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公开(公告)号：CN104408732A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410753433.4
申请日：2014-12-10
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G01B11/25
Abstract: 一种基于全向结构光的大视场深度测量系统及方法，该系统包括摄像机、双曲面反射镜、至少4个投影仪、三轴移动平台和计算机；投影仪和摄像机均固定放置在三轴移动平台上，且投影仪围绕摄像机均匀分布布置；三轴移动平台可以沿x、y、z三个轴进行移动；投影仪投射的编码结构光照射在被测场景目标物上，经过双曲面反射镜反射后进入摄像机成像；所成图像由计算机进行采集并进行处理获得场景深度信息；采用双曲面镜反射成像，扩大了摄像机的视场范围，与结构光视觉测量相结合，实现了宽视场的视觉三维感知测量；系统结构简单，实用性强，摄像机与投影仪无需精确对准即能完成测量任务；采用平面白板完成摄像机与投影仪标定，操作简单，标定精度较高。
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公开(公告)号：CN113936099B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202111168169.4
申请日：2021-09-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的基于单目结构光和旋转平台的三维图像重建方法及系统，包括：投射格雷码图像于棋盘格标定板上，根据投影仪和相机的标定原理，获取投影仪和相机之间的标定参数；投射格雷码图像于标定球上，所诉标定球位于旋转平台中心轴上，根据格雷码结构光的原理，利用投影仪和相机之间的标定参数，获取标定球一个侧面的第一点云数据；根据所述第一点云数据，通过球面拟合计算出标定球的球心坐标，获取相机坐标系和旋转平台坐标系的关系；投射格雷码图像于物体上，根据预置角度旋转物体并测量，获取被测物体的多个视角的第二点云数据，所述物体位于所述旋转平台上进行旋转；根据所述预置角度对所有的所述第二点云数据进行粗拼接，获取第三点云数据；根据ICP算法所述第三点云数据进行精拼接，获取第四点云数据；根据所述第四点云数据，进行曲面拟合，生成三维模型。
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公开(公告)号：CN114881150B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210511116.6
申请日：2022-05-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V40/20 , G01C21/16 , A61B5/11
Abstract: 本发明属于行为识别技术领域，提出了一种基于多位置传感器特征融合的行为识别系统及其方法。基于多位置传感器特征融合的行为识别系统包括数据模块和模型模块，数据模块将采集的原始数据进行存储以及预处理，获得动作图片，用于后续模型训练；模型模块包括特征提取子模块和分类子模块，得到最后的预测结果。本发明舍弃了全部数据之间的空间依赖性，而选择相关性更强的不同传感器相同轴向数据之间的空间依赖性，通过将数据按照(x，y，z)三轴方向抽取，数据融合后形成三组动作图片，再通过二级后融合模型进行特征融合，有效地提取到多维时序数据地时间与空间特征，从而达到准确识别人体行为的目的。
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公开(公告)号：CN118035452A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410285558.2
申请日：2024-03-13
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于智能分类技术领域，公开了一种数据缺失条件下的多模态混合融合分类方法。包括文本缺失数据补全和多模态混合融合；所述文本缺失数据补全通过KNN进行缺失值补充，得到补充后的文本数据，再通过TabNet提取文本特征；通过3D‑RSENet网络提取影像特征；将文本特征和影像特征输入基于注意力机制的多模态混合融合模型，进行分类。通过本发明的方法，考虑到不同模态之间的互补信息，而且很好的利用到了具有很强的标识功能的单模态数据的特异性信息，以此来学习更丰富的特征表示，从而提升模型的决策性能，大大提高了分类的准确性。
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公开(公告)号：CN114834864B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210500893.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种用于设备传输的智能型自动化传输服务系统，固定支撑板一端安装有联动电机，联动固定孔内侧连接有调节联动杆，固定螺纹筒一端焊接有支撑固定柱，承重联动架顶端连接有辅助承重柱，固定支撑板一端卡接有调节电推杆，由联动电机和调节螺杆带动滑动支撑板、匚型调节板和调节联动杆转动，同从而带动支撑固定柱旋转升降，由调节电推杆带动承重滑动板、承重联动架和辅助承重柱升降，使得在输送不同的物料时可以快速的调节承重联动带的形状，并且在输送时可以快速的操作，从而便于对物料进行限位，避免物料偏移倾向两端导致脱离输送位置，从而保证了物料在输送时可以有效限位固定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108596893B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201810372478.5
