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公开(公告)号：CN108876841B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201810520414.5
申请日：2018-05-28
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
IPC: G06T7/593
Abstract: 本申请公开了一种视差图视差求精中插值的方法，包括：以视差图中的错误匹配点为中心，沿N个方向搜索视差有效的像素点；分别计算错误匹配点与各方向搜索到的像素点之间的欧式距离，并利用欧式距离计算对应的欧式距离权重；根据原始图像的像素值以及原始图像的颜色通道，分别计算错误匹配点与各方向搜索到的像素点之间的颜色空间距离，并利用颜色空间距离计算对应的颜色空间距离权重；根据欧式距离权重以及颜色空间距离权重，计算错误匹配点的视差值；该方法能解决传统视差求精中插值算法鲁棒性差、效率低下的问题；本申请公开了一种视差图视差求精中插值的系统，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN107194972B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201710344476.0
申请日：2017-05-16
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术，其公开了一种摄像机标定方法，解决传统技术中的摄像机标定方法存在的操作繁琐复杂、标定精度低、鲁棒性差的问题。该方法包括以下步骤：a.安装由多个标定板组成的标定模组；b.拍摄标定模组，获取标定模组图像；c.对标定组图像进行分块；d.对每一个图像块进行特征点检测；e.将特征点坐标还原到原标定模组图像坐标；f.对相机参数进行优化。此外，本发明还公开了相应的摄像机标定系统，适用于摄像机标定。
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公开(公告)号：CN107170008B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201710361218.3
申请日：2017-05-19
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种深度图创建方法、系统以及图像虚化方法、系统，该深度图创建方法包括：获取双目拍摄系统对目标场景进行拍摄后得到的第一图像和第二图像；分别图像对应的特征点，得到第一组特征点和第二组特征点；分别利用第一组特征点和第二组特征点，相应地确定图像对应的支撑点，得到第一组支撑点和第二组支撑点；基于第一组支撑点和第二组支撑点，对第一图像和第二图像进行稠密立体匹配，以确定第一图像和第二图像之间的视差；利用视差确定出与目标场景对应的深度图。本申请能够大幅提升图像之间的立体匹配精度，从而得到图像之间更加准确的视差，基于该视差得到的深度图将具备较高的质量，从而有利于提升后续的图像虚化效果。
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公开(公告)号：CN106485697B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610840308.6
申请日：2016-09-22
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的路面沉降和异物检测方法，利用事件发生前后视差值和三维坐标的变化来检测是否出现异样点，采用设置视差图像的均值矩阵E表示没有异常情况的视差值，再利用创建与视差图像大小相同的新图像，取部分数据计算方差和均值，再利用统计当前点对应的像素队列中像素值与新图像部分数据的均值之差与设置的阈值进行比较，判断出异样区域的点；这种技术手段可以克服预先设置标准图像的各自弊病，克服由于时间变化导致的光线、建筑物、植物、以及其他干扰物的存在而导致的影响，利用事件前后视差值，测定异样点。另外，本发明最终可以根据不同特性的异样点的属性，分别标记出不同的类别的异样点，比如可以标记出沉降点、异物点、干扰点。
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公开(公告)号：CN108876841A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810520414.5
申请日：2018-05-28
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
IPC: G06T7/593
Abstract: 本申请公开了一种视差图视差求精中插值的方法，包括：以视差图中的错误匹配点为中心，沿N个方向搜索视差有效的像素点；分别计算错误匹配点与各方向搜索到的像素点之间的欧式距离，并利用欧式距离计算对应的欧式距离权重；根据原始图像的像素值以及原始图像的颜色通道，分别计算错误匹配点与各方向搜索到的像素点之间的颜色空间距离，并利用颜色空间距离计算对应的颜色空间距离权重；根据欧式距离权重以及颜色空间距离权重，计算错误匹配点的视差值；该方法能解决传统视差求精中插值算法鲁棒性差、效率低下的问题；本申请公开了一种视差图视差求精中插值的系统，具有上述有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106485697A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610840308.6
申请日：2016-09-22
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
