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公开(公告)号：CN118570295A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410354909.0
申请日：2024-03-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 重庆大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种视觉重定位方法及系统，涉及计算机视觉领域。其中，所述方法包括：根据查询图像中各个2D特征点的显著性信息，选取出2D关键点；利用场景坐标回归网络预测与2D关键点相匹配的3D场景坐标；其中，场景坐标回归网络在离线阶段完成对3D场景的学习，并在离线学习过程中引入几何约束策略；采用基于随机采样一致性方案的PnP算法，根据2D关键点和对应的3D场景坐标进行位姿求解，得到查询图像的六自由度位姿。相较于现有技术，本发明可以降低定位任务中离群点的数量并使网络能够从图像中一些有价值的区域学习，获得的匹配对和计算量都大幅减少，节约了计算资源，重定位结果精度高。
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公开(公告)号：CN105894478B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610435536.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于统计局部秩特征的图像去噪方法，首先利用局部秩算子，在不同参数条件下对图像进行局部秩变换，得到图像的正局部秩变换和负局部秩变换；接着将所述正局部秩变换和负局部秩变换相加得到参数连续变化的统计局部秩特征；之后在稀疏表示的图像去噪方法的基础上，将所述统计局部秩特征作为约束条件对图像进行初次去噪；最后通过控制去噪前与去噪后图像之间所述统计局部秩特征的差异对图像进行二次去噪，实现图像噪声的去除，获得最终的清晰图像。其显著效果是：与传统的基于稀疏表示的去噪方法相比，具有更佳的去噪效果，能够获得质量更高的去噪图像，进而能有效保障后续图像处理和分析的可靠性。
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公开(公告)号：CN118505978A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410681372.9
申请日：2024-05-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 重庆大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/46 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/58 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种视觉定位方法、系统、车辆及计算机可读存储介质，所述方法包括获取环境图像，提取所述环境图像的全局描述子；对所述环境图像进行语义分割，以得到所述环境图像的语义描述子；利用经过训练的显著性模型，确定所述环境图像对应的显著性描述子；基于所述全局描述子、所述语义描述子以及所述显著性描述子，在预设环境地图中查找所述环境图像对应的目标图像。该方法提出了基于全局描述子的视觉位置识别框架，并将语义描述子和显著性描述子引入到该识别框架中，利用语义描述子来有效解决图像由于季节、天气以及光照等原因引起的图像内容的改变，同时通过显著性描述子对动态干扰物体进行过滤，有效提高了定位的稳定性与定位精度。
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公开(公告)号：CN107024602A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710145842.X
申请日：2017-03-13
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种用于大范围表面流场测量的碎纸机，它包含机箱(1)和安装在机箱(1)的外侧的驱动电机以及由驱动电机驱动的切纸机构，储纸机构和出纸机构，所述机箱(1)的底部设置有一块底板(2)；所述切纸机构包含设置在机箱(1)内的定位座(3)，该定位座(3)两侧的下底边处与底板(2)之间预留有供纸张通过进纸口(a)和出纸口(b)。本发明能够架设在河道上实现碎纸片的均匀分布，如果需要一次散布大量的碎纸片，还可以通过匀速拖动碎纸机，实现大量散布的目的，且整体的传动结构稳定可靠，整体的机械故障率较低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106419911A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610911036.4
申请日：2016-10-19
Applicant: 重庆大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/16
