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公开(公告)号：CN116342717A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310419747.X
申请日：2023-04-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 安徽爱观视觉科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于线结构光的无公共视场的多相机标定方法，包括：利用空间中至少3个不同方向的平面标定装置来标定每个相机的内部参数；调整激光平面，使空间标定装置在相邻两台相机的有效成像区域内接到清晰的激光线条，其中，每台相机的成像次数不少于两组；在拍到的激光线条图像中，提取激光线条的能量中心坐标，利用每台相机不少于两条激光直线在各自的相机坐标系内计算拟合平面；重复上述步骤，得到多组拟合平面参数；根据得到的多组拟合平面参数，利用平面共面约束，求解相机之间的初始相对位置关系，并通过LM优化算法提高标定精度。本发明能够用较低的成本、在更多的场景中提供高精度的标定结果。
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公开(公告)号：CN115631086A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211307322.1
申请日：2022-10-25
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种实时图像序列的几何校正装置，其中，流水线实时计算模块用于根据标定的相机参数实时计算输出图像像素点的位置坐标相对于输入图像像素点的位置坐标；输入缓存单元用于缓存输入图像数据；输入缓存管理模块用于根据输入图像像素点的位置坐标的整数部分管理输入缓存单元中的输入图像数据；插值计算模块用于将输入图像像素点的位置坐标的小数部分作为插值计算的权重，对输入图像数据进行插值计算，得到校正图像值；校正系统控制模块用于启动流水线实时计算模块和控制输入缓存管理模块的数据处理，以完成从输入畸变图到输出校正图的时序控制。本发明能够以较少的嵌入式硬件资源实现高实时性图像序列的校正。
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公开(公告)号：CN114882091A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210476348.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种结合语义边缘的深度估计方法，包括：获取待深度估计的图像；将所述图像输入至训练好的深度学习网络中得到深度预测图和语义边缘预测图；所述深度学习网络包括：共享特征提取模块、深度估计模块、边缘增强权重模块、深度边缘语义分类模块和语义边缘检测模块；所述共享特征提取模块用于提取所述图像中的特征信息，并传输给所述深度估计模块和语义边缘检测模块；所述深度估计模块通过所述语义边缘检测模块输出的语义边缘引导视差平滑，并通过图像双重构的方式进行深度估计；所述边缘增强权重模块基于所述深度估计模块输出的深度预测图的深度边缘形成所述语义边缘检测模块所需要融合的特征结果；所述深度边缘语义分类模块用于进行深度边缘语义分类预测；所述语义边缘检测模块用于输出图像的语义边缘分类预测。本发明能够提高准确度。
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公开(公告)号：CN113886791A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111219097.1
申请日：2021-10-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06F21/32 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/587
Abstract: 本申请实施例所公开的一种身份信息的确定方法、装置、电子设备及存储介质，包括获取用户的待验证面部图像，若待验证面部图像与候选面部图像集合中的任一候选面部图像匹配，基于动态的目标生成第一图像序列；其中，第一图像序列中的每个第一图像包括目标，目标在每个第一图像中的位置是不同的。进而获取用户对应的第二图像序列，该第二图像序列中的每个第二图像是用户注视目标时采集的用户的面部图像，并根据第一图像序列和第二图像序列，确定用户的身份信息。基于本申请实施例通过基于动态的目标随机生成给用户注视的第一图像序列，可以有效防止他人利用静态图片、录制视频等手段欺骗认证系统，可以提高系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111258059B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202010069442.7
申请日：2020-01-21
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种柔性手机摄像头光学镜片，包括柔性衬底、设于其表面上的微纳结构超表面和设于其后端的偏振片，微纳结构超表面为微纳结构单元的周期性阵列，不同微纳结构单元具有相同的尺寸和不同的指向角度，指向角度根据所需的电磁波通过各微纳结构单元后的相位累积以及相位累积与指向角度的对应关系相应确定。本发明还提供该光学镜片的制作方法。本发明的光学镜片通过将微纳结构超表面与柔性衬底结合，不仅能实现光学聚焦功能，还能弯曲折叠，且展开后不影响其光学性能，解决了手机摄像头传统光学镜片依赖于表面形状的问题，为手机摄像头光学镜片不可折叠的问题提供了一种解决方案，以满足柔性屏手机对可弯曲折叠的手机摄像头光学镜片的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111862234A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010711704.5
