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公开(公告)号：CN115272420B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211188338.5
申请日：2022-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06T7/246 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种长时目标跟踪方法、系统及存储介质，该长时目标跟踪系统包括数据读取模块、双光融合跟踪模块、单光级联检测模块和决策模块，所述双光融合跟踪模块包括图像特征对齐模块、特征融合模块、多跟踪器协同模型；所述单光级联检测模块包括方差检测器、集合检测器、最近邻检测器；所述数据读取模块用于从可见光和热红外摄像头读取可见光图像和热红外图像。本发明的有益效果是：本发明的长时目标跟踪方法及系统具有较高的跟踪精度、鲁棒性与实时性。
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公开(公告)号：CN115272140A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211195534.5
申请日：2022-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06V10/28 , G06V10/30 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种红外图像量化和增强方法、系统及存储介质，该方法包括数据准备步骤：将14bits红外图像数据生成8bits红外图像数据，生成的8bits红外图像数据作为标签图像；训练步骤：将14bits红外图像数据归一化为[0,1]范围内的浮点数，归一化的数据输入到基于多尺度特征融合的主网络中，主网络提取不同尺度的图像特征，对不同尺度的图像特征进行融合，生成8bits红外图像；将主网络生成的8bits红外图像和标签图像输入判别器模块，促使主网络生成质量更高的红外图像。本发明的有益效果是：本发明能够将14bits红外图像映射为高质量的8bits红外图像数据，生成图像速度更快，占用的CPU资源更少。
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公开(公告)号：CN118584950A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410609081.9
申请日：2024-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了基于视觉反馈的移动机器人精确定位方法、系统，获取目标机器人的期望位置，期望位置包括期望坐标；控制目标机器人运动至目标位置；当目标位置与期望位置之间存在定位误差时，采集待识别面图像，并确定待识别面中至少一个特征点坐标；计算期望坐标与特征点坐标之间的坐标偏差；基于坐标偏差，计算所述目标机器人的期望速度，并控制目标机器人按照期望速度朝期望位置运动，直到坐标偏差小于预设阈值时，对目标机器人进行制动。通过粗定位将目标机器人定位至期望位置附近，然后通过计算其与期望位置之间的坐标偏差，进行目标机器人的期望速度的计算，并基于该期望速度，对目标机器人的运动进行速度调节，以实现精准定位。
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公开(公告)号：CN115294176A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211177765.3
申请日：2022-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06T7/246 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种双光多模型长时间目标跟踪方法、系统及存储介质，该双光多模型长时间目标跟踪方法包括预训练步骤、训练步骤、重参数化步骤和推理步骤。本发明的有益效果是：本发明使得可见光‑热红外双光目标跟踪器具有更好的鲁棒性和泛化能力，能够更准确更快速的实现对目标的长时间跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115273154A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211171768.6
申请日：2022-09-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于边缘重构的热红外行人检测方法、系统及存储介质，热红外行人检测方法包括数据预处理步骤、主干网络预训练步骤、模型训练步骤和预测步骤。本发明的有益效果是：通过引入边缘信息，引导模型深入挖掘热红外图像中的边缘特征；通过引入主干网络预训练方法，提升主干网络的特征提取和学习能力；通过设计全新的算法架构，提升热红外行人检测性能；通过引入针对性训练流程，避免使用额外任务和额外数据，提升模型有效信息量，不影响实际运行速度。
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公开(公告)号：CN115272420A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211188338.5
申请日：2022-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06T7/246 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种长时目标跟踪方法、系统及存储介质，该长时目标跟踪系统包括数据读取模块、双光融合跟踪模块、单光级联检测模块和决策模块，所述双光融合跟踪模块包括图像特征对齐模块、特征融合模块、多跟踪器协同模型；所述单光级联检测模块包括方差检测器、集合检测器、最近邻检测器；所述数据读取模块用于从可见光和热红外摄像头读取可见光图像和热红外图像。本发明的有益效果是：本发明的长时目标跟踪方法及系统具有较高的跟踪精度、鲁棒性与实时性。
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公开(公告)号：CN115272139A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211195148.6
申请日：2022-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种热红外图像的量化与自适应增强方法、系统及存储介质,该方法包括步骤S1：针对输入的14bit热红外图像，使用不同参数的Gama变换将图像调整到不同亮度并归一化，得到不同亮度级别的图像；步骤S2：对于不同亮度的图像分别采用基于滤波的增强方法处理，得到图片的基础层和细节层，将细节层增强后和基础层重新进行组合得到各个亮度下的增强结果；步骤S3：将由步骤S1、步骤S2进行增强后的多个不同亮度级别下的图像进行融合，使得不同亮度下的细节特征均保留到一张图像下；步骤S4：将14bit热红外图像量化为8bit热红外图像，得到最终图像。本发明的有益效果是:本发明提供了更多可供人眼分辨的图像细节。
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公开(公告)号：CN115100235A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210989700.2
申请日：2022-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种目标跟踪方法、系统及存储介质，目标跟踪方法包括预训练步骤、训练步骤和预测步骤，在训练步骤中，使用共享特征的特征提取网络分别对模板图像和搜索图像进行特征提取，得到模板特征和搜索特征，经过级联自注意力‑跨注意力特征增强融合模块进行模板特征和搜索特征的深层融合，然后经过细节特征增强模块进行多分支的特征细节增强，再进入跨注意力特征模块做最终的特征融合后，最后使用一个跟踪头预测目标的坐标；在整个训练过程中，采用基于全局和局部的知识蒸馏训练方法来指导训练。本发明的有益效果是：本发明的目标跟踪方法及系统具有较高的跟踪精度、鲁棒性与泛化能力。
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公开(公告)号：CN222388863U
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202421068454.8
申请日：2024-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本实用新型涉及物流机器技术领域，公开了一种搬运小车。搬运小车包括：小车主体，所述小车主体包括底盘和车轮，所述车轮设置在所述底盘；机械臂，所述机械臂设置在所述底盘上，用于抓取物品；以及二维坐标定位组件，所述二维坐标定位组件设置在所述底盘，包括定位轮和信息处理模块，所述定位轮随搬运小车移动而转动，所述信息处理模块用于根据所述定位轮的位移信息计算搬运小车的位置坐标，以控制搬运小车运动。本实用新型提供的搬运小车能够通过定位轮计量搬运小车位移移动的信息，从而在指定的行走区域内能够准确快速对搬运小车所处位置坐标进行确认，便于进行移动控制，实现对搬运小车工作过程的精准控制，降低了环境对无人小车的影响。
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