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公开(公告)号：CN107292245B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201710409046.2
申请日：2017-06-02
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种高分遥感影像上的港口检测方法，发明目的在于解决现有技术中存在的问题，利用一种非监督的方法提取遥感影像中港口的可分图斑作为中层特征，并利用提取出的中层特征进行高分遥感影像中不同尺度和方向不同的港口检测。本发明方法对于高分遥感影像中不同种类的港口泛化能力强，能检测出各种特殊类型的港口。
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公开(公告)号：CN103927785A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410162951.9
申请日：2014-04-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种面向近景摄影立体影像数据的特征点匹配方法，包括如下步骤：将同名影像对先后以子区域和三角形为约束条件进行特征点正向匹配并得到正向同名像点群，将同名影像先后对以子区域和三角形为约束条件进行特征点逆向匹配并得到逆向同名像点群，保留正向同名像点群和逆向同名像点群中相匹配的同名像点结果，得到最终匹配的同名像点结果；本发明依次采用子区域和三角形作为约束条件进行特征点检测，大大提高了特征点检测的时间效率并且提高了正确匹配点数目，在近景摄影立体影像匹配中具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN114444586A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210037374.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于顶视点线特征融合的单目相机视觉里程计初始化方法，该方法包括以下步骤：步骤1：采用单目相机获取网格天花板中具有设定重叠度的序列影像，称为左右影像，对左右影像进行降采样处理，得到降采样影像，并形成影像金字塔；步骤2：并行在降采样影像上对左右影像进行大尺度线特征提取和多尺度点特征提取；步骤3：进行多级点线融合特征匹配，获取稳定的底层特征点匹配结果；步骤4：根据底层特征点匹配结果进行单目初始化，与现有技术相比，本发明具有显著降低特征重复的问题对于匹配造成的影响以及有效减小了底层特征匹配的搜索空间以及同时兼顾稳定性和实时性等优点。
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公开(公告)号：CN108763287B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201810333301.4
申请日：2018-04-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明大规模可通行区域驾驶地图的构建方法及其无人驾驶应用方法是一种面向无人驾驶需求的大规模可通行区域驾驶地图的全自动建图、更新以及在线分发方法。本发明提出了一种基于多线激光雷达的大规模可通行区域地图的全自动建图、更新方法与在线分发方法。利用装备有多线激光雷达的采集车实现地图构建与更新，将建图结果上传至服务器进行维护，服务器通过响应多辆无人车的在线请求分发其周边的可通行区域高精地图，从而为无人驾驶提供决策和规划参考，补充甚至部分取代无人车的自身传感器系统。可为道路上运行的多辆无人车提供高精度、高可用的可通行区域地图服务，能够提高无人驾驶的安全性并大幅降低单辆无人车传感器配置成本。
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公开(公告)号：CN109190625B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201810739072.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种大角度透视变形的集装箱箱号识别方法，包括以下步骤：1)对集装箱图像进行透视变换预处理；2)构建深度卷积神经网络的字符定位与识别；3)基于级联决策树进行箱号识别。与现有技术相比，本发明具有能高精度识别存在明显透视变形的集装箱号码的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105989697A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510041862.3
申请日：2015-01-27
Applicant: 同济大学
IPC: G08B21/10
Abstract: 本发明涉及一种基于多源传感器的滑坡监测和预警装置，包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块和滑坡预警模块；数据采集模块采用多源传感器采集实时数据；数据传输模块，包括宽带传输单元和窄带传输单元，分别用于传输影像数据和非影像数据；数据处理模块，用于对采集到的传感器数据判定传感器的工作质量、提取滑坡监测因子以及对影像数据进行处理获取数字高程模型；滑坡预警模块，用于检查滑坡监测因子是否超出设定的阈值范围，判断是否有发生滑坡的危险并发出警报。与现有技术相比，本发明采用多源传感器结合测量的方式提高滑坡监控的精确度和预警的可信度；根据传感器采集数据量的大小采用多个不同特性的数据通讯仪器，降低传输成本。
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公开(公告)号：CN109447089A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811203230.2
申请日：2018-10-16
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种利用超分技术对北极被动微波遥感影像进行超分重建，并对其进行高分辨率海冰类型提取的极地海冰类型遥感监测方法，具体为一种基于超分技术的高分辨率北极海冰类型提取方法。其特征在于先对被动微波影像进行超分重建，再基于得到较高分辨率的超分影像提取海冰类型。本发明利用超分辨率重建的策略，先对极地海冰的被动微波遥感影像超分重建得到较高分辨率的影像，再在此基础上进一步实现极地海冰类型的高分辨率提取。
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公开(公告)号：CN109190651A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810738401.5
申请日：2018-07-06
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于多通道卷积神经网络的光学图像与雷达图像匹配方法，包括以下步骤：1)采用一个深度卷积神经网络对光学图像进行特征提取；2)采用另一个深度卷积神经网络对雷达图像进行特征提取；3)对雷达图像和光学图像的特征进行级联形成联合特征；4)基于联合特征构建匹配网络，输出匹配结果。与现有技术相比，本发明具有稳定提取图像特征、级联特征定义匹配空间、匹配结果稳定等优点。
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公开(公告)号：CN109190625A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810739072.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种大角度透视变形的集装箱箱号识别方法，包括以下步骤：1)对集装箱图像进行透视变换预处理；2)构建深度卷积神经网络的字符定位与识别；3)基于级联决策树进行箱号识别。与现有技术相比，本发明具有能高精度识别存在明显透视变形的集装箱号码的优点。
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公开(公告)号：CN109447089B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201811203230.2
申请日：2018-10-16
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种利用超分技术对北极被动微波遥感影像进行超分重建，并对其进行高分辨率海冰类型提取的极地海冰类型遥感监测方法，具体为一种基于超分技术的高分辨率北极海冰类型提取方法。其特征在于先对被动微波影像进行超分重建，再基于得到较高分辨率的超分影像提取海冰类型。本发明利用超分辨率重建的策略，先对极地海冰的被动微波遥感影像超分重建得到较高分辨率的影像，再在此基础上进一步实现极地海冰类型的高分辨率提取。
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