配准，得到各激光雷达坐标系到模型坐标系的变换矩阵；通过各激光雷达坐标系到模型坐标系的变换矩阵，计算得到各激光雷达坐标系之间的变换矩阵。本发明不依赖于工程机械本体之外的合作目标，克服了工程机械多激光雷达联合标定中激光雷达点云较稀疏、激光雷达间公共视野小等难点，提高了工程机械多激光雷达间的标定精度。
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