申请日：2018-04-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法及系统，该方法适用于一种图像处理装置，所述装置包括图像采集模块、图像预处理模块、图像处理模块、图像分割模块，所述方法包括以下步骤：S1图像采集，通过图像采集模块进行图像采集；S2图像预处理，对采集的图像进行去燥、对比度增强和图像形态学造作，完成图像数据的前期处理，为后续主要处理过程提供高质量图像数据；S3图像处理，包括图像显著性目标检测处理，及平滑、形态学操作处理；S4图像分割，通过自适应阈值分割，对S3中的最终图像进行目标分割，以得到感兴趣区域。本发明所述方法及系统可同时进行检测与分割的可视化展示，可对用户提供实时检测分割效果，提高用户体验，提高操作效率。
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公开(公告)号：CN108275524B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201810030607.2
申请日：2018-01-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于人工智能电梯维保操作规范化指导技术领域，涉及一种基于第一视角视频序列操作评估的电梯维保操作规范化指导装置。该电梯维保操作监测与指导装置包括第一视角视频采集单元、二维码标签生成和张贴校对单元、流程操作评估单元、输出单元和储存单元。本发明设计视频关键帧提取算法，通过提取监测视频的视频关键帧，利用关键帧所构建电梯维保操作间设备的图像组数据库，并且对深度学习训练模块进行正则化，从而获得训练后的电梯维保操作间设备状态模型。在此基础上，依据上下文信息完成流程识别，直接通过该装置即可评估操作规范。本发明有效地减少电梯维修保护过程中的风险，达到真正意义上的智能监测与指导，具有非常高的实用性和可行性。
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公开(公告)号：CN109785373A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910060536.5
申请日：2019-01-22
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于散斑的六自由度位姿估计系统及方法，本发明系统包括一个红外发射器，一个摄像头和进行算法处理的计算机，摄像头固定在三脚架上，红外发射器可手持，工作时，摄像机视野与红外发射器投射图像交叉；本发明方法包括：采集红外发射器投射的参考图像，结合连通域算法、哈希算法、投票法、区域增长算法、光束平差法、全景拼接算法恢复完整的红外发射器参考图像并为其构建LUT；采用RANSAC算法和Nister的五点位姿估计算法计算出本征矩阵E，得到位姿估计参数结果。本发明主要利用主动视觉的优点，结合连通域算法、哈希算法、投票法、区域增长算法、光束平差法、全景拼接算法、RANSAC算法和Nister的五点位姿估计算法，得到一个高效鲁棒的位姿估计结果。
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公开(公告)号：CN108629756A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810402035.6
申请日：2018-04-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种Kinect v2深度图像无效点修复方法。本发明方法，包括：S1：通过Kinect v2相机分别捕获同一场景中的多模态图像；S2:通过张正友相机标定方法完成Kinect v2中彩色相机和深度相机的内外参数的标定，进而完成彩色图像和原始深度图像的配准；S3：通过遍历原始深度图像完成原始深度图像中无效点的标记，统计无效点八邻域内有效深度值出现的频率，计算该频数下有效深度值的标准差，进而完成无效点填充优先级的评估；S4：计算无效点对应彩色图像中的像素点相似度最高的像素坐标，根据无效点填充的优先级修复所述像素坐标对应的深度图像无效点。本发明不仅能够修复原始深度图像中的无效点，而且能够提高修复结果的可靠性，可在图像处理领域广泛推广。
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公开(公告)号：CN118597106B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410980399.8
申请日：2024-07-22
Applicant: 东北大学
IPC: B60W30/02 , B60W40/072 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W40/109 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，涉及无人驾驶车的安全跟踪控制技术领域。利用无人驾驶车纵向运动模型，构建了描述速度和加速度的运动状态方程；设计了无人驾驶车运动状态约束条件和控制障碍函数，提出纵向运动安全控制器，并通过优化求解使无人驾驶车获得安全运动状态；基于无人驾驶车横向动力学跟踪误差系统，设计了路径曲率的扩展状态观测器，获得了路径曲率的观测值；提出横向路径跟踪控制策略补偿路径曲率对无人驾驶车稳定运动的影响，提高了无人驾驶车横向路径跟踪的鲁棒性和稳定性。本发明从纵向运动状态安全控制和横向路径稳定跟踪鲁棒控制的新视角，保障无人驾驶车运动的鲁棒性和安全性。
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