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公开(公告)号：CN119904519A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411985154.0
申请日：2024-12-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/73 , G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于环境物体作为语义路标的视觉里程计定位修正方法，属于视觉定位领域，该方法通过实际场景中的语义物体构建语义地图，并训练用于语义分割及分类的深度学习模型；通过对定位系统运行期间采集到的实际场景图像执行第一语义物体的语义分割检测及分类检测，并将其作为语义路标在从语义地图中检索匹配项，并在匹配项在相机视野范围内时，利用其特征点的像素坐标进行视觉里程计的定位修正；该方法基于语义分割模型、分类模型和地图的匹配对视觉里程计进行定位修正，利用环境中语义特征的抗干扰性，能够摆脱视觉里程计在室内复杂环境下的应用局限，提升定位系统在复杂环境中的鲁棒性和自主性。
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公开(公告)号：CN111462051B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010179203.7
申请日：2020-03-14
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的布匹疵点检测方法和系统，属于模式识别技术领域。包括：使用疵点布匹图像训练集训练深度神经网络模型，标签为疵点类型和真实框位置信息，深度神经网络模型由主干网络和检测网络构成，主干网络用于从疵点布匹图像中提取三个尺度不同特征图；检测网络包括：三个结构相同的检测子网络和检测结果融合模块，每个检测子网络用于从特征图中检测出疵点类型和预测框位置信息，由三个密集连接块组成，密集块之间的特征通道连接加强特征传递，检测结果融合模块用于对预测结果非极大值抑制，得到最终预测框和疵点类型，将待测布匹输入训练好的深度神经网络模型，得到检测结果，从而更快更准确检测布匹中疵点的类型和位置。
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公开(公告)号：CN114723660A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210194370.8
申请日：2022-03-01
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种布匹缺陷检测方法及系统，属于计算机视觉领域，包括：S1、将待测布匹样本输入到预训练好的轻量级生成对抗网络中，得到待测布匹样本的重构图；S2、对比待测布匹样本与其重构图像之间的差异，以对布匹缺陷进行检测；其中，轻量级生成器包括编码器和解码器；编码器和解码器中所得的长宽相等的特征图分别用跳跃连接方式进行拼接；编码器包括串联的卷积层和瓶颈模块；瓶颈模块包括尺寸从大到小依次串联的多个瓶颈层；瓶颈层包括串联的标准卷积层、深度卷积层、通道注意力模块和点卷积层；解码器中同样包括上述瓶颈层，解码器中的瓶颈层与编码器中的瓶颈层镜像对称；本发明能够以较高的运算效率准确地进行布匹缺陷检测。
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公开(公告)号：CN112215951B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202011149300.8
申请日：2020-10-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种核外多分辨率的点云表示方法及点云显示方法，属于数据处理技术领域，包括：(S1)将待表示的点云作为待处理点云，转入(S2)；(S2)求解待处理点云的局部特征点Fi及密度ρi；若特征点的个数为零，则转入(S6)；否则，按照计算(S3)按照Ti对待处理点云进行采样，得到采样点云，作为树的根节点；(S4)按照最小外接立方体将剩余点云等分为N个区域，每个区域用于构造一棵子树；(S5)若达到预设的分割深度，则转入(S6)；否则，将每个区域中的点云分别作为一个待处理点云，并转入(S2)；(S6)在所有待处理节点处理结束时，将完整树结构作为表示模型并存储。本发明能够解决点云加载时间长、内存占用高导致渲染卡顿的问题。
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公开(公告)号：CN112529019A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011548924.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了基于直线特征和关键点特征融合的图像拼接方法和系统，涉及图像拼接和模式识别技术领域。为了尽可能提取低纹理图像上更多的特征，本发明引入直线特征，即同时检测图像上直线特征和关键点特征，丰富待拼接图像的特征提取，并通过引入结合直线特征和关键点特征的移动直接线性变换算法，使用直线特征和关键点特征共同引导每个网格的局部单应变换，为防止直线特征弱化关键点特征的对齐能力，通过λ常数系数平衡直线特征的融合程度，经验证，带平衡因子的移动直接线性变换算法具有更好的低纹理图像对齐能力，有效解决了低纹理图像因SIFT特征点不足而导致的误对齐问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112416134A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011462762.5
