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公开(公告)号：CN111586106A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010286429.7
申请日：2020-04-13
IPC: H04L29/08 , H04Q11/00 , H04B3/54 , H04L12/10 , H04L12/931
Abstract: 本发明公开了一种观测系统及观测方法，所述观测系统包括第一交换机、至少一个第二交换机以及至少一个观测终端，所述第一交换机与至少一个所述第二交换机连接，每个所述观测终端与至多一个所述第二交换机连接，所述观测终端用于采集观测数据，所述第二交换机用于将所述观测终端采集的观测数据传输至所述第一交换机，所述第一交换机用于对所述观测数据进行处理，所述第一交换机对所述观测数据进行处理。本发明通过设置一个第一交换机、多个第二交换机和多个观测终端，对于每个观测终端来说，可以通过至少一个第二交换机将数据传输至第一交换机，实现了保障将观测终端的观测数据有效传输至第一交换机的效果。
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公开(公告)号：CN111260597A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010027774.9
申请日：2020-01-10
Abstract: 一种多波段立体相机的视差图像融合方法，属于图像处理和计算机视觉领域。本发明提出的利用双目视差估计的中间输出获取像素视差置信度信息的方法，该置信度信息可用于判断该位置视差可信度，辅助视差融合。置信度获取过程充分利用计算的中间输出，可方便嵌入到传统视差估计过程中，计算效率高，简洁易操作。本发明提出的多波段立体相机视差融合方法，参与融合的视差图是根据对应波段双目图像获得，充分利用了每个波段信息，同时避免引入不确定性及误差。根据置信度对视差进行融合的策略，可选取各波段的准确信息，达到多波段设备优势互补目的。
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公开(公告)号：CN111062905A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911304499.4
申请日：2019-12-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，提出一种基于显著图增强的红外和可见光融合方法，是一种利用滤波分解手段和显著增强的红外与可见光融合算法。利用双目相机和NVIDIA TX2构建高性能运算平台，并构建高性能求解算法以获高质量的红外和可见光融合图像。系统容易构建，分别使用立体双目红外和可见光相机即可完成输入数据的采集；程序简单，易于实现；利用红外和可见光相机成像的不同原理，通过用于滤波分解把输入图像分解成背景层和细节层，针对背景层设计了基于显著图增强的融合方法，针对细节层设计基于像素对比度的融合算法，该算法有效增强了融合图像的质量并处理了融合图像后产生的伪影，最后通过GPU加速达到实时。
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公开(公告)号：CN110969670A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911154076.9
申请日：2019-11-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于显著特征的多光谱相机动态立体标定算法。所述的联合自标定方法步骤如下：第一步，将原图根据红外相机和可见光相机各自内参和原来的外参进行去畸变和双目校正。第二步，基于直方图对比度方法对红外图像和可见光图像分别进行显著性检测。第三步，在红外图像和可见光图像分别提取特征点。第四步，对上一步提取的特征点进行匹配。第五步，判断特征点覆盖区域。第六步，修正标定结果。本发明解决了由于温湿度、震动等因素造成红外相机和可见光相机位置关系的改变。具有速度快、结果精确、操作简单等优点。
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公开(公告)号：CN110910498A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911146114.6
申请日：2019-11-21
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种利用激光雷达和双目相机构建栅格地图的方法，属于图像处理和计算机视觉领域。利用严谨的配准策略完成传感器配准，从硬件的层次提升系统效率。利用GPU构建高性能运算平台，并构建高性能求解算法构建栅格地图。系统容易构建，程序简单，易于实现；利用激光雷达和双目相机使得算法鲁棒性强精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110889364A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911146111.2
申请日：2019-11-21
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种利用红外与可见光传感器构建栅格地图的方法，属于图像处理和计算机视觉领域。利用严谨的配准策略完成传感器配准，从硬件的层次提升系统效率。利用GPU构建高性能运算平台，并构建高性能求解算法构建栅格地图。系统容易构建，程序简单，易于实现；利用红外与可见光传感器，可以达到全天候使用，算法鲁棒性强精度高。
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公开(公告)号：CN110889362A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911145361.4
申请日：2019-11-21
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种利用栅格地图高度信息的障碍物检测方法，属于图像处理和计算机视觉领域。利用GPU构建高性能运算平台，并构建高性能求解算法以获得地图中障碍物细心。系统容易构建，程序简单，易于实现；利用两次聚合算法将空间中相近的虚拟点分为一类；结合严谨筛选合并过程完成障碍物的选择。
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公开(公告)号：CN110661541A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910843177.0
申请日：2019-09-06
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于水下机器人研发与测试领域，提供一种基于机器学习的水下机器人定位评定系统，包括水下电磁波通讯模块，水上无线通讯模块和后台监测模块。水下电磁波通讯模块包括电磁波接收器、电磁波发射器、数据收发线和微控制器，微控制器通过数据收发线与无线收发器a相连；水上无线通讯模块由无线收发器a和无线收发器b组成，后台监测模块由监视器组成，所述监视器和无线收发器b通过有线直连；本评定系统由机器对水下机器人位置进行评定，当水下机器人到达目标地点位置附近就能被水下电磁波通讯模块快速高效接收，通过机器学习算法快速分析是不是水下机器人到达了目标地点，不需要裁判评委长时间注视屏幕，同时本系统不受水下环境杂质影响。
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公开(公告)号：CN110111236A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910316843.5
申请日：2019-04-19
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于渐进式对抗生成网络的多目标草图生成图像的方法，其通过将实例和整个图像的生成过程解耦，促进实例纹理颜色的生成，以及促进整体图像关系的生成。并且使用判别草图扩增技术，通过获取判别区域的草图信息使得图像生成过程中具有更加准确的结构约束。本发明提供的方法，解决了现存网络由于学习整个图像的分布而忽略了图像中实例部分的分布并由此导致的在不同的实例上产生相同的纹理和颜色的问题，在MS-COCO数据集中获取了较高的Inception Score和较低的Fre′chet inception distance，即本发明的方法在生成数据的质量和多样性上都取得了很好的结果。
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公开(公告)号：CN108768523A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810586592.8
申请日：2018-05-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04B10/116 , H04B10/516 , H04B13/02
CPC classification number: H04B10/116 , H04B10/516 , H04B13/02
Abstract: 本发明提供了一种水下通用的光通信系统，属于无线通信设备技术领域。一种水下通用的光通信系统包括数据发送子系统与数据接收子系统。本发明通过一种水下通用的光通信系统来实现在水下复杂环境下，使用单系统对模拟信号与数字信号二者的低误码率传递。本发明的光通信系统具有在水下复杂环境下传递数字信号与模拟信号的功能，弥补了当前同类产品只能传输数字信号的不足，使其可适应多种不同环境下不同的需求。本发明的光通信系统配套使用了多种算法，降低了传输的误码率。
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