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公开(公告)号：CN112101108B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202010801739.8
申请日：2020-08-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图形极点位置特征的左右转交通标志识别方法，主要针对左右转标识，具体步骤为，使用单目摄像头获取RGB图像，转化为HSV颜色空间后进行颜色分割，得到二值化图像；通过连通域分析方法降噪。降噪后根据轮廓的质心到轮廓上各点距离的分布，判断该轮廓与圆的相似度，找到相似度较高的轮廓。筛选面积符合要求的圆形轮廓区域，确定标志牌所在位置，切割出圆形标志所在的矩形区域。将标志牌图像二值化处理后，利用轮廓面积关系找到交通标志里的左右转箭头，获取箭头轮廓的上下左右极点，根据极点间位置关系确定标识指示的方向。本发明既考虑到检测结果的准确性，又降低了硬件性能的要求，保证了处理能力较弱系统识别的实时性。
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公开(公告)号：CN112258546A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011113868.4
申请日：2020-10-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种SLAM系统的关键帧选取方法，该方法包括：在当前帧的点云中随机选择几个特征点设定为内群并计算适合内群的模型，根据重复选择特征点的次数判断是否淘汰该帧；根据位姿估计得到的旋转向量r和平移向量t求得帧间相对运动距离D，根据D值判断是否淘汰该帧；计算当前帧与上一帧之间匹配的特征点数量，根据阈值范围判断是否淘汰该帧；计算当前帧与上一关键帧之间匹配的特征点数量，若满足阈值范围且上述条件均满足则视作关键帧。本发明提出的方法能确保帧间运动距离在合理范围，提高特征点匹配度和建图一致性。相对于原有算法具备了检测并删除冗余关键帧的能力，降低了SLAM系统的存储冗余，对于地图更新和维护具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112101108A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010801739.8
申请日：2020-08-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图形极点位置特征的左右转交通标志识别方法，主要针对左右转标识，具体步骤为，使用单目摄像头获取RGB图像，转化为HSV颜色空间后进行颜色分割，得到二值化图像；通过连通域分析方法降噪。降噪后根据轮廓的质心到轮廓上各点距离的分布，判断该轮廓与圆的相似度，找到相似度较高的轮廓。筛选面积符合要求的圆形轮廓区域，确定标志牌所在位置，切割出圆形标志所在的矩形区域。将标志牌图像二值化处理后，利用轮廓面积关系找到交通标志里的左右转箭头，获取箭头轮廓的上下左右极点，根据极点间位置关系确定标识指示的方向。本发明既考虑到检测结果的准确性，又降低了硬件性能的要求，保证了处理能力较弱系统识别的实时性。
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