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公开(公告)号：CN117934624A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311729964.5
申请日：2023-12-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于平面单应性矩阵的相机位姿校正方法和系统，方法包括以下步骤：获取相机细微运动前后两张图像并利用已知相机内参对两张图像去畸变；对去畸变后的两张图像提取并匹配特征点得到初始二维坐标点对集合；使用对极几何约束和平面约束对二维坐标点对进行过滤筛选得到优选二维坐标点对集合；基于优选二维坐标点对集合和平面单应性矩阵通过构建非线性优化问题求解相机的微细刚性运动；根据求解的相机的微细刚性运动进行相机位姿校正。本发明能自动估计相机的任意微细刚性运动，包括相机的旋转和平移，无需任何标定物或标记物，减少大量人工、时间和硬件成本，尤其适用于固定场景下对已标定的多相机系统进行相机位姿校正。
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公开(公告)号：CN117252930A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311222096.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种大型展厅多相机监控系统内外参标定方法和系统，包括以下步骤：获取多相机视频数据作为标定数据；对标定数据进行预处理；进行单目相机标定得到相机内参初值；使用链式法进行相机外参初步估计得到每个相机相对于世界坐标系的位姿作为相机外参初值；进行标定板位姿初步估计得到每个特定姿态下的标定板位姿初值；构造总重投影误差作为目标函数并引入基于畸变参数的正则项；使用相机内参初值、相机外参初值和标定位板位姿初值，最小化带有正则项的目标函数以求解全局优化问题，得到最优相机内外参数。本发明能够减小人工成本和风险，提高相机内外参标定的准确性，适用于高空悬挂或处于开阔空间中的多相机系统内外参标定应用场景。
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公开(公告)号：CN118470547A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410930449.1
申请日：2024-07-11
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06T7/70
Abstract: 本申请提供了水稻穗粒的识别计数方法、装置及电子设备，包括获取水稻穗粒图像，对所述水稻穗粒图像进行标注，确定水稻穗粒中心点位置和水稻穗粒中心点类别；构建水稻穗粒识别计数模型，使用所述水稻穗粒图像、所述水稻穗粒中心点位置和所述水稻穗粒中心点类别对所述水稻穗粒识别计数模型进行训练，得到端到端水稻穗粒识别计数模型；将待测试图像输入所述端到端水稻穗粒识别计数模型，得到对应所述待测试图像的候选点位置坐标。通过融入自适应卷积网络，在表征学习阶段增强与周边局部区域的特征学习，提高模型的识别准确率。通过多分类的网络输出，实现端到端的实粒、秕粒识别和精准的位置估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117252930B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311222096.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种大型展厅多相机监控系统内外参标定方法和系统，包括以下步骤：获取多相机视频数据作为标定数据；对标定数据进行预处理；进行单目相机标定得到相机内参初值；使用链式法进行相机外参初步估计得到每个相机相对于世界坐标系的位姿作为相机外参初值；进行标定板位姿初步估计得到每个特定姿态下的标定板位姿初值；构造总重投影误差作为目标函数并引入基于畸变参数的正则项；使用相机内参初值、相机外参初值和标定位板位姿初值，最小化带有正则项的目标函数以求解全局优化问题，得到最优相机内外参数。本发明能够减小人工成本和风险，提高相机内外参标定的准确性，适用于高空悬挂或处于开阔空间中的多相机系统内外参标定应用场景。
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公开(公告)号：CN117830422A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311729942.9
申请日：2023-12-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种基于多Aruco码的多相机外参标定方法和系统，包括以下步骤：布置多个Aruco码并拍摄多相机图像；识别每张图像中Aruco码的ID并提取每个Aruco码的二维角点坐标；根据Aruco码的二维角点坐标求得Aruco码的相对位姿；构建Aruco码位姿关系图，计算Aruco码的本地坐标系到世界坐标系的变换矩阵得到初始化的Aruco码绝对位姿；构建相机位姿关系图，计算世界坐标系到相机的相机坐标系的变换矩阵得到初始化的相机绝对位姿；通过最小化重投影误差对所有绝对位姿进行全局优化得到最优相机外参。本发明方法能够实现低人工成本、低时间成本和精准的相机外参标定，适用于多相系统外参标定场景。
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公开(公告)号：CN118608686A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410661661.2
申请日：2024-05-27
IPC: G06T17/00 , G06T17/20 , G06T15/00 , G06T15/04 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06K7/14 , G06T7/73 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种基于多ArUco码的三维重建方法和装置，方法包括以下步骤：相机内参标定；放置一组ArUco码；获取图像数据；初始化相机和ArUco码位姿；初步优化所有位姿；提取并匹配特征点；初步计算稀疏点云；光束法平差全局优化；稠密重建。本发明提出的三维重建方法能恢复物体的真实尺度并自带世界坐标系定义，计算效率高，且所需的采集设备轻便灵活、成本较低。
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公开(公告)号：CN118429234A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410617725.9
申请日：2024-05-17
Abstract: 本发明公开了一种基于多ArUco码的单图像视角校正及尺度估计方法和装置，方法包括以下步骤：布置一组ArUco码，获取单张图像；检查ArUco码并提取角点坐标；定义目标角点；对角点坐标进行归一化；初步估计单应性矩阵；初步估计ArUco码的2D位姿；全局优化单应性矩阵以及2D位姿；对图像进行透视变换完成视角校正；计算像素尺度。本发明方法能够达到精准鲁棒的图像视角校正效果，计算速度快，亦能精准估计校正后的图像像素所对应的真实尺度，能广泛应用于各类平面场景。
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