公开(公告)号：CN117197779A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311167125.9

申请日：2023-09-11

Applicant: 苏州大学

Inventor： 谢劼 ,  叶陆琴 ,  吴澄 ,  盛洁 ,  宗泽

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/141 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明涉及一种基于双目视觉的轨道交通异物检测方法，包括将双目摄像机设置于轨道交通屏蔽门上预设位置处；利用双目摄像机采集预设区域在正常状态下与轨道交通运行过程中的双目图像，转换为点云图像，获取模板点云与实时点云；以模板点云为前帧、实时点云为后帧，进行差分，获取表征障碍物的异常点；对异常点进行聚类，得到多个点云簇；基于每个点云簇中异常点的坐标，获取点云簇所对应的障碍物的中心坐标与尺寸。双目摄像机替代雷达等高成本检测设备，降低了检测设备的设备成本与安装精度，提高了采集图像的稳定性；利用双目图像与点云图像对异物进行检测，大大提高了异物检出率，在保证低成本、低安装精度检测设备的同时，提高了检测准确率。

公开(公告)号：CN119693602A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411721526.9

申请日：2024-11-28

Applicant: 苏州大学

Inventor： 谢劼 ,  张瑾 ,  吴澄 ,  盛洁 ,  宗泽 ,  耿迅

IPC: G06V10/22 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/75 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种屏蔽门场景下的目标检测方法及设备，包括获取预设检测区域与模板点云；实时采集轨道交通运行过程中，屏蔽门关闭后，预设检测区域的当前点云数据，作为实时点云，与模板点云进行差分，获取差分结果，通过聚类算法判断是否存在异常区域；若存在则获取实时点云中的异常区域作为感兴趣区域，获取异常物体中心坐标，并向外扩展预设个数的像素点，构成稀疏深度提示点集；将感兴趣区域的点云数据投影至二维平面上，生成密集深度提示掩膜；将两个提示信息，输入SAM模型，对感兴趣区域进行实例分割，获取异常物体的二维边界框与异常物体类别，完成对异常物体的识别。

公开(公告)号：CN118351160B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202410495295.8

申请日：2024-04-24

Applicant: 苏州大学

Inventor： 宗泽 ,  谢劼 ,  盛洁 ,  张瑾 ,  吴澄 ,  徐克洋

IPC: G06T7/521 ,  G06T7/593

Abstract: 本发明涉及一种基于点云监督的双目立体匹配的列车测距方法，该方法包括以下步骤：S1：采集列车的双目图像和点云数据；S2：构建双目立体匹配网络，将所述双目图像输入到所述双目立体匹配网络中，利用所述点云数据作为监督信号，对所述双目立体匹配网络进行监督训练，得到粗视差图像；S3：构建残差优化网络，通过所述残差优化网络将提前重建的点云数据的细节信息增加到所述粗视差图像中进行网络训练，得到最终视差图像；S4：将所述最终的视差图像转换为深度图像，根据所述深度图像得到列车之间的行车距离。本发明通过离线雷达采集的点云数据来监督双目深度立体匹配网络来优化视差图像中存在误差的区域，以此提高了列车测距的精度。

公开(公告)号：CN118196295A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410358349.6

申请日：2024-03-27

Applicant: 苏州大学

Inventor： 宗泽 ,  谢劼 ,  阙郁霏 ,  盛洁 ,  张瑾 ,  吴澄 ,  洪旭扬

IPC: G06T17/00 ,  G06T15/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种点云稠密化方法，包括获取样本点云及其对应的原始右目图像与原始左目图像；提取样本点云的初始点云特征后，利用上采样器，按照预设上采样率对初始点云特征进行特征扩展，获取稠密化点云特征并进行坐标重建，获取基于世界坐标的稠密化点云坐标后，转换为基于左目坐标系的稠密化点云坐标，以便与原始右目图像和原始左目图像，获取左目深度图；基于左目深度图、原始右目图像，获取预测左目图像；利用L1范数构建预测左目图像与原始左目图像的损失函数，更新上采样器，直至损失函数收敛，获取训练好的上采样器；将待处理点云的初始点云特征输入，获取稠密化点云特征，并进行坐标重建，得到待处理点云的稠密化点云坐标。

公开(公告)号：CN118351160A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410495295.8

申请日：2024-04-24

Applicant: 苏州大学

Inventor： 宗泽 ,  谢劼 ,  盛洁 ,  张瑾 ,  吴澄 ,  徐克洋

IPC: G06T7/521 ,  G06T7/593

Abstract: 本发明涉及一种基于点云监督的双目立体匹配的列车测距方法，该方法包括以下步骤：S1：采集列车的双目图像和点云数据；S2：构建双目立体匹配网络，将所述双目图像输入到所述双目立体匹配网络中，利用所述点云数据作为监督信号，对所述双目立体匹配网络进行监督训练，得到粗视差图像；S3：构建残差优化网络，通过所述残差优化网络将提前重建的点云数据的细节信息增加到所述粗视差图像中进行网络训练，得到最终视差图像；S4：将所述最终的视差图像转换为深度图像，根据所述深度图像得到列车之间的行车距离。本发明通过离线雷达采集的点云数据来监督双目深度立体匹配网络来优化视差图像中存在误差的区域，以此提高了列车测距的精度。