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公开(公告)号：CN112991504A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110383146.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于TOF相机三维重建的补空洞方法，涉及三维成像领域，包括以下步骤:S1、首先对TOF相机进行标定，固定相机进行采集，TOF相机提供红外数据和深度数据，得到含有噪声的初始深度图；S2、利用最小化二次能量函数对得到的初始深度图进行滤波、去噪、补空洞处理，从深度数据和红外数据之间的强相关性出发，定义滤波项和重建项的组合为能量函数，并将其最小化来恢复深度数据；S3、将处理后的深度图转换为点云图；S4、对得到的点云图进行去噪、补空洞处理。本发明的一种改进的基于TOF相机三维重建的补空洞方法，可以提高深度图和点云图的质量，改善三维重建物体的效果。
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公开(公告)号：CN114415173A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210047699.1
申请日：2022-01-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种高鲁棒性雷视融合的透雾目标识别方法，属于车辆识别技术领域，基于ROS将毫米波雷达获取的探测数据与相机获取的视觉信息进行融合和改进，发挥毫米波雷达不易受雾霾天气影响的优势，为图像去雾算法提供信息补充，结合驾驶场景特征信息，对暗通道先验去雾算法进行优化，针对图像去雾效率低的问题，以图像平均透射率作为评价指标确定去雾阈值，利用三帧差分法进行大气光值优化；针对雾天视觉漏检问题，结合毫米波雷达横向距离信息获取有雾图像中的感兴趣区域，利用毫米波雷达获得的目标距离信息，重新计算透射率，有效避免了视觉漏检，提高了车辆识别的准确性与鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113011380A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110383016.5
申请日：2021-04-09
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G01S13/931 , G01S13/86
Abstract: 本发明公开了一种毫米波雷达视觉前置融合装置及目标识别方法，属于汽车自动化控制技术领域，其中，毫米波雷达视觉前置融合装置，包括视觉数据采集模块、雷达数据采集模块、数据融合电路模块和算法模块；所述视觉数据采集模块，用于采集自车行驶区域前方物体的视觉数据；所述雷达数据采集模块，用于采集自车行驶区域前方物体的雷达数据；所述数据融合电路模块，用于将采集到的视觉数据和雷达数据进行融合处理；本发明，能够将视觉数据采集模块采集的图像数据和雷达数据采集模块采集的雷达数据进行中间特征层的融合处理，最终达到自车前方区域3D目标的精确检测，为自车的行驶过程中的安全避障提供了保障。
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公开(公告)号：CN112991504B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202110383146.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于TOF相机三维重建的补空洞方法，涉及三维成像领域，包括以下步骤:S1、首先对TOF相机进行标定，固定相机进行采集，TOF相机提供红外数据和深度数据，得到含有噪声的初始深度图；S2、利用最小化二次能量函数对得到的初始深度图进行滤波、去噪、补空洞处理，从深度数据和红外数据之间的强相关性出发，定义滤波项和重建项的组合为能量函数，并将其最小化来恢复深度数据；S3、将处理后的深度图转换为点云图；S4、对得到的点云图进行去噪、补空洞处理。本发明的一种改进的基于TOF相机三维重建的补空洞方法，可以提高深度图和点云图的质量，改善三维重建物体的效果。
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公开(公告)号：CN113189581A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110384066.5
申请日：2021-04-09
Applicant: 同济大学
IPC: G01S13/86 , G01S13/931 , G01S7/02 , G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T7/73 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种毫米波雷达与视觉融合透雾目标识别算法处理方法，属于汽车自动化控制技术领域，其算法包括雷达识别层、视觉识别层和信息融合决策层，它们在执行算法处理时，包括权利要求一所述全部步骤；本发明，通过将雨雾天气下能见度低的图片进行图像去雾预处理，并根据毫米波雷达的关键特征信息进行有效目标筛选，其后在运用联合标定方法原理下，使用时间配准与坐标变换实现毫米波雷达与相机的时空信息融合，以获取相应的ROI区域，并通过改进YOLO网络对ROI区域的目标进行结果识别，以提高结果识别的置信度，最终在加权信息决策的算法辅助下，目标识别的准确率和可靠性大大提高。
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公开(公告)号：CN113052886A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110381308.5
申请日：2021-04-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供的一种采用双目原理的双TOF相机深度信息获取方法，涉及图像处理技术，通过对左TOF深度图和右TOF深度图进行处理，获取TOF深度图，对TOF深度图进行降噪处理，获取初始深度图，并根据左TOF光强灰度图和右TOF光强灰度图获取视差图像；基于TOF深度图获取TOF深度图可信度权重函数，基于视差图像获取立体匹配深度图，并获取立体匹配深度图的可信度权重函数；基于TOF深度图可信度权重函数和立体匹配深度图可信度权重函数对TOF深度图和立体匹配深度图进行像素级融合处理，获取目标深度图像的技术方案，无需联合标定，简化流程，成本较低，且使得TOF深度相机与双目立体匹配测得的深度能够实现优势互补，从而获得更加精确的深度信息。
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公开(公告)号：CN215764047U
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202120731946.0
申请日：2021-04-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本实用新型公开了一种毫米波雷达视觉前置融合装置，涉及雷达视觉融合技术领域，目的在于提供一种毫米波雷达视觉前置融合装置，包括安装箱，所述安装箱的一侧面上设有雷达，所述安装箱的相对一侧面上设有转动轴，所述转动轴与所述安装箱转动连接，所述转动轴远离所述安装箱的一端设有减速电机，所述减速电机的输出轴插入所述安装箱内并与安装箱转动连接，所述转动轴上可拆卸式连接有支撑机构，所述支撑机构上设有视觉系统，通过设置的支撑机构，第二限位板可以方便与连接杆进行拆卸，同时雷达和视觉系统均安装在安装箱的两端，降低装置安装的复杂度和难度。
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