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公开(公告)号：CN103955215B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201410149890.2
申请日：2014-04-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林宇辉信息科技有限责任公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 基于手势识别的自动避障小车，涉及人机交互智能图像信息处理，属于基于深度相机非接触式三维虚拟空间领域和双目立体视觉领域，其车体前部设置分开的两个摄像头，车体内部设置包含单片机的下位机，车体安置两个无线wifi模块，一个无线wifi模块连接一个摄像头，车体还安置一个蓝牙模块，两个小车后轮分别连接着一个精密直流电机。上述自动避障小车的控制装置，其深度体感相机连接上位机，上位机设置串口蓝牙和一个无线wifi模块。本发明通过手势控制小车并绘制地图，在自动运行模式下实现小车自动避障，利用自动控制、网络通信和图像处理技术，操作方便，适合在危险环境下检查周围环境是否有危险和在障碍物多的地形下进行搬运工作。
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公开(公告)号：CN103955920B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410146864.4
申请日：2014-04-14
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林宇辉信息科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于三维点云分割的双目视觉障碍物检测方法，包括同步采集两个相同规格的摄像机图像；对双目摄像机进行标定校正并计算三维点云分割阈值；用立体匹配算法和三维重构计算得到三维点云，对基准图做图像分割得到图块；自动检测三维点云的路面高度，利用三维点云分割阈值分割出路面点云、不同位置的障碍物点云和未知区域点云；利用分割得到的点云结合分割后的图块，判决障碍物和路面的正确性，确定障碍物、路面和未知区域的位置范围。本发明在较复杂的环境中仍可检测摄像机与路面高度并自动估算三维分割的阈值，分割出障碍物点云、路面点云和未知区域点云；结束彩色图像分割技术，融合颜色信息判决障碍物和路面的正确性，确定障碍物、路面和未知区域的位置范围，实现高鲁棒性的障碍物检测，具有更高的可靠性和实用性。
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公开(公告)号：CN104504118A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410845467.6
申请日：2014-12-31
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林宇辉信息科技有限责任公司
CPC classification number: G06F9/448
Abstract: 本发明公开了一种工作流建模数据的存储和读取方法，所述方法包括基于XPDL的基本图形转换成XML文档和XML文档转换成基于XPDL的基本图形；所述基于XPDL的基本图形转换成XML文档，包括如下步骤：（1）通过加载动态连接库把需要的建模图形元素加载到建模工具中。（2）拖拽图形元素到建模编辑区域，建模工具自动创建与之对应的组件。（3）将创建好的组件序列化，生成基于XPDL的基本图形相对应的XML文档。所述XML文档转换成基于XPDL的基本图形，包括如下步骤：（1）通过反序列化操作，把XML文档转化为组件。（2）通过调用组件绘制图形元素的方法，把组件转化为基本图形。本发明是一种高效率的工作流建模数据存储和读取方法。
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公开(公告)号：CN103955920A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410146864.4
申请日：2014-04-14
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林宇辉信息科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于三维点云分割的双目视觉障碍物检测方法，包括同步采集两个相同规格的摄像机图像；对双目摄像机进行标定校正并计算三维点云分割阈值；用立体匹配算法和三维重构计算得到三维点云，对基准图做图像分割得到图块；自动检测三维点云的路面高度，利用三维点云分割阈值分割出路面点云、不同位置的障碍物点云和未知区域点云；利用分割得到的点云结合分割后的图块，判决障碍物和路面的正确性，确定障碍物、路面和未知区域的位置范围。本发明在较复杂的环境中仍可检测摄像机与路面高度并自动估算三维分割的阈值，分割出障碍物点云、路面点云和未知区域点云；结束彩色图像分割技术，融合颜色信息判决障碍物和路面的正确性，确定障碍物、路面和未知区域的位置范围，实现高鲁棒性的障碍物检测，具有更高的可靠性和实用性。
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公开(公告)号：CN103955215A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410149890.2