申请日：2020-07-22
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种双目相机自标定方法及系统，包括：1)获取左右原始图像；2)校正左右原始图像；3)从左右校正图像中提取特征点并匹配；4)统计左右图像纵坐标偏差的平均值，若大于对应阈值则修正估计第一参数组，反复迭代修正，直至小于对应阈值；5)找到静态物体；6)处于移动状态时，追踪静态物体的视差及车轮运动信息；7)得到车轮运动距离与静态物体的三维距离变化值的距离偏差，若大于对应阈值则修正估计第二参数组，反复迭代校正，直至小于对应阈值，完成自标定。本发明利用实时图像追踪和车体运动信息，对内外参进行优化标定，完成图像校正工作，为车体提供准确的三维识别数据。
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公开(公告)号：CN111402309A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010149137.9
申请日：2020-03-05
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种多目立体相机的校准及深度图像处理方法，包括：在多目相机设备中选取基准相机和待修正相机，并获取相应的基准相机图像和对待修正相机图像；根据所述基准相机图像和对待修正相机图像对所述待修正相机的内参量和外参量进行优化；得到最终的深度图像。本发明的方法利用匹配特征的深度计算结果实现对相机参量的优化，使多个深度图像的交界部分过渡平滑，可以根据优化的参量对未重合部分的深度图像进行进一步的精化调整，并且通过不同双目间的相互约束，保证最终深度结果一致性与稳定性。
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公开(公告)号：CN119918598A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411933694.4
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06N3/063 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06F15/78
Abstract: 本发明涉及一种基于数据流驱动的片上卷积神经网络计算系统，包括：卷积神经网络模块，用于对输入图像进行特征提取并生成第一特征张量和第二特征张量；所述卷积神经网络模块包括由若干卷积层构成的共享编码器、特征点解码器和描述子解码器，各个卷积层之间采用流接口进行数据传递，并基于缓存机制实现由数据流驱动的卷积层数据处理；特征点提取模块，用于基于所述第一特征张量提取特征点坐标，并实时输出所述特征点坐标和扫描坐标；描述子计算模块，用于实时获取所述特征点坐标、所述扫描坐标，并根据所述特征点坐标和所述扫描坐标从所述第二特征张量中选择对应位置的张量数据进行描述子计算。本发明能够有效实现并加速片上卷积神经网络计算。
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公开(公告)号：CN119888250A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411912298.3
申请日：2024-12-24
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于归一化交并比的目标关联方法，包括以下步骤：获取源目标集；对待处理图像进行目标检测，获得若干候选边界框及其置信度；提取置信度高于设定的置信度阈值的所述候选边界框，组成候选目标集；以源目标集中各个待关联目标对应的边界框与各个所述获选边界框的归一化交并比值为元素构建代价矩阵，所述归一化交并比值#imgabs0#基于所述代价矩阵，利用匈牙利算法求解与所述待关联目标最匹配的所述获选边界框，获得多个最佳匹配对；根据每组所述最佳匹配对的归一化交并比值确定目标是否关联。本发明能够显著提升目标追踪关联任务的准确度。
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公开(公告)号：CN119832176A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411879409.5
申请日：2024-12-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T17/05 , G06T7/55 , G06T7/70 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G01C22/00
Abstract: 本发明涉及一种基于多目视觉场景理解的无人系统自主探索方法，该方法融合可见光和红外图像优势，提高了无人系统在恶劣天气、光照变化及通信受限场景下的适应能力。通过多模态图像融合、轻量级目标检测和基于深度阈值的背景滤除实现类像素级的语义分割，精确估算感兴趣目标位姿。利用体素地图和目标检测结果构建探索边界，并基于此实现兼顾探索空间和场景理解的探索决策，引导无人系统执行自主探索任务。本发明为复杂任务场景下的视觉定位与场景感知提供了有力支撑，显著提升无人系统的鲁棒性与环境适应能力，适用于野外救援、隧道巡检及矿洞勘察等复杂任务场景。
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