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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111191650B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010003692.0
申请日：2020-01-02
Applicant: 北京市新技术应用研究所
Abstract: 一种基于RGB‑D图像视觉显著性的物品定位方法和系统，主要包括相机、机械臂、机械手和操作台；待抓取物品堆放在所述操作台上，所述机械臂为UR5机械臂，所述操作台为水平面板。系统初始化时，相机针对所述操作台进行校正，提供机械臂定位物品和机械手抓取物品的参考平面。首先，由相机获取操作台场景的RGB‑D图像；然后，基于RGB‑D图像计算视觉显著图，即RGB‑D图像显著图；最后，基于视觉显著图进行物品定位，提供机械臂物品操作信息。可同时生成像素级视觉显著图和显著目标位置信息，支持机械手多种操作。
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公开(公告)号：CN104376316A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410745917.4
申请日：2014-12-08
Applicant: 北京市新技术应用研究所
IPC: G06K9/20
CPC classification number: G06K9/209 , G06K2009/2045 , G06K2209/15
Abstract: 本发明公开了车牌图像采集方法，包括，在白天时段内，根据运动车辆图像提取车牌图像；在夜晚时段内，在灯光补偿的情况下，进行运动车辆图像采集，根据所采集的车辆图像提取车牌图像。从而解决了车牌信息提取过程中，受环境光影响大，识别率低的问题。从而提高了车牌信息的读取精度及准确性。
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公开(公告)号：CN104376316B
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201410745917.4
申请日：2014-12-08
Applicant: 北京市新技术应用研究所
IPC: G06K9/20
Abstract: 本发明公开了车牌图像采集方法，包括，在白天时段内，根据运动车辆图像提取车牌图像；在夜晚时段内，在灯光补偿的情况下，进行运动车辆图像采集，根据所采集的车辆图像提取车牌图像。从而解决了车牌信息提取过程中，受环境光影响大，识别率低的问题。从而提高了车牌信息的读取精度及准确性。
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公开(公告)号：CN108846416A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810500933.5
申请日：2018-05-23
Applicant: 北京市新技术应用研究所
Abstract: 本发明公开了显著图像的提取处理方法及系统，包括，通过RGB通道对当前图像的特征进行分析，获取当前图像的RGB显著特征；通过Depth通道对当前图像的特征进行分析，获取当前图像的Depth显著特征；RGB显著特征和Depth显著特征满足条件独立分布，并且假设均服从高斯分布；基于贝叶斯框架进行显著特征融合估计显著性后验概率得到图像显著性区域。从而本发明的有益效果在于：采用深层卷积神经网络提取RGB图像和Depth图像高层显著性特征，分析显著性特征的相关性，在贝叶斯框架下进行融合，采用DMNB生成模型建模3D显著性检测，得到较好的准确率、召回率和F度量。
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公开(公告)号：CN111191650A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010003692.0
申请日：2020-01-02
Applicant: 北京市新技术应用研究所
Abstract: 一种基于RGB-D图像视觉显著性的物品定位方法和系统，主要包括相机、机械臂、机械手和操作台；待抓取物品堆放在所述操作台上，所述机械臂为UR5机械臂，所述操作台为水平面板。系统初始化时，相机针对所述操作台进行校正，提供机械臂定位物品和机械手抓取物品的参考平面。首先，由相机获取操作台场景的RGB-D图像；然后，基于RGB-D图像计算视觉显著图，即RGB-D图像显著图；最后，基于视觉显著图进行物品定位，提供机械臂物品操作信息。可同时生成像素级视觉显著图和显著目标位置信息，支持机械手多种操作。
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