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公开(公告)号：CN105931222A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610229152.8
申请日：2016-04-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/30208
Abstract: 本发明涉及相机标定技术，本发明公开了一种用低精度二维平面靶标实现高精度相机标定的方法，其具体包括：步骤一：通过光束法平差优化相机内外参数、镜头畸变系数以及控制点在世界坐标系下的坐标；在参数优化过程中，将控制点的物点坐标一起优化；步骤二：在平差结束后，用标定板表面两段真实的距离与其平差后的距离计算比例因子，用此比例因子乘以平差后的平移向量作为平移向量参数的最终值，从而完成标定。将控制点的物点坐标一起优化，用两段控制点真实距离计算控制点真实坐标与计算坐标之间的比例因子，消除控制点坐标与相机外参数中平移向量计算值与真实值之间的尺度，从而提高相机外参数中平移向量的标定精度。
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公开(公告)号：CN117152199B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311116077.0
申请日：2023-08-30
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/207 , G06T7/215 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开一种动态目标运动矢量估计方法、系统、设备及存储介质，涉及无人驾驶环境感知技术领域。所述方法包括：获取目标区域的连续帧点云图；将连续帧点云图投影到距离图像中，得到投影图像；提取投影图像中的前景点和背景点，并通过背景点消除自运动，得到消除自运动后的前景点云的距离图像；对相邻帧距离图像作差，并在时间上的特征信息进行融合，得到融合特征；对融合特征进行运动分割，得到运动目标；对分割后的运动目标进行实例聚类，并在时间上进行关联，得到实例间的时间关联信息；根据时间关联信息计算实例间的核心点偏移量，并根据ICP配准方法和核心点偏移量进行运动矢量估计，得到动态目标的运动矢量。本发明能够通过对运动目标进行矢量估计，实现精确跟踪。
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公开(公告)号：CN113919771B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202111119844.4
申请日：2021-09-24
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及无人机航迹规划技术领域，具体涉及一种无人机多目标智能配送方法。该方法包括无人机航点信息采集、各固定航点之间的局部最优、所有航点之间的全局最优、数据融合输出，具体包括步骤：地面站获取无人机配送信息；通过改进萤火虫算法进行航迹规划，完成各目标航点之间的局部最优；将实际环境和配送目标点导入前网络进行固定航点局部最优；将无人机配送时途经航点导入后网络，通过蚁群算法对途经航点进行排序，结合前网络数据，实现所有航点的全局最优，获得飞行航点执行表；无人机按照所述飞行航点执行表执行配送任务。该方法解决了现有无人机配送中的导航规划问题，使用地面站进行航点规划，提高无人机自动配送的精度与工作效率。
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公开(公告)号：CN114780690A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210694893.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 成都信息工程大学 , 山西省检验检测中心(山西省标准计量技术研究院) , 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态矩阵向量表示的专利文本检索方法及装置，根据已有专利数据集，训练得到所有词的词向量集合，可以使得词向量中包含所有关键词的信息，并且通过已有专利数据集训练得到图像向量化表示模型，对专利中的附图进行提取，得到对应附图的图向量，将图向量和词向量相结合，在专利检索时，充分利用专利中的附图包含有大量有用信息，同时满足了当前市场上存在一些以图搜文，或以文搜图，以及以图搜图的检索需求，并且还使得专利检索的结果更加精确。
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公开(公告)号：CN109990796B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201910328124.5
申请日：2019-04-23
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于双向扩展随机树的智能车路径规划方法，其包括生成曲线，当曲线上有障碍物时构建起点相反的两棵扩展树；在地图上生成随机点，并查找扩展树距离随机点最近的节点；判断随机点与节点的连线上是否有障碍物；若有，则重新生成随机点，若无，在随机点与节点的连线上取一个新节点；判断最近的节点与新节点之间的连线上是否有障碍物，若有，则重新生成随机点，否则根据障碍物安全距离约束更新节点；之后根据智能车辆最大转向约束及节点，选取节点的父节点和子节点；判断两棵扩展树之间的距离是否小于设定阈值，若大于，则重新生成随机点，否则，根据两扩展树节点反向选取节点到起始点和目标点的路径构成智能车规划路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109350061B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201811388227.2
申请日：2018-11-21
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明属于磁共振成像技术领域，公开了一种基于深度卷积神经网络的磁共振成像方法；通过K空间中间区域全采样而周围随机降采样，对全采样区域通过算法多次随机降采样采集训练样本来训练卷积神经网络自编码器，利用训练好的卷积神经网络自编码器模型重建周围降采样的K空间数据；最后利用反傅里叶变换得到图像并通过去除算法去除噪声；通过本发明，解决了相关技术中需要大量训练图像的问题，进而达到了提高磁共振成像速度的效果。本发明通过深度卷积网络在K空间进行数据的训练，并在随机降采样区域完成数据的恢复，从而完成磁共振成像的加速扫描和重建。
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公开(公告)号：CN113920163A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111176760.4
申请日：2021-10-09
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于传统和深度学习结合的运动目标检测方法，包括：步骤一，采用实例分割算法对双目相机采集的道路图像相邻帧进行检测，以将各图像划分为潜在运动目标区域和静止区域；步骤二，分别对各图像中的潜在运动目标区域、静止区域进行特征点提取与匹配；步骤三，基于相机自运动参数确定运动补偿，通过计算重投影误差以对运动状态判断，以基于判断结果完成对图像中运动目标进行标记。本发明公开一种基于传统和深度学习结合的运动目标检测方法，能有效提高算法实时性，同时通过提高自运动参数估计的精度提升检测精度。
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公开(公告)号：CN109190655B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201810764055.8
申请日：2018-07-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种NCC图像匹配算法酶数值膜系统，包括表层膜，用于存储待匹配图像、模板图像和初始化的酶，同时输出计算模板图像在待匹配图像中的匹配位置的位置坐标；ComputeT膜，用于计算模板图像进行NCC计算时所需的参数；ComputeMatchingCood膜，用于计算模板图像在待匹配图像中的匹配位置；若干个ComputeNccValuelk膜，用于并行计算模板图像在原始图像中每移动一个位置后在该位置处的NCC值。本发明的膜系统具有强大的并行性，可使模板图像不需要在原始图像上进行滑动匹配，而是和所有子图像同时计算NCC的值，让串行计算下耗时的多个NCC计算并行执行，计算时间复杂度为常数，与数据规模无关，从而大大降低整个NCC图像匹配算法的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN112329884A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011337219.2
申请日：2020-11-25
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于判别性视觉属性的零样本识别方法及系统，方法包括以下步骤：S1：构建稀疏编码模型，基于原特征域样本数据优化稀疏编码模型得到视觉特征到人工定义属性表示的原特征域变换关系；S2：引入分类错误代价项构建监督字典学习目标模型，提取原特征域判别性视觉属性集合；S3：基于原特征域变换关系及原特征域判别性视觉属性集合，构建目标特征域学习模型，挖掘目标特征域判别性视觉属性；S4：输入包含语义对象的待测图像，通过深度残差网络提取待测图像的深度视觉特征，并优化稀疏编码目标函数，得到待测图像视觉特征的语义属性表示。本发明能解决人工定义属性在识别时导致特征表示语义信息的匮乏问题，增强视觉特征表示的判别能力。
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