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公开(公告)号：CN109493389B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811198141.3
申请日：2018-10-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的相机标定方法及系统，属于图像处理领域，现有的视觉测量系统在运行中大多要求相机固定不动，一旦相机位置或者姿态发生变化，就必须对该相机已获取的所有相关位置坐标重新测量，大大降低了系统灵活性与易用性，针对此问题现有提出的相机标定方法，一般依赖固定制式的标定辅助工具与专有的数学模型，来计算相机坐标系与世界坐标系之间的旋转以及平移矩阵从而把新相机坐标系中测得的坐标变换到原相机标准坐标系。这种方式计算过程复杂，参数要求较高，普适性较差，工作效率低下。与现有技术相比，本发明具有灵活性强，节约时间，操作简便等优点。
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公开(公告)号：CN109352649B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201811198158.9
申请日：2018-10-15
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的机械手控制方法及系统，主要用于简化控制机械手控制策略并提高控制精度以及降低相应成本，属于机械设备控制领域，现有的控制方法大多采用专有的数学模型或控制回路，往往需要根据不同设备手工进行参数测量整定，繁琐且适应性不强，本发明基于深度学习神经网络对机械手运动位置和姿态信息以及相应控制量的映射进行自动学习，进而得出针对性的控制方法。与现有技术相比，本发明具有降低设计成本和时间，控制精度高，鲁棒性强，故障率低，抗干扰能力强等优点。
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公开(公告)号：CN110716504A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201911001085.4
申请日：2019-10-21
Applicant: 同济大学
IPC: G05B19/414
Abstract: 本发明涉及一种基于多闭环串级控制的滚球系统运动控制方法，用于以摄像头作为单一传感器的滚球系统，该滚球系统包括滚球、目标点、平板、摄像头和控制机构，控制机构采用多闭环串级控制方案对滚球的运动进行控制，多闭环串级控制方案以通过摄像头实时获取的数据信息作为反馈，对滚球的运动进行调整，多闭环串级控制方案包括，当滚球与目标点的距离大于预设的第一距离时，采用基于速度环和加速度环的双闭环串级控制，速度环以滚球在平板上的速度作为反馈信号，加速度环以滚球在平板上的加速度作为反馈信号。与现有技术相比，本发明滚球系统运动控制方法易于实施，控制效果好，能够使滚球快速、精确、稳定地到达平板上的目标点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109352649A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811198158.9
申请日：2018-10-15
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的机械手控制方法及系统，主要用于简化控制机械手控制策略并提高控制精度以及降低相应成本，属于机械设备控制领域，现有的控制方法大多采用专有的数学模型或控制回路，往往需要根据不同设备手工进行参数测量整定，繁琐且适应性不强，本发明基于深度学习神经网络对机械手运动位置和姿态信息以及相应控制量的映射进行自动学习，进而得出针对性的控制方法。与现有技术相比，本发明具有降低设计成本和时间，控制精度高，鲁棒性强，故障率低，抗干扰能力强等优点。
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公开(公告)号：CN110716504B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201911001085.4
申请日：2019-10-21
Applicant: 同济大学
IPC: G05B19/414
Abstract: 本发明涉及一种基于多闭环串级控制的滚球系统运动控制方法，用于以摄像头作为单一传感器的滚球系统，该滚球系统包括滚球、目标点、平板、摄像头和控制机构，控制机构采用多闭环串级控制方案对滚球的运动进行控制，多闭环串级控制方案以通过摄像头实时获取的数据信息作为反馈，对滚球的运动进行调整，多闭环串级控制方案包括，当滚球与目标点的距离大于预设的第一距离时，采用基于速度环和加速度环的双闭环串级控制，速度环以滚球在平板上的速度作为反馈信号，加速度环以滚球在平板上的加速度作为反馈信号。与现有技术相比，本发明滚球系统运动控制方法易于实施，控制效果好，能够使滚球快速、精确、稳定地到达平板上的目标点。
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公开(公告)号：CN104809432A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510185940.7
申请日：2015-04-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00275 , G06K9/00281
Abstract: 一种基于图像异构计算的人脸动作实时捕捉方法，对检索人脸的算法进行局部降维处理，对一维信号处理，尽最大可能降低运算量；在更低的画质下面试图找到足够多的信息；试图舍弃样本训练；在最短的时间内给出动作判断。本发明所占用的系统资源较少，处理结果迅速并且较准确。本发明在复杂背景以及复杂光照下面表现一定的稳定性，但仍然对强偏光照有较强的敏感性，在特定的头部旋转(包含左右转以及上下点头)状态下，本发明仍然呈现出较好的稳定性以及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109493389A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811198141.3
申请日：2018-10-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的相机标定方法及系统，属于图像处理领域，现有的视觉测量系统在运行中大多要求相机固定不动，一旦相机位置或者姿态发生变化，就必须对该相机已获取的所有相关位置坐标重新测量，大大降低了系统灵活性与易用性，针对此问题现有提出的相机标定方法，一般依赖固定制式的标定辅助工具与专有的数学模型，来计算相机坐标系与世界坐标系之间的旋转以及平移矩阵从而把新相机坐标系中测得的坐标变换到原相机标准坐标系。这种方式计算过程复杂，参数要求较高，普适性较差，工作效率低下。与现有技术相比，本发明具有灵活性强，节约时间，操作简便等优点。
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公开(公告)号：CN104794469A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510185939.4
申请日：2015-04-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 一种基于图像异构计算的实时视频流文字定位方法，包括构建异构计算平台，设置摄像头；安装操作系统并配置相关必要软件、驱动程序；建立标准字库，将字符集中的所有字符存储至数据库；抽象数字图像处理的计算步骤，构建并行计算API接口；从摄像头捕获一帧图像，转换成灰度图；按照固定大小分块，根据分块对比度进行直方图均衡和黑白二值化；将原图进行模糊，按固定宽度将原图分割成竖条状，得到每个竖条的每一行的起始和终止位置；根据得到的位置计算其斜率，将所有单词的相似度从大到小排列，与历史结果加权，将前5％的单词标定作为搜索结果。其计算量远小于传统技术；有非常强的对抗抖动、倾斜、光照不均等不利因素的能力；计算结果准确。
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