CPC classification number: G06T7/001 , G06T7/60 , G06T2207/20228
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的路面沉降和异物检测方法，利用事件发生前后视差值和三维坐标的变化来检测是否出现异样点，采用设置视差图像的均值矩阵E表示没有异常情况的视差值，再利用创建与视差图像大小相同的新图像，取部分数据计算方差和均值，再利用统计当前点对应的像素队列中像素值与新图像部分数据的均值之差与设置的阈值进行比较，判断出异样区域的点；这种技术手段可以克服预先设置标准图像的各自弊病，克服由于时间变化导致的光线、建筑物、植物、以及其他干扰物的存在而导致的影响，利用事件前后视差值，测定异样点。另外，本发明最终可以根据不同特性的异样点的属性，分别标记出不同的类别的异样点，比如可以标记出沉降点、异物点、干扰点。
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公开(公告)号：CN106447732A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610840309.0
申请日：2016-09-22
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
CPC classification number: G06T2207/10012
Abstract: 本发明公开了采用视差信息和三维信息获取异样区域的方法，利用事件发生前后视差值和三维坐标的变化来检测是否出现异样点，采用设置视差图像的均值矩阵E表示没有异常情况的视差值，再利用创建与视差图像大小相同的新图像，取部分数据计算方差和均值，再利用统计当前点对应的像素队列中像素值与新图像部分数据的均值之差与设置的阈值进行比较，判断出异样区域的点；这种技术手段可以克服预先设置标准图像的各自弊病，克服由于时间变化导致的光线、建筑物、植物、以及其他干扰物的存在而导致的影响，利用事件前后视差值，测定异样点。另外，本发明最终可以根据不同特性的异样点的属性，分别标记出不同的类别的异样点，比如可以标记出沉降点、异物点、干扰点。
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公开(公告)号：CN107220997A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710362286.1
申请日：2017-05-22
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了立体匹配方法及系统，方法包括：获取参考图像以及目标图像，确定聚合区域的视差区域；利用分块变换算法将参考图像变换为聚合参考图像，目标图像变换为聚合目标图像；分别计算图像的CENSUS特征，得到聚合参考图像与聚合目标图像的匹配代价值；分别计算各参考分块图像与对应的相同分块位置的目标分块图像的区域代价聚合；当存在匹配代价值大于区域代价聚合则重新分割区域对应的参考分块图像以及目标分块图像并计算分割后的区域代价聚合，直到匹配代价值均小于各区域代价聚合；计算各参考分块图像与对应目标分块图像中每个像素的代价聚合第一视差图像；能够有效地解决弱纹理区域误匹配的问题，计算量较小，实时性好。
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公开(公告)号：CN107146292A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710290493.0
申请日：2017-04-28
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
CPC classification number: G07B15/06 , G06K9/6202
Abstract: 本申请公开了一种高速公路收费站车辆管理服务器，包括：第一信息获取模块，用于将通过入口收费站的车辆的特征信息保存至预设数据库；第二信息获取模块，用于当目标车辆到达出口收费站，则获取相应的目标特征信息；信息提取模块，用于从预设数据库中提取出与目标特征信息的匹配程度满足第一预设要求的特征信息；信息处理中心，用于确定提取出的特征信息与目标特征信息之间的匹配结果，然后将匹配结果发送至相应的出口收费站管理员终端。本申请提高了收费站过往车辆核对结果的准确率、核对效率并降低了人力成本。另外，本申请还相应公开了一种高速公路收费站车辆管理系统及方法。
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公开(公告)号：CN106650638A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611100771.3
申请日：2016-12-05
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
CPC classification number: G06K9/00751 , G06K9/4671
Abstract: 本发明构建了全新的环境自适应的双背景模型，分别为前背景模型的第一背景图像与后背景模型的第二背景图像，对第一背景图像和第二背景图像设立了独立的更新机制，第一背景图像根据场景图像更新，第二背景图像根据更新后的第一背景图像更新，并针对检测到的静态目标位置，进行选择性的局部更新。然后对第一、第二背景图像做差值运算，同时使用阴影抑制技术来去除静态目标位置在自然光下的阴影对检测到的静态目标位置的影响，形态学处理算法以及轮廓提取算法等处理图像形成遗留物区域，对环境的适应性、实时性、以及鲁棒性较高。
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