-
公开(公告)号：CN118781499B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411260105.0
申请日：2024-09-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/13 , G06N3/0464 , G06V10/10 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本公开涉及目标在轨实时检测识别方法及装置。所述目标在轨实时检测识别方法包括：基于采集的包含目标的图像，利用超轻量化神经网络对目标进行检测以提取潜在目标切片；通过四叉树方法将提取的潜在目标切片拼接成预定大小的图像；利用深度神经网络对拼接成的图像进行识别并输出识别结果。通过采用本公开，能够在卫星的算力、存储资源有限的情况下实现海量数据的在轨实时目标检测识别，在低分辨率图像上利用超轻量化神经网络进行目标检测，在提升检测效率的同时滤除原始图像中的绝大部分无关数据，聚焦潜在目标；针对高分辨率图像基于深度学习网络对潜在目标进行集中识别，相当于多切片并行识别，从而进一步提升处理时效。
-
公开(公告)号：CN101961698B
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201010244954.9
申请日：2010-08-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明一种嵌入式喷枪位姿实时测量装置及方法，所述装置中有点状激光器的激光线出射端与被测喷涂物体表面相对放置；所述面阵CCD摄像机的镜头与被测喷涂物体表面相对放置；图像处理卡与面阵CCD摄像机电气连接。所述方法通过标定的方法，获得每个激光点在图像中的二维位置坐标与其在面阵CCD摄像机坐标系下的三维坐标的关系方程；计算出每个光点中心在图像中的二维坐标，计算出该光点在面阵CCD摄像机坐标系下X、Y和Z轴的三维坐标，最后根据六个激光点的三维坐标，使用最小二乘法拟合出六个光点所在平面的平面方程，根据该拟合的平面方程即可解算得到被喷涂平面与面阵CCD摄像机的相对位姿，从而完成对喷枪位姿的测量。
-
公开(公告)号：CN101961698A
公开(公告)日：2011-02-02
申请号：CN201010244954.9
申请日：2010-08-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明一种嵌入式喷枪位姿实时测量装置及方法，所述装置中有点状激光器的激光线出射端与被测喷涂物体表面相对放置；所述面阵CCD摄像机的镜头与被测喷涂物体表面相对放置；图像处理卡与面阵CCD摄像机电气连接。所述方法通过标定的方法，获得每个激光点在图像中的二维位置坐标与其在面阵CCD摄像机坐标系下的三维坐标的关系方程；计算出每个光点中心在图像中的二维坐标，计算出该光点在面阵CCD摄像机坐标系下X、Y和Z轴的三维坐标，最后根据六个激光点的三维坐标，使用最小二乘法拟合出六个光点所在平面的平面方程，根据该拟合的平面方程即可解算得到被喷涂平面与面阵CCD摄像机的相对位姿，从而完成对喷枪位姿的测量。
-
公开(公告)号：CN118781499A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411260105.0
申请日：2024-09-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/13 , G06N3/0464 , G06V10/10 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本公开涉及目标在轨实时检测识别方法及装置。所述目标在轨实时检测识别方法包括：基于采集的包含目标的图像，利用超轻量化神经网络对目标进行检测以提取潜在目标切片；通过四叉树方法将提取的潜在目标切片拼接成预定大小的图像；利用深度神经网络对拼接成的图像进行识别并输出识别结果。通过采用本公开，能够在卫星的算力、存储资源有限的情况下实现海量数据的在轨实时目标检测识别，在低分辨率图像上利用超轻量化神经网络进行目标检测，在提升检测效率的同时滤除原始图像中的绝大部分无关数据，聚焦潜在目标；针对高分辨率图像基于深度学习网络对潜在目标进行集中识别，相当于多切片并行识别，从而进一步提升处理时效。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.027 seconds)