申请日：2020-12-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种快速生成手部关键点数据集的装置及方法，属于计算机视觉领域，装置包括：运算单元、直线导轨、以及设置在直线导轨上的仿真手部模型和图像采集单元；仿真手部模型用于感知手部各关键点相对于基准点的三维坐标；图像采集单元用于采集基准点相对于图像采集单元的长度和高度；运算单元用于根据各关键点相对于基准点的三维坐标、长度和高度，计算各关键点相对于图像采集单元的空间三维坐标；并根据空间三维坐标与图像坐标之间的映射关系式，计算各关键点在图像坐标系下的二维图像坐标。快速精准地生成手部关键点数据集，从而实现自动标注，且能准确标注出被遮挡关键点，解决了人工标注速度慢和关键点位置存在主观臆断的缺点。
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公开(公告)号：CN112215951A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011149300.8
申请日：2020-10-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种核外多分辨率的点云表示方法及点云显示方法，属于数据处理技术领域，包括：(S1)将待表示的点云作为待处理点云，转入(S2)；(S2)求解待处理点云的局部特征点Fi及密度ρi；若特征点的个数为零，则转入(S6)；否则，按照计算 (S3)按照Ti对待处理点云进行采样，得到采样点云，作为树的根节点；(S4)按照最小外接立方体将剩余点云等分为N个区域，每个区域用于构造一棵子树；(S5)若达到预设的分割深度，则转入(S6)；否则，将每个区域中的点云分别作为一个待处理点云，并转入(S2)；(S6)在所有待处理节点处理结束时，将完整树结构作为表示模型并存储。本发明能够解决点云加载时间长、内存占用高导致渲染卡顿的问题。
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公开(公告)号：CN111462051A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010179203.7
申请日：2020-03-14
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的布匹疵点检测方法和系统，属于模式识别技术领域。包括：使用疵点布匹图像训练集训练深度神经网络模型，标签为疵点类型和真实框位置信息，深度神经网络模型由主干网络和检测网络构成，主干网络用于从疵点布匹图像中提取三个尺度不同特征图；检测网络包括：三个结构相同的检测子网络和检测结果融合模块，每个检测子网络用于从特征图中检测出疵点类型和预测框位置信息，由三个密集连接块组成，密集块之间的特征通道连接加强特征传递，检测结果融合模块用于对预测结果非极大值抑制，得到最终预测框和疵点类型，将待测布匹输入训练好的深度神经网络模型，得到检测结果，从而更快更准确检测布匹中疵点的类型和位置。
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公开(公告)号：CN108416775A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810202367.X
申请日：2018-03-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的矿石粒度检测方法，包括：对矿石图像进行双边滤波得到滤波矿石图像，对滤波矿石图像进行旋转扩充变换，得到R张旋转扩充变换图像；将滤波矿石图像和R张旋转扩充变换图像输入YOLOv2模型，得到滤波矿石图像中每个矿石的预测区域和R张旋转扩充变换图像的矿石预测区域；对R张旋转扩充变换图像的矿石预测区域进行旋转变换，得到与滤波矿石图像方向一致的R张扩充图像的矿石预测区域，以滤波矿石图像中每个矿石的预测区域为中心在R张扩充图像中搜索与之对应的R个预测区域，对预测区域的长和宽求和并取平均值，得到每个矿石的粒度。本发明提高了矿石粒度检测的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN105574860A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510925888.4
申请日：2015-12-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10004 , G06T2207/20061 , G06T2207/30108
Abstract: 一种舵片偏转极性识别方法，本发明属于图像处理方法，解决舵片偏转过程中舵片偏转角度过小，依靠人眼识别可靠性得不到保证，而现有基于机器视觉的识别方法测试过程效率低的问题，用于各种具备舵片的设备测试过程中对于舵片偏转极性的自动识别。本发明的基本思想是通过相机采集静态或动态舵片图像，通过滤波、形态学闭运算和空洞填补等预处理后，提取出舵片区域，计算出舵片区域的质心和面积作为识别特征量，且在此基础上考虑邻帧的影响，有效得识别舵片的偏转极性。本发明效果硬件简单，效率高，可靠性高。
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