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公开(公告)号：CN114066733A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111386540.4
申请日：2021-11-22
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种基于图像卷积的无人机图像拼接方法，包括：采用图像卷积算法将无人机采集到的每张原始图像的像素值进行调整，获得对应的特征增强图像；将所有特征增强图像按照采集时间戳排序，构建图像拼接网络，并选取每2张时间相邻的特征增强图像输入图像拼接网络，处理流程如下：检测输入2张图像的重叠区域，从重叠区域中提取特征点，并确定匹配点，然后根据匹配点的图像坐标，计算获得2张图像之间的投影矩阵，并据此拼接成1张图；从图像拼接网络输出的所有拼接图中按顺序逐一选取每2张拼接图，并继续输入网络中，直至所有图像最终合成1张图。本发明属于信息技术领域，能有效解决无人机采集图像拼接过程中由于图像特征稀少而无法拼接的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111445511A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010212037.6
申请日：2020-03-24
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种图像中圆的检测方法，包括：将图像转为灰度图；提取灰度图的边缘点，生成第一边缘轮廓图；对第一边缘轮廓图进行形态学闭运算和腐蚀运算，获得第二边缘轮廓图；提取第二边缘轮廓图中的边缘点，生成第三边缘轮廓图；计算第三边缘轮廓图中的每条边缘轮廓的最小外接矩形的宽高比和轮廓程度值，当值均在阈值范围内时，将其写入边缘轮廓组；将边缘轮廓组中的所有边缘轮廓拟合成圆，并计算拟合圆心坐标和半径；构建边缘点组，计算灰度图中的每个边缘点和拟合圆心距离，当距离和拟合圆半径误差在n个像素内时，将其写入边缘点组；将边缘点组中的边缘点拟合成最终的圆。本发明属于图像处理领域，能有效提高对复杂纹理环境下圆的检测准确度。
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公开(公告)号：CN111445510A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010211840.8
申请日：2020-03-24
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种图像中直线的检测方法，包括：将图像ROI子图转为灰度图；计算ROI子图中每个像素点在x、y方向的梯度值，构成梯度矩阵dx、dy；计算梯度方向角矩阵da；提取ROI子图中的所有边缘点；从梯度方向角矩阵da中提取所有边缘点的梯度方向角，构成梯度方向数组arrAngs；将角度区间[0，360]以n为间隔平均分割成若干子区间，然后将arrAngs中每个边缘点的梯度方向角划分至对应子区间内，统计每个子区间的边缘点的梯度方向角数量，最后读取数量最大的子区间的所有边缘点；将读取的所有边缘点拟合成一条直线。本发明属于图像处理领域，能在具有复杂纹理背景的图像ROI区域里，高效准确的检测出长度最长的目标直线。
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公开(公告)号：CN111445511B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010212037.6
申请日：2020-03-24
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种图像中圆的检测方法，包括：将图像转为灰度图；提取灰度图的边缘点，生成第一边缘轮廓图；对第一边缘轮廓图进行形态学闭运算和腐蚀运算，获得第二边缘轮廓图；提取第二边缘轮廓图中的边缘点，生成第三边缘轮廓图；计算第三边缘轮廓图中的每条边缘轮廓的最小外接矩形的宽高比和轮廓程度值，当值均在阈值范围内时，将其写入边缘轮廓组；将边缘轮廓组中的所有边缘轮廓拟合成圆，并计算拟合圆心坐标和半径；构建边缘点组，计算灰度图中的每个边缘点和拟合圆心距离，当距离和拟合圆半径误差在n个像素内时，将其写入边缘点组；将边缘点组中的边缘点拟合成最终的圆。本发明属于图像处理领域，能有效提高对复杂纹理环境下圆的检测准确度。
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公开(公告)号：CN113963420A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111326034.6
申请日：2021-11-10
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种基于深度学习的三维人脸识别方法，包括：构建人脸三维深度学习网络，计算每个训练样本的高频‑深度映射图，然后将每个训练样本的彩色人脸二维图像和高频‑深度映射图同时输入人脸三维深度学习网络中训练；使用彩色摄像头拍摄获得待测人脸的彩色人脸二维图像，然后将待测人脸的彩色人脸二维图像输入训练后的人脸三维深度学习网络，输出获得待测人脸的三维点云坐标；根据待测人脸的彩色人脸二维图像和三维点云坐标，计算三维人脸特征向量，然后将待测人脸的三维人脸特征向量和注册库中已注册人脸的三维人脸特征向量进行对比，从而识别待测人脸的人员信息。本发明属于信息技术领域，能充分利用人脸的深度信息来有效提高人脸识别结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN113850195A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111135049.4
申请日：2021-09-27
Applicant: 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种基于3D视觉的AI智能物体识别方法，包括：建立虚拟三维坐标系，以三维坐标系原点为中心、对称放置3个鱼眼相机，每个鱼眼相机前设置一个棋盘格标定板；从每个棋盘格标定板上选取若干角点作为特征点，获取特征点的三维坐标，并通过角点检测算法获得二维坐标，然后采用PNP算法，计算每个鱼眼相机从三维到二维空间的转换关系：旋转矩阵和平移矩阵；通过鱼眼相机的内参、旋转矩阵和平移矩阵，获得每个相机图像和三维空间的对应关系，然后将3个鱼眼相机采集图像拼接成3D视觉图像；构建并训练一个3D视觉图像识别网络，输入3D视觉图像，并将识别出的物体显示在图像上。本发明属于信息技术领域，能获得360度视场范围的场景图像，并准确识别场景中物体。
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