公开(公告)号：CN103324936B

公开(公告)日：2016-05-25

申请号：CN201310197154.X

申请日：2013-05-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付梦印 ,  靳璐 ,  杨毅 ,  朱昊 ,  宗民

IPC: G06K9/60

Abstract: 本发明提供了一种基于多传感器融合的车辆下边界检测方法，通过采用毫米波雷达和摄像机的测量信息，得到空间对准点，再根据空间对准点信息在摄像机图像中选择包括目标车辆的感兴趣区域，通过确定感兴趣区域的k个峰值，再确定感兴趣区域的k-1个阈值，再得到最小阈值，从而得到该最小阈值划分出的灰度级区域对应的车辆下边界阴影区，最后从阴影区中获得车辆下边界阴影线，实现车辆下边界检测；通过采用一定的搜索策略，确定目标感兴趣区域，既可以使得目标感兴趣区域包括目标车辆，又能使得该区域大小适中，方便后续计算；通过采用粒子群优化算法确定k-1个阈值，简化运算步骤，提高运算速度，同时提高区域划分的精度。

公开(公告)号：CN103324936A

公开(公告)日：2013-09-25

申请号：CN201310197154.X

申请日：2013-05-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付梦印 ,  靳璐 ,  杨毅 ,  朱昊 ,  宗民

IPC: G06K9/60

Abstract: 本发明提供了一种基于多传感器融合的车辆下边界检测方法，通过采用毫米波雷达和摄像机的测量信息，得到空间对准点，再根据空间对准点信息在摄像机图像中选择包括目标车辆的感兴趣区域，通过确定感兴趣区域的k个峰值，再确定感兴趣区域的k-1个阈值，再得到最小阈值，从而得到该最小阈值划分出的灰度级区域对应的车辆下边界阴影区，最后从阴影区中获得车辆下边界阴影线，实现车辆下边界检测；通过采用一定的搜索策略，确定目标感兴趣区域，既可以使得目标感兴趣区域包括目标车辆，又能使得该区域大小适中，方便后续计算；通过采用粒子群优化算法确定k-1个阈值，简化运算步骤，提高运算速度，同时提高区域划分的精度。

公开(公告)号：CN103065323A

公开(公告)日：2013-04-24

申请号：CN201310013045.8

申请日：2013-01-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付梦印 ,  靳璐 ,  杨毅 ,  宗民

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于单应性变换矩阵的分段空间对准方法，通过对较大的标定距离进行分段，针对每一分段分别求得摄像机和毫米波雷达坐标系之间的单应性变换矩阵，避免了现有技术中由于用同一个单应性变换矩阵表达两个传感器之间的坐标关系引起的误差，从而能够实现对较大标定距离目标探测的空间对准；通过推导表征摄像机和毫米波雷达的不同坐标系之间的关系，最后采用单应变换矩阵N表征两者的坐标系关系，用两个传感器分别获得的目标数据再解得单应变换矩阵N，避免了求解缩放比例因子、焦距等构成的摄像机内部参数矩阵以及旋转矩阵、平移向量构成的摄像机外部参数矩阵，大大简化了运算过程，节省运算时间。

公开(公告)号：CN103065323B

公开(公告)日：2015-07-15

申请号：CN201310013045.8

申请日：2013-01-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付梦印 ,  靳璐 ,  杨毅 ,  宗民

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于单应性变换矩阵的分段空间对准方法，通过对较大的标定距离进行分段，针对每一分段分别求得摄像机和毫米波雷达坐标系之间的单应性变换矩阵，避免了现有技术中由于用同一个单应性变换矩阵表达两个传感器之间的坐标关系引起的误差，从而能够实现对较大标定距离目标探测的空间对准；通过推导表征摄像机和毫米波雷达的不同坐标系之间的关系，最后采用单应变换矩阵N表征两者的坐标系关系，用两个传感器分别获得的目标数据再解得单应变换矩阵N，避免了求解缩放比例因子、焦距等构成的摄像机内部参数矩阵以及旋转矩阵、平移向量构成的摄像机外部参数矩阵，大大简化了运算过程，节省运算时间。

公开(公告)号：CN105659906B

公开(公告)日：2013-02-13

申请号：CN201010048314.0

申请日：2010-04-30

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付梦印 ,  张晓晨 ,  王美玲 ,  邓志红 ,  周培德 ,  靳璐

IPC: G06K9/46

Abstract: 本发明属于景象匹配导航技术领域，具体涉及一种基于图像信息熵的景象匹配区自动选取方法，目的是提供一种实现巡航导弹景象匹配区有效、自动选取的选取方法。它包括如下步骤：景物信息量选取、特征稳定性选取和区域唯一性选取三个步骤。本发明采用景物信息量、特征稳定性和区域唯一性选取步骤，采用了分层选取、反向剔除的策略，减小了景象匹配区选取计算量，实现了景象匹配区的自动、快速、有效的选取。所选出的景象匹配区的自匹配成功概率＞97％，误差方差＜10，所选匹配区能够满足适配性要求。