CPC classification number: A61B5/0476 , A61B5/04012 , A61B5/165 , A61B5/725 , A61B5/7257 , A61B5/7264 , A61B5/7267 , A61B5/7271
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电波分析的情绪检测方法，首先利用原始的脑电数据来提取特征，分别提取出分形维度特征、能量特征、统计学特征和高阶交叉特征；然后利用类内相关系数法来评价所提取特征的特征参数进而获得最稳定的特征参数；之后通过支持向量机将获得的特征参数用来训练分类模型；最后利用训练出的分类模型实现情绪的实时检测。其显著效果是：通过利用类内相关系数法来获得最稳定的特征参数，成功训练出了稳定准确的分类模型；与传统的方法相比，无需重新训练分类模型，操作更简单，分类精度更高。
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公开(公告)号：CN103280052B
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201310181079.8
申请日：2013-05-15
Applicant: 重庆大学
IPC: G08B13/196 , H04N7/18
Abstract: 本发明涉及一种应用于长距离轨道线路智能视频监控的入侵检测方法，属于视频监控领域。本发明通过以下步骤实现：（1）初始化：通过透视建模与背景学习两个并行的步骤，获得轨道线路的不同位置在视频帧中所对应的透视缩放因子和相对稳定的监控视场背景图像。若已通过初始化得到透视缩放因子和监控视场背景图像，则无需重复初始化。（2）入侵检测：包括检测报警和背景更新两个并行的步骤，其中检测报警由前景检测、形态修正、透视还原、阈值判定四个子步骤组成。透视还原可将轨道线路上不同位置闯入的运动目标还原至统一的尺度，从而消除透视现象的影响。与现有技术相比，本发明能够去除透视现象的影响，使出现在轨道线路不同位置的运动目标均服从统一的阈值范围约束，极大地减少透视现象导致的误报警、漏报警，实现对长距离轨道线路的有效防护。
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公开(公告)号：CN105894478A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610435536.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002
Abstract: 本发明公开了一种基于统计局部秩特征的图像去噪方法，首先利用局部秩算子，在不同参数条件下对图像进行局部秩变换，得到图像的正局部秩变换和负局部秩变换；接着将所述正局部秩变换和负局部秩变换相加得到参数连续变化的统计局部秩特征；之后在稀疏表示的图像去噪方法的基础上，将所述统计局部秩特征作为约束条件对图像进行初次去噪；最后通过控制去噪前与去噪后图像之间所述统计局部秩特征的差异对图像进行二次去噪，实现图像噪声的去除，获得最终的清晰图像。其显著效果是：与传统的基于稀疏表示的去噪方法相比，具有更佳的去噪效果，能够获得质量更高的去噪图像，进而能有效保障后续图像处理和分析的可靠性。
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公开(公告)号：CN103280052A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310181079.8
申请日：2013-05-15
Applicant: 重庆大学
IPC: G08B13/196 , H04N7/18
Abstract: 本发明涉及一种应用于长距离轨道线路智能视频监控的入侵检测方法，属于视频监控领域。本发明通过以下步骤实现：（1）初始化：通过透视建模与背景学习两个并行的步骤，获得轨道线路的不同位置在视频帧中所对应的透视缩放因子和相对稳定的监控视场背景图像。若已通过初始化得到透视缩放因子和监控视场背景图像，则无需重复初始化。（2）入侵检测：包括检测报警和背景更新两个并行的步骤，其中检测报警由前景检测、形态修正、透视还原、阈值判定四个子步骤组成。透视还原可将轨道线路上不同位置闯入的运动目标还原至统一的尺度，从而消除透视现象的影响。与现有技术相比，本发明能够去除透视现象的影响，使出现在轨道线路不同位置的运动目标均服从统一的阈值范围约束，极大地减少透视现象导致的误报警、漏报警，实现对长距离轨道线路的有效防护。
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公开(公告)号：CN119649326A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411687900.8
申请日：2024-11-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶环境下的不确定性感知半监督目标检测方法，包括步骤：S1、通过有标签数据的监督学习，利用数据增强和不确定性损失函数得到具有预测不确定性能力的教师模型；S2、教师模型利用无标签数据推理生成模糊伪标签；S3、以模糊伪标签作为学生模型的学习目标，量化教师和学生模型的不确定性输出的相似性。解决了现有半监督目标检测任务中缺乏引入不确定性机制来应对标签匮乏导致的算法检测性能降低的问题。
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