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公开(公告)号：CN114092551B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202111178550.9
申请日：2021-10-10
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于智能驾驶技术领域，具体为一种基于全景视觉与激光雷达融合SLAM系统的智能车。本发明智能车搭载有全景相机和激光雷达等模块；全景相机能够采集智能车周围的场景的图像信息，并传输至计算机使用全景视觉与激光雷达融合SLAM系统进行处理，生成智能车的位姿和稀疏场景地图；激光雷达对前方的场景进行实时的扫描，然后将点云信息传输到计算机中。所述基于全景视觉与激光雷达融合SLAM智能车通过融合相机和激光雷达的数据，能进行更精确定位和建图。使用全景相机能实现反向闭环检测，当智能车快速拐弯时，也能稳定地进行跟踪。同时实现测距和避障等功能，保障了智能车在行驶过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN114092647B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202111398711.5
申请日：2021-11-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉三维重建技术领域，具体为一种基于全景双目立体视觉的三维重建系统和方法。本发明三维重建系统包括两个全景相机、两个多维调节架及计算机处理系统，全景相机由图像传感器和二次折反射式全景镜头组成，根据二次折反射式全景相机的成像关系，建立平面‑柱面投影模型。本发明的三维重建方法包括：全景图像采集及图像处理，得到全景环式图像；全景相机标定；利用特征点提取算法对全景环式图像进行特征点检测；采用平衡二叉树法进行特征匹配；计算实际物点的三维坐标，实现稀疏特征的全景三维重建。本发明可以快速、高效实现360°环式场景的三维重建，在机器人导航、自动驾驶、非接触式三维测量等方面具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114615427B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202210153767.2
申请日：2022-02-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于波前编码技术领域，具体为一种基于小样本的波前编码场景数据集增强方法。本发明方法包括：获取小样本数据集，使用普通相机和波前编码优化后的相机对相似场景成像进行数据获取；随机抽样定理估计点扩散函数，将图像划分为内点进行多次迭代获得点扩散函数；数据集增强，对获得的点扩散函数进行几何变换等数据增强的操作并在图像卷积后加噪。本发明可以解决自然条件下波前编码数据集获取工作量过大、对图像清晰度要求高的问题。
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公开(公告)号：CN114615427A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210153767.2
申请日：2022-02-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于波前编码技术领域，具体为一种基于小样本的波前编码场景数据集增强方法。本发明方法包括：获取小样本数据集，使用普通相机和波前编码优化后的相机对相似场景成像进行数据获取；随机抽样定理估计点扩散函数，将图像划分为内点进行多次迭代获得点扩散函数；数据集增强，对获得的点扩散函数进行几何变换等数据增强的操作并在图像卷积后加噪。本发明可以解决自然条件下波前编码数据集获取工作量过大、对图像清晰度要求高的问题。
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公开(公告)号：CN114488524B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210153768.7
申请日：2022-02-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于光学工程技术领域，具体为一种基于高阶多项式自由曲面相位板的波前编码成像系统。本发明提到的系统包括高阶多项式自由曲面相位板、光学成像系统、图像传感器和解码算法。光学成像系统的波前经高阶多项式自由曲面相位板和光学成像系统调制后具有离焦不敏感性，在焦点附近形成点扩散函数相似的中间编码图像；位于光学系统焦面上的图像传感器接收中间编码图像；中间编码图像经过解码算法处理后得到清晰的大景深图像。高阶多项式自由曲面相位板函数由多项式的三次项、七次项、十一次项组成。该面型函数离焦一致性更好；函数待定系数更少，易于优化；在多参数的情况下可获得波前编码系统相位板参数的精确解。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN114488524A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210153768.7
申请日：2022-02-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于光学工程技术领域，具体为一种基于高阶多项式自由曲面相位板的波前编码成像系统。本发明提到的系统包括高阶多项式自由曲面相位板、光学成像系统、图像传感器和解码算法。光学成像系统的波前经高阶多项式自由曲面相位板和光学成像系统调制后具有离焦不敏感性，在焦点附近形成点扩散函数相似的中间编码图像；位于光学系统焦面上的图像传感器接收中间编码图像；中间编码图像经过解码算法处理后得到清晰的大景深图像。高阶多项式自由曲面相位板函数由多项式的三次项、七次项、十一次项组成。该面型函数离焦一致性更好；函数待定系数更少，易于优化；在多参数的情况下可获得波前编码系统相位板参数的精确解。
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公开(公告)号：CN114143426A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111399513.0
申请日：2021-11-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于三维重构相关技术领域，具体为一种基于全景结构光的三维重构系统和方法。本发明的基于全景结构光的三维重构系统，包括全景相机、全景投影仪、两个多维调节架及计算机处理系统；全景相机和全景投影仪的光学系统均采用二次折反射式全景镜头，根据二次折反射式全景镜头的成像关系，建立平面‑柱面投影模型。本发明的三维重构方法包括：全景条纹图像的生成和采集；全景相机标定；采用多频外差相移法进行相位展开；全景投影仪标定；三维坐标计算；本发明可以简单、高效、高精度的实现360°环式场景的稠密三维重构，在工件检测、医疗建模、逆向工程、自主导航等领域具有广泛的应用。
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公开(公告)号：CN114092647A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111398711.5
申请日：2021-11-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉三维重建技术领域，具体为一种基于全景双目立体视觉的三维重建系统和方法。本发明三维重建系统包括两个全景相机、两个多维调节架及计算机处理系统，全景相机由图像传感器和二次折反射式全景镜头组成，根据二次折反射式全景相机的成像关系，建立平面‑柱面投影模型。本发明的三维重建方法包括：全景图像采集及图像处理，得到全景环式图像；全景相机标定；利用特征点提取算法对全景环式图像进行特征点检测；采用平衡二叉树法进行特征匹配；计算实际物点的三维坐标，实现稀疏特征的全景三维重建。本发明可以快速、高效实现360°环式场景的三维重建，在机器人导航、自动驾驶、非接触式三维测量等方面具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114092551A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111178550.9
申请日：2021-10-10
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于智能驾驶技术领域，具体为一种基于全景视觉与激光雷达融合SLAM系统的智能车。本发明智能车搭载有全景相机和激光雷达等模块；全景相机能够采集智能车周围的场景的图像信息，并传输至计算机使用全景视觉与激光雷达融合SLAM系统进行处理，生成智能车的位姿和稀疏场景地图；激光雷达对前方的场景进行实时的扫描，然后将点云信息传输到计算机中。所述基于全景视觉与激光雷达融合SLAM智能车通过融合相机和激光雷达的数据，能进行更精确定位和建图。使用全景相机能实现反向闭环检测，当智能车快速拐弯时，也能稳定地进行跟踪。同时实现测距和避障等功能，保障了智能车在行驶过程中的安全性。
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