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公开(公告)号：CN115223067B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211138002.8
申请日：2022-09-19
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及点云融合技术领域，具体公开了一种应用于无人机的点云融合方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：通过预训练的第一卷积模型对图像序列进行特征提取，变换获取联合语义分割图；随机去除第一点云序列中的部分点云以生成第二点云序列；获取第一点云序列特征；根据第一点云序列特征与联合语义分割图的相关性生成第一融合结果；获取第二点云序列特征；根据第二点云序列特征与联合语义分割图的相关性生成第二融合结果；根据第一融合结果及第二融合结果的差异性建立损失函数；输出损失函数收敛时的第一融合结果；该方法能进行自适应优化的点云融合，并具有人工成本低、高抗噪声、高抗干扰能力的优势。
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公开(公告)号：CN115223067A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211138002.8
申请日：2022-09-19
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及点云融合技术领域，具体公开了一种应用于无人机的点云融合方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：通过预训练的第一卷积模型对图像序列进行特征提取，变换获取联合语义分割图；随机去除第一点云序列中的部分点云以生成第二点云序列；获取第一点云序列特征；根据第一点云序列特征与联合语义分割图的相关性生成第一融合结果；获取第二点云序列特征；根据第二点云序列特征与联合语义分割图的相关性生成第二融合结果；根据第一融合结果及第二融合结果的差异性建立损失函数；输出损失函数收敛时的第一融合结果；该方法能进行自适应优化的点云融合，并具有人工成本低、高抗噪声、高抗干扰能力的优势。
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公开(公告)号：CN114708478B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210630032.4
申请日：2022-06-06
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及机器人视觉技术领域，具体公开了一种事件相机与标准相机的数据融合方法、装置、设备及介质，其中，方法包括以下步骤：根据事件信息的分辨率将深度图像信息划分为多个点云块信息；根据点云块信息和事件信息的概率密度获取前向概率信息和后向概率信息，前向概率信息和后向概率信息分别为事件信息迁移至一点云块信息位置的前向概率和后向概率；根据前向概率信息和后向概率信息获取点云块信息与事件信息的相关性信息；根据相关性信息和全概率公式获取事件信息与点云块信息的条件概率；根据最大化的条件概率融合点云块信息与事件信息；该方法具有匹配精度高、计算量小、融合效率高的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114863562A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210499382.1
申请日：2022-05-09
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/34 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/00
Abstract: 本发明涉及机器人运动控制技术领域，具体公开了一种多足机器人的运动学习方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取关于足式生物运动的不同视频信息；根据视频信息提取运动关键信息生成骨架序列图片，并根据视频信息提取场景序列图片；根据骨架序列图片提取骨架特征信息以生成骨架分析函数，并根据场景序列图片提取场景特征信息以生成动作决策函数；根据骨架分析函数及动作决策函数的相关性建立损失函数；更新损失函数至收敛以获取足部决策模型；该方法建立的损失函数能反映骨架分析函数及动作决策函数的相似程度，使得基于损失函数收敛生成的足部决策模型能针对场景决策出最接近于真实动作的动作。
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公开(公告)号：CN114494085B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210390552.2
申请日：2022-04-14
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请涉及计算机视觉技术领域，具体提供了一种视频流复原方法、系统、电子设备及存储介质，其包括步骤：获取相互标定的事件信息和所述带有运动模糊的视频流，所述事件信息由事件相机采集生成，带有运动模糊的视频流由视觉相机采集；根据所述视频流获取带有运动模糊的目标物体信息；根据所述事件信息和所述目标物体信息获取目标物体的运动轨迹信息；根据所述运动轨迹信息去除所述视频流中所述目标物体信息对应的所述运动模糊以生成复原视频流；该方法通过事件信息复原带有运动模糊的视频流，由于事件信息能够清晰地反映视频流中的目标物体的运动轨迹信息，因此可以根据事件信息准确区分运动区域与非运动区域，从而提高视频流运动模糊的复原效果。
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公开(公告)号：CN114347043B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210257626.5
申请日：2022-03-16
Applicant: 季华实验室
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及智能机械手技术领域，具体公开了一种机械手模型学习方法、装置、电子设备及存储介质，其中，学习方法包括以下步骤：获取多组供所述机械手模型学习的、关于同一执行任务的专家演示数据；根据所述专家演示数据生成关联于学习成本函数的专家策略，所述学习成本函数基于模仿所述专家演示数据所需的模仿成本和所述专家演示数据的密集程度建立；最小化所述学习成本函数以获取最优专家策略；根据所述最优专家策略训练所述机械手模型；该方法最终获取的最优专家策略将机械手模型推向专家演示数据分布密集的范围内模仿专家演示行为，从而使得机械手模型能在尽可能低的模仿成本下精准地模仿完成专家演示行为。
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公开(公告)号：CN114494085A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210390552.2
申请日：2022-04-14
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请涉及计算机视觉技术领域，具体提供了一种视频流复原方法、系统、电子设备及存储介质，其包括步骤：获取相互标定的事件信息和所述带有运动模糊的视频流，所述事件信息由事件相机采集生成，带有运动模糊的视频流由视觉相机采集；根据所述视频流获取带有运动模糊的目标物体信息；根据所述事件信息和所述目标物体信息获取目标物体的运动轨迹信息；根据所述运动轨迹信息去除所述视频流中所述目标物体信息对应的所述运动模糊以生成复原视频流；该方法通过事件信息复原带有运动模糊的视频流，由于事件信息能够清晰地反映视频流中的目标物体的运动轨迹信息，因此可以根据事件信息准确区分运动区域与非运动区域，从而提高视频流运动模糊的复原效果。
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公开(公告)号：CN112114670A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010947182.9
申请日：2020-09-10
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明公开一种基于混合脑机接口的人机共驾系统及其控制方法，可实现机器人完全脑控和人机共驾两种模式控制，在机器人控制中突出人核心作用，充分利用人经验智慧和智能机器人精确感知实行决策，辅助用户进行安全控制，用户可接收反馈信息，且系统可不断学习用户操作模式，不断积累操作数据和VR场景进行训练时数据均可用于提升系统性能，使人机交互更安全高效，增强人机交互耦合，在人机共驾和智能机器人方面具有重要应用价值；相较于单一模态BCI系统，本混合BCI系统具有多种控制指令、更好操作性和鲁棒性，操作控制更多样，人机交互模式更符合实际应用，解决脑控机器人操作模式单一和控制命令过于简单问题。
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