公开(公告)号：CN108387236A

公开(公告)日：2018-08-10

申请号：CN201810128657.4

申请日：2018-02-08

Applicant: 北方工业大学 ,  北京航空航天大学

Inventor： 杜涛 ,  白鹏飞 ,  郭雷 ,  王华锋 ,  刘万泉 ,  王月海

IPC: G01C21/20 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于扩展卡尔曼滤波的偏振光SLAM方法，属于无人机自主导航的范畴。该方法通过建立无人机的状态模型和基于激光雷达传感器、偏振光传感器的量测模型，借助于分布式扩展卡尔滤波，即EKF算法实现无人机位置的确定和周围环境地图的构建，利用偏振光信息和激光雷达信息匹配互补、不受其他外界干扰的特性，提高了无人机同时定位与构图的精确度。

公开(公告)号：CN117974830A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410230294.0

申请日：2024-02-29

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 王华锋 ,  战欣茹 ,  郭可信 ,  刘万泉 ,  刘伦莹 ,  屠焕青 ,  邢志强 ,  高皓琪 ,  李志强 ,  李丹 ,  林杰 ,  张嘉豪

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双网络交互学习的低剂量CT图像重建方法，首先对收集到的原始CT数据进行预处理；建立两个相互辅助的同僚网络，即特征融合低剂量CT图像重建网络SCRED，并搭建双网络交互学习框架MFRD，用于交流融合两个网络学习到的知识，充分利用图像隐藏信息；将处理后的CT数据输入到建立的CT图像重建网络SCRED，并在双网络交互学习框架下对该CT图像重建网络SCRED进行训练；将低剂量CT图像输入到步骤4训练好的CT图像重建网络SCRED中，输出高质量CT图像。该方法充分复用了CT图像信息，可以较好地恢复去噪后图像的细节和结构信息，而且稳定可靠、可扩展性好。

公开(公告)号：CN114022414A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111202495.2

申请日：2021-10-15

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 王华锋 ,  张豪督 ,  张英韬 ,  刘万泉 ,  巨红伟 ,  王源帆

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/50 ,  G06T7/90 ,  G06T17/05 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于双目感知学习的加油加电智能动作的执行方法，首先利用标定后的双目相机获取目标场景的多视角图像；分别输入到车型高效感知模块、区域决策模块和激光视觉感知再决策模块，得到油箱类目标或电源接入口在目标场景图像中准确的区域位置；计算出在基于机械手臂坐标系的世界坐标下油箱类目标或电源接入口相对于机械手臂底座的三维坐标；进一步获得可行性与安全性融合最高的机械手臂轨迹；依据机械手臂轨迹和各个舵机的角度操作机械手臂进行开启与关闭油箱类目标或电源接入口的操作。上述方法能克服现有技术存在的作业准确性不高、缺乏视觉、适用场景技术单一而导致的可靠性难以兼顾的问题。

公开(公告)号：CN109655019B

公开(公告)日：2021-02-02

申请号：CN201811268980.8

申请日：2018-10-29

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 王华锋 ,  张亚明 ,  王琦 ,  张鹏 ,  杜涛 ,  刘万泉

IPC: G01B21/00 ,  G06T19/20 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习和三维重建的货物体积测量方法，包括步骤：RGBD数据获取、RGB数据预处理、点云生成、点云拼接、点云分割、凸包生成和体积检测，其中RGB数据预处理采用深度学习的方法，这种方法能准确地从三维场景中识别并且分割出目标物体从而提高其体积测量精度。同时，在测量货物体积时，以凸包化代替对目标点云数据三角化，能解决不封闭三维模型体积无法测量和凹型货物实际空间占用体积测量误差较大的问题，从而进一步提高实用性。

公开(公告)号：CN118781178B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411266793.1

申请日：2024-09-11

Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院 ,  北方工业大学

Inventor： 王华锋 ,  蔡航 ,  张瑜 ,  侯裕霖 ,  李怀川 ,  李丹 ,  刘宏森 ,  郭克信

IPC: G06T7/62 ,  G06T17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于表面重建和三重积分的体积测量方法，包括以下步骤：1、使用三维扫描设备和图像拍摄设备获取点云和图像；2、图像和点云的标定和配准；3、点云和图像的融合；4、神经网络的训练与点云分割；5、点云的重建与计算。该测量方法能够有效精准的测量各种不规则物体体积，点云分割中深度学习的应用使得能够适应不同场景，对点云的表面重建可以在三维空间中较大程度上还原物体原有姿态，对其参数化方程三重积分可以快速准确计算其体积，拥有效率高、精度高、自动化程度高等优点。

公开(公告)号：CN108362288B

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN201810128645.1

申请日：2018-02-08

Applicant: 北方工业大学 ,  北京航空航天大学

Inventor： 杜涛 ,  白鹏飞 ,  郭雷 ,  王华锋 ,  刘万泉 ,  王月海

IPC: G01C21/20 ,  G06F17/16 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波的偏振光SLAM方法，属于无人机自主导航的范畴。该方法结合无人机的状态模型和基于激光雷达传感器、偏振光传感器的量测模型，通过无迹卡尔曼滤波，即UKF算法，实现无人机位置的确定和周围环境地图的构建，利用偏振光信息和激光雷达信息匹配互补、不受其他外界干扰的特性，提高了无人机SLAM系统的稳定性和精度。

公开(公告)号：CN109655019A

公开(公告)日：2019-04-19

申请号：CN201811268980.8

申请日：2018-10-29

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 王华锋 ,  张亚明 ,  王琦 ,  张鹏 ,  杜涛 ,  刘万泉

IPC: G01B21/00 ,  G06T19/20 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习和三维重建的货物体积测量方法，包括步骤：RGBD数据获取、RGB数据预处理、点云生成、点云拼接、点云分割、凸包生成和体积检测，其中RGB数据预处理采用深度学习的方法，这种方法能准确地从三维场景中识别并且分割出目标物体从而提高其体积测量精度。同时，在测量货物体积时，以凸包化代替对目标点云数据三角化，能解决不封闭三维模型体积无法测量和凹型货物实际空间占用体积测量误差较大的问题，从而进一步提高实用性。