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公开(公告)号：CN114926440A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210577992.9
申请日：2022-05-26
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于同心椭圆弦长比的单晶硅直径检测方法及装置，步骤S1：拍摄单晶硅生长过程；步骤S2：椭圆拟合，获取椭圆参数；步骤S3：联立椭圆方程和直线方程；步骤S4：对释能环区域设置ROI（感兴趣区域）；步骤S5：采用边缘检测算法计算得到释能环区域的部分椭圆边缘；步骤S6：使用遍历法查询并记录距离长度；步骤S7：根据同心椭圆弦长比的几何性质，计算并记录每一组对应的单晶硅直径；步骤S8：对于计算得到的单晶硅直径进行中值滤波，得出当前帧对应的单晶硅直径；步骤S9：跳转步骤S5，开启下一帧直至等径工艺后结束。本发明在直径检测时不需要拟合释能环形成的椭圆边缘或圆边缘，极大地减少计算量，提高单晶硅直径的检测精度和检测效率。
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公开(公告)号：CN114415736B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210335580.4
申请日：2022-04-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种无人机多阶段视觉精准降落方法，包括以下步骤：步骤S1：获取机载俯视相机的内部参数和无人机实际降落高度需求，构建多尺度多合作标签的地面视觉降落标志；步骤S2：对所述地面视觉降落标志进行检测计算，降落目标识别和角点检测；步骤S3：利用相机姿态估计算法计算降落目标位置在机载俯视相机坐标系下的三维相对位置；步骤S4：根据所述三维相对位置结合无人机实时三维位置信息，解算机体坐标系下的降落目标位置，采用逐阶段减小降落速度的方式完成降落。本发明能让无人机在不同的降落高度，通过对地面不同的多尺度多合作标签的检测，实现全程无盲区识别定位，从而完成安全、精准、顺滑的降落。
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公开(公告)号：CN116817892B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311083802.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉语义地图的云端一体无人机航线定位方法及系统，该方法包括：无人机实时采集航线俯拍图像并进行预处理，以构建航线局部语义地图，并上传至云端服务器；云端服务器对航线局部语义地图进行融合更新以获取航线全局语义地图；无人机获取最新的航线全局语义地图，遭遇卫星拒止环境时，对实时航线俯拍图像和航线全局语义地图进行语义特征匹配，以获取无人机的定位信息。本发明将需要不断更新、运算量较大的融合更新模块放在云服务器端，无人机端只需执行计算量较小的局部建图和语义匹配，合理分配计算任务；本发明能准确描述航线下方的地面信息，并快速更新地面信息的改动，有利于提高卫星拒止环境下无人机定位的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116740197A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311010095.0
申请日：2023-08-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种外参的标定方法、装置、存储介质及电子设备，可以将通过激光雷达在不同位置下采集到的复杂环境下指定目标物的各原始点云数据统一转换到指定坐标系下，从而可以将转换后的点云数据分割为各点云平面，并从各点云平面中筛选出指定目标物对应的点云平面，以过滤掉原始点云数据中的噪声点云，进而可以根据筛选出的指定目标物对应的点云平面，确定出将原始点云数据从激光雷达坐标系转换到相机使用的坐标系下的外参，并且，可以通过确定出的外参将激光雷达采集的原始点云数据与相机采集到图像数据进行融合。
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公开(公告)号：CN115861560B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310110796.5
申请日：2023-02-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种构建地图的方法、装置、存储介质及电子设备。首先，获取点云数据以及三维地图对应的二叉树数据结构。其次，针对每个点云点，根据该点云点的三维坐标，遍历二叉树数据结构，确定在二叉树数据结构中该点云点对应的父节点以及该点云点所处的节点层。而后，根据该点云点对应的父节点的三维坐标以及该点云点所处的节点层对应的坐标维度，将该点云点插入到二叉树数据结构中，得到更新后的二叉树数据结构。最后，根据更新后的二叉树数据结构，构建三维地图。本方法可以提高构建三维地图的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115496930A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211390935.6
申请日：2022-11-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/762 , G06V10/28 , G06V20/70