申请日：2014-04-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林宇辉信息科技有限责任公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 基于手势识别的自动避障小车，涉及人机交互智能图像信息处理，属于基于深度相机非接触式三维虚拟空间领域和双目立体视觉领域，其车体前部设置分开的两个摄像头，车体内部设置包含单片机的下位机，车体安置两个无线wifi模块，一个无线wifi模块连接一个摄像头，车体还安置一个蓝牙模块，两个小车后轮分别连接着一个精密直流电机。上述自动避障小车的控制装置，其深度体感相机连接上位机，上位机设置串口蓝牙和一个无线wifi模块。本发明通过手势控制小车并绘制地图，在自动运行模式下实现小车自动避障，利用自动控制、网络通信和图像处理技术，操作方便，适合在危险环境下检查周围环境是否有危险和在障碍物多的地形下进行搬运工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN203941451U
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201420180921.6
申请日：2014-04-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林宇辉信息科技有限责任公司
Abstract: 基于手势识别的自动避障小车，涉及人机交互智能图像信息处理，属于基于深度相机非接触式三维虚拟空间领域和双目立体视觉领域，其车体前部设置分开的两个摄像头，车体内部设置包含单片机的下位机，车体安置两个无线wifi模块，一个无线wifi模块连接一个摄像头，车体还安置一个蓝牙模块，两个小车后轮分别连接着一个精密直流电机；其深度体感相机连接上位机，上位机设置串口蓝牙和一个无线wifi模块。本实用新型通过手势控制小车并在自动运行模式下实现小车自动避障，操作方便，适合在危险环境下检查周围环境是否有危险和在障碍物多的地形下进行搬运工作。
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公开(公告)号：CN112164011B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011085140.5
申请日：2020-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应残差与递归交叉注意力的运动图像去模糊方法，其特征在于，包括：1）去模糊网络框架的建立；2）浅层特征提取；3）自适应残差过程；4）递归交叉注意力过程；5）图像重建；6）判别网络模型。这种方法能解决运动模糊图像的非均匀性问题，去除伪影且获取更多的图像高频特征，重建出纹理细节丰富的高质量图像。
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公开(公告)号：CN107220594B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201710316806.5
申请日：2017-05-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似度保留堆叠自编码器的人脸姿态重建与识别方法，其特征是，包括如下步骤：1）多角度人脸图像的姿态角度步进减小；2）目标姿态特征提取；3）构建相似度保留自编码器的总损失函数；4）堆叠相似度保留自编码器；5）训练并微调网络；6）重建与识别：将重建好的正脸图像和网络的最高隐含层特征分别使用线性判别分析法，即LDA法进行降维来提取具有判别性的人脸特征，并用最近邻分类器完成人脸识别。这种方法能够消除人脸图像的姿态角度偏转影响、能够提取到人脸对于多姿态变化更具鲁棒性的特征，且提取到的姿态特征能和原始正脸图像的特征相匹配，从而提高识别率。
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公开(公告)号：CN106504276B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201610938472.0
申请日：2016-10-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种非局部立体匹配方法的组合匹配代价方法和视差联合填充方法，该方法使用基于最小生成树的代价聚合的非局部立体匹配方法，在预处理阶段使用基于改进的最小生成树的方法去除原始图像的噪音，增强纹理信息，获得增强图像。然后在匹配代价阶段不仅使用原始图像的信息，还使用增强图像的信息。这样即得到了图像的局部信息，也能获得全局信息，在后期的代价聚合起一定的作用。在最后的视差细化部分，针对视差不连续和误匹配问题，提出了联合权重填充方法。实验表明，与其他的非局部立体匹配方法相比，该方法的误匹配率低，对边缘区域，重复纹理和遮挡区域有很强的鲁棒性。实验结果证明了本发明方法的有效性。
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公开(公告)号：CN106504276A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610938472.0
申请日：2016-10-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种非局部立体匹配算法的组合匹配代价算法和视差联合填充算法，该算法使用基于最小生成树的代价聚合的非局部立体匹配算法，在预处理阶段使用基于改进的最小生成树的算法去除原始图像的噪音，增强纹理信息，获得增强图像。然后在匹配代价阶段不仅使用原始图像的信息，还使用增强图像的信息。这样即得到了图像的局部信息，也能获得全局信息，在后期的代价聚合起一定的作用。在最后的视差细化部分，针对视差不连续和误匹配问题，提出了联合权重填充算法。实验表明，与其他的非局部立体匹配算法相比，该算法的误匹配率低，对边缘区域，重复纹理和遮挡区域有很强的鲁棒性。实验结果证明了本发明算法的有效性。
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