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公开(公告)号：CN112598749A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011518342.4
申请日：2020-12-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种大场景非共同视野多相机标定方法，在测试区域布置若干标志物，测定标志物的世界坐标系位置；利用云台相机对标志物进行观测，待标定的各台相机对云台相机进行观测；通过对标志物的观测计算云台相机在世界坐标系下的真实三维轨迹；利用时间戳对应出现在每台待标定相机视野中的云台相机轨迹段，求解待标定相机在世界坐标系下的精确位姿；对各台待标定相机在世界坐标系下的位姿做矩阵变换，获得任意两个相机间的外参数矩阵。本发明简便快捷，无需专门布置实验场地即可完成相机外参数的标定，能够实现对更大规模场景的视觉覆盖。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112598706A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011517068.9
申请日：2020-12-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种无需精确时空同步的多相机运动目标三维轨迹重建方法，部署多相机视角的多台相机及运算器构成的装置并标定相机，观测运动目标并记录运动目标的运动轨迹，粗对齐观测数据时间轴，移除无效观测点，标定各相机的时间同步参数和运动参数，重建三维运动轨迹并进行优化。本发明无需使用特殊标识物对运动目标进行标识，无需对观测设备进行预先标定，无需精确的多相机时空同步即可实现多相机运动目标三维轨迹重建，能够自动对标定信息和时空同步信息进行优化，以实现更精确的多相机运动目标三维轨迹重建。
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公开(公告)号：CN112598053A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011517056.6
申请日：2020-12-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于半监督学习的主动显著性目标检测方法，首先通过设计判决器网络来对样本在显著性目标检测的结果进行不确定性验证，其次，训练了一个变分自动编码器进行图像重建任务，通过比较无标签数据在其隐空间中的特征向量之间的相似性，从中选择最具代表性的数据并给予完整的显著性标注。重复该过程直到获得预先设定好数量的含标签数据，在此过程中利用不同类型的数据分别对显著性目标检测网络进行训练优化。本发明能够在仅有少量的标签数据的情景下获得与全监督学习算法相近的性能结果。
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公开(公告)号：CN102184535B
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201110094319.1
申请日：2011-04-14
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆所在车道边界检测方法，首先根据像素梯度幅值自适应地对道路图像地平线以下的部分提取边缘点，并计算边缘方向；然后根据提取的边缘点、边缘方向以及车道边界投影模型，在车道边界投影模型的参数向量空间利用粒子群优化搜索定位车道边界；最后根据搜索到的车道边界投影模型参数值以及参数计算式计算车辆所在车道平面几何结构、车辆在车道中的位置和偏向角。本发明能够更加精确地反映实际的车道边界曲线，具有良好的环境自适应能力，增强了车道检测的鲁棒性，方法可靠性高，抗干扰能力强。
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公开(公告)号：CN102509067A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110284993.6
申请日：2011-09-22
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种车道边界和主车方位检测方法，首先设置最佳车载摄像机外参数；然后根据车道图像像素梯度幅值自适应设置边缘阈值，并提取边缘点、计算边缘点方向；再根据车道边界投影模型、边缘点及其方向利用蚁群优化搜索定位车道边界；最后计算车道平面线形参数值和主车方位；本发明的检测方法能够快速有效搜索定位车道边界，能够适应各种车道线形以及天气和光照变化，并能够测算出车道平面线形参数值和主车在车道中的偏向角和位置。
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公开(公告)号：CN102184535A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110094319.1
申请日：2011-04-14
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆所在车道边界检测方法，首先根据像素梯度幅值自适应地对道路图像地平线以下的部分提取边缘点，并计算边缘方向；然后根据提取的边缘点、边缘方向以及车道边界投影模型，在车道边界投影模型的参数向量空间利用粒子群优化搜索定位车道边界；最后根据搜索到的车道边界投影模型参数值以及参数计算式计算车辆所在车道平面几何结构、车辆在车道中的位置和偏向角。本发明能够更加精确地反映实际的车道边界曲线，具有良好的环境自适应能力，增强了车道检测的鲁棒性，方法可靠性高，抗干扰能力强。
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