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公开(公告)号：CN115901777A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211370869.6
申请日：2022-11-03
Applicant: 华中科技大学 , 武汉精测电子集团股份有限公司 , 武汉精立电子技术有限公司
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明涉及光学检测技术领域，提供了一种透明材质缺陷成像对比度增强的方法与装置。使用竖直条纹结构光激励序列对待检测样本进行一级检测，根据一级检测的结果，确认待检测样本的缺陷类型；根据一级检测确认的待检测样本的缺陷类型，选择与之适配的用于二级检测的结构光激励序列，并完成当前待检测样本的缺陷检测。本发明针对不同类型潜在缺陷，设计不同的结构光激励图案，通过结构光发生装置，显示对应图案形成不同结构光激励条件，再利用工业相机采集缺陷成像，以达到各种类型缺陷成像对比度都可显著提升的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111444769B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010116963.3
申请日：2020-02-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/70 , G06K9/62 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度自适应随机森林的激光雷达检测人腿方法，用于从2D激光雷达点云中检测出行人腿部。与传统的检测人腿的方法不同，该方法能够鲁棒地处理由于2D激光雷达数据的不稳定导致分类器检测能力下降的问题，同时也能够处理2D激光雷达数据的多尺度特性对检测的影响。首先，通过聚类算法将2D激光雷达点云聚类成多个点簇；其次，从每一个点簇中提取多维特征构成特征向量；进一步，将该特征向量输入分类器，分类器输出该点簇是人腿的置信度。该方法是针对2D激光雷达下进行人腿检测任务所提出的一种新颖的检测方法，其实现简单，易于扩展，具有较高的计算效率和检测准确度，能够部署在低成本机器人上，具有很强的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN111444767B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010116935.1
申请日：2020-02-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的行人检测和追踪方法，用于从2D激光雷达点云中检测出行人并对其进行连续的追踪。与传统的行人检测和追踪的方法不同，该方法更加鲁棒的处理由于2D激光雷达数据的不稳定性及多尺度特性对检测的影响。首先，本方法利用了一种多尺度自适应随机森林分类器算法将人腿从激光雷达点云中准确且高效的检测出来；其次，该方法引入局部栅格地图来排除静态近似人腿的障碍物对行人检测的影响；进一步，通过Tracking‑by‑Detection策略，从检测的人腿中检测行人，同时建立行人的匀速运动模型；最后，利用卡尔曼滤波器对行人进行追踪，追踪的同时判断行人下一时刻的位置与下一时刻检测的人腿进行数据关联，以对下一时刻的行人进行快速检测与追踪。
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公开(公告)号：CN111445497A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010117523.X
申请日：2020-02-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/223
Abstract: 本发明公开了一种基于尺度上下文回归的目标追踪与跟随方法，包括：通过单目摄像机采集图片，用户通过在待跟随目标上设置一个标识物体所在图像区域的矩形包围盒来初始化追踪过程；使用尺度上下文回归模型进行目标追踪，获取目标位置和尺度；使用基于局部块的追踪目标质量评估方法，判断是否发生目标丢失并及时的进行重检测；建立跟随者自身与待跟随目标的相对位置关系，同时基于此相对位置关系调整跟随者自身位姿。本发明在目标跟随过程中，增强系统判别与待跟随目标具有相似语义干扰物的能力，通过后处理使系统能够判断目标是否丢失并及时进行重检测，建立自身与目标的相对位置关系，最后调整自身位姿进行跟随。
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公开(公告)号：CN111444768A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010116956.3
申请日：2020-02-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于反光地面场景的微小障碍物发现方法，包括：对反光地面场景的小障碍物数据集进行障碍物及地面的实例级标注，得到带标注的标准训练数据集；训练基于几何线索和表观线索融合的障碍物发现模型，从图像中提取区域级的几何特征及区域级的表观特征，并根据带标注的标准训练数据集，采用随机森林作为学习器，学习到每一个图像区域存在障碍物的概率，得到基于几何线索和表观线索融合的障碍物发现模型；利用上述训练好的模型对机器人视角的场景图片进行障碍物发现。本发明利用机器人的位姿信息，并构建了区域级的几何特征，可以表达单张图片中无法体现出的空间几何特征。相比于现有技术可以极大减小地面上的障碍物误检测。
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公开(公告)号：CN111444767A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010116935.1
申请日：2020-02-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的行人检测和追踪方法，用于从2D激光雷达点云中检测出行人并对其进行连续的追踪。与传统的行人检测和追踪的方法不同，该方法更加鲁棒的处理由于2D激光雷达数据的不稳定性及多尺度特性对检测的影响。首先，本方法利用了一种多尺度自适应随机森林分类器算法将人腿从激光雷达点云中准确且高效的检测出来；其次，该方法引入局部栅格地图来排除静态近似人腿的障碍物对行人检测的影响；进一步，通过Tracking-by-Detection策略，从检测的人腿中检测行人，同时建立行人的匀速运动模型；最后，利用卡尔曼滤波器对行人进行追踪，追踪的同时判断行人下一时刻的位置与下一时刻检测的人腿进行数据关联，以对下一时刻的行人进行快速检测与追踪。
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