Abstract: 本说明书公开了一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例先在环境图像中识别出可降落的目标图像区域，再对目标图像区域内的各像素点进行聚类，并将每个聚类簇的聚类中心标记为候选降落点。针对每个候选降落点，根据包含该候选降落点的子图像区域的地形类型的类型数量、子图像区域的图像面积、子图像区域包含的地形类型对应的降落危险系数中的至少一种，确定针对该候选降落点的综合降落危险系数。从各候选降落点中标记出目标降落点，得到环境图像对应的处理后图像，处理后图像用于控制无人机降落。在此方法中，对可降落区域内的每个降落点进行降落危险评估，以选择出能够安全降落的降落点，可以提高无人机降落的安全性。
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公开(公告)号：CN115187599B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211099365.5
申请日：2022-09-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了基于几何性质的轻量化的单晶硅椭圆参数辨识方法和系统，步骤S1：对输入单晶硅拉晶图像进行预处理；步骤S2：计算每一条平行弦的中点；步骤S3：计算单晶硅椭圆圆心；步骤S4：计算残缺单晶硅椭圆轮廓每一点到椭圆圆心的距离，并随机选取不在同一直线的边缘点；步骤S5：计算单晶硅椭圆的旋转角度候选值；步骤S6：计算长半轴候选值和短半轴候选值；步骤S7：确定最终的单晶硅椭圆旋转角度、长半轴和短半轴。本发明充分挖掘并利用椭圆的几何性质，参数识别过程仅涉及少量距离、角度等几何计算，避免聚类运算、投票运算、代数拟合运算，与现有技术相比极大减少计算量和存储量，提高椭圆参数辨识的实时性，适用于单晶硅直径检测场景。
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公开(公告)号：CN115187599A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211099365.5
申请日：2022-09-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了基于几何性质的轻量化的单晶硅椭圆参数辨识方法和系统，步骤S1：对输入单晶硅拉晶图像进行预处理；步骤S2：计算每一条平行弦的中点；步骤S3：计算单晶硅椭圆圆心；步骤S4：计算残缺单晶硅椭圆轮廓每一点到椭圆圆心的距离，并随机选取不在同一直线的边缘点；步骤S5：计算单晶硅椭圆的旋转角度候选值；步骤S6：计算长半轴候选值和短半轴候选值；步骤S7：确定最终的单晶硅椭圆旋转角度、长半轴和短半轴。本发明充分挖掘并利用椭圆的几何性质，参数识别过程仅涉及少量距离、角度等几何计算，避免聚类运算、投票运算、代数拟合运算，与现有技术相比极大减少计算量和存储量，提高椭圆参数辨识的实时性，适用于单晶硅直径检测场景。
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公开(公告)号：CN114943757A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210622959.3
申请日：2022-06-02
IPC: G06T7/50 , G06V20/17 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F30/27 , G05D1/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种基于单目景深预测和深度增强学习的无人机森林探索系统。本发明逻辑上主要包括四个部分，景深预测识别优化、增强学习规则避障、目标检测以及以RESTful服务形式组建可扩展的感知、计算、控制无人机链路。流程上首先建立了针对森林场景的单目景深预测模型，并根据一种整图不确定度估计方法，通过对方差进行估计来表示景深预测模型结果的不确定度，解决了无人机飞行样例中景深预测失效的问题；然后构建在单目前向无人机硬件约束下的以森林场景下的小型障碍物规避为规划目标的避障模式；最后使用PPO深度增强学习算法来实现无人机避障及导航，解决了策略训练后可能出现的陷入局部最优区域的问题，并通过部署轻量级目标检测网络实现人员搜寻。
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公开(公告)号：CN117765165B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202311668305.5
申请日：2023-12-06
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种三维重建方法、装置、存储介质及电子设备，本方法获取卫星图像的转换参数，转换参数包括像素点数量及空间分辨率，根据预设的转换关系及转换参数，将空间遥感相机参数转换为针孔相机参数，得到转换后的空间遥感相机参数，根据转换后的空间遥感相机参数，确定卫星图像中像素点对应的采样点在世界坐标系的三维坐标，将采样点的三维坐标输入预先训练的神经辐射场模型，得到神经辐射场模型输出的采样点的特征参数，根据采样点的特征参数，对卫星图像进行三维重建。本方法通过将空间遥感相机参数转换为针孔相机参数，使得卫星图像应用于神经辐射场中，通过神经辐射场，重建三维图像，提高三维重建的准确率。
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