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公开(公告)号：CN112991448A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110300183.9
申请日：2021-03-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色直方图的回环检测方法、装置及存储介质，其中方法包括：将关键帧的RGB图像转换为灰度图像与HSV彩色图像；对图像提取ORB特征点和LSD线特征；将HSV颜色空间非均匀量化，计算颜色直方图；根据颜色直方图中主颜色向量选出颜色相似图像；对颜色直方图进行归一化，根据巴氏系数选出候选图像集C；再根据词袋模型检测出候选回环；对候选回环进行时间一致性与空间一致性检测验证，选出真正的回环进行回环校正消除累计误差。本发明将图像的全局颜色特征颜色直方图应用于回环检测中，为回环检测算法提供了更丰富的图像信息，提高了回环检测准确率和算法的运算效率，可广泛应用于移动机器人视觉定位与导航领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111461048A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010282798.9
申请日：2020-04-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了基于视觉的停车场可行驶区域检测与局部地图构建方法，包括以下步骤：S1.采集停车场图像数据集；S2.像素级标注图像数据集的可行使区域；S3.使用语义分割网络对数据集进行训练，得到最佳模型参数；S4.输入一段新的视频流，得到可行驶区域的检测结果；S5.把检测结果反投影到地面，得到可行使边界点云；S6.把可行使边界点云B模拟成激光数据；S7.结合里程计和带有滑动窗口的gmapping算法构建局部栅格地图。本发明由神经网络训练出可行驶区域边界，并把边界模拟成激光点云，使用滑窗gmapping算法构建栅格地图，实现了地面平整的情况下，仅依靠单目相机对栅格地图的构建。
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公开(公告)号：CN112991448B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110300183.9
申请日：2021-03-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/90 , G06T7/13 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色直方图的回环检测方法、装置及存储介质，其中方法包括：将关键帧的RGB图像转换为灰度图像与HSV彩色图像；对图像提取ORB特征点和LSD线特征；将HSV颜色空间非均匀量化，计算颜色直方图；根据颜色直方图中主颜色向量选出颜色相似图像；对颜色直方图进行归一化，根据巴氏系数选出候选图像集C；再根据词袋模型检测出候选回环；对候选回环进行时间一致性与空间一致性检测验证，选出真正的回环进行回环校正消除累计误差。本发明将图像的全局颜色特征颜色直方图应用于回环检测中，为回环检测算法提供了更丰富的图像信息，提高了回环检测准确率和算法的运算效率，可广泛应用于移动机器人视觉定位与导航领域。
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公开(公告)号：CN113011498A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110300341.0
申请日：2021-03-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于彩色图像的特征点提取与匹配方法、系统及介质，其中方法包括以下步骤：获取多张彩色图像，将所述彩色图像转换为灰度图和HSV图像，并构建灰度图像金字塔和HSV彩色图像金字塔；在所述灰度图像金字塔的每一层的灰度图中提取关键点，以及获取每个所述关键点的方向；根据所述HSV彩色图像金字塔获取与所述关键点对应的描述子，根据所述关键点和所述描述子获得特征点；获得特征点后，对多张彩色图像中的两张彩色图像进行特征点匹配。本发明通过获取描述子，使特征点包含了图像的颜色信息，提高了特征点的信息丰富度，可广泛应用于计算机视觉领域。
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公开(公告)号：CN111462210A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010247787.7
申请日：2020-03-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于极线约束的单目线特征地图构建方法，包括以下步骤：1.对相邻两帧图像Ki,Kj，使用光流跟踪法跟踪特征点，寻找参考角点和跟踪角点的本质矩阵；2.提取每一帧图像的LSD线特征，计算LBD描述子；3.计算参考帧每一条直线li的中点极线，并计算与其对应的匹配直线的夹角θ大小；4.从li的点集Pi,k选取直线上的点，计算点对应的极线与匹配直线的交点，交点集合为Ii,k；5.确定点集Pj,k；6.对点集进行归一化和三角化，确定空间点点集Pk，拟合直线Lk.S7.直线重投影到第i帧和第j帧，构建重投影误差，更新相机位姿和空间直线；8.确定端点空间直线起点和终点；9.更新直线。
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公开(公告)号：CN111398984A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010204601.X
申请日：2020-03-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于扫地机器人的自适应激光雷达点云校正与定位方法，包括以下步骤：S1.通过搭载在机器人上的激光雷达采集一帧新的数据；S2.通过轮式里程计采集距离d和旋转角度θ，直到采集激光数据帧一个周期结束，推测估计机器人在每个里程计时间戳对应的位姿；S3.考虑到误差的存在，对机器人位姿拟合，计算拟合结果后的均方差；S4.计算每个激光点云相对于扫地机器人的位姿Tk-1的坐标P′k-1；S5.获取扫地机器人的位姿Tk上的激光点云坐标，并把相邻两帧数据进行ICP匹配，得到扫地机器人的位姿Tk。本发明根据均方差结果自适应选用拟合模型，解决由于扫地机器人运动导致激光点云畸变进而导致地图畸变及定位不准的问题。
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