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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：CN116309771A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310209082.X
申请日：2023-03-07
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉双目稠密视差估计技术领域，涉及一种解耦匹配代价计算与代价体优化的双目稠密视差估计方法，包括匹配代价体计算和代价体优化。匹配代价体计算阶段负责输出一个初始的匹配代价体，该阶段可由任意网络或传统方法实现。代价体优化阶段由本发明所设计的引导代价体优化网络构成，其解耦匹配与引导优化所用的特征，以学习更有针对性的引导特征用于进行上下文权重计算，并灵活地对输入的代价体进行上下文聚合，达到代价优化目的。本发明具备优势为：计算初始代价方式更灵活、特征学习更加高效、可进行更有效的上下文聚合及尺度间聚合。
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公开(公告)号：CN110909671B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201911145461.7
申请日：2019-11-21
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合概率和高度信息的栅格地图障碍物检测方法，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信息。系统容易构建，程序简单，易于实现；利用融合概率和高度信息在多层栅格地图中获取障碍物的位置，鲁棒性强精度高。
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公开(公告)号：CN116563360B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202310197043.2
申请日：2023-03-03
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/50 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉深度估计技术领域，提出一种联合可见光相机和红外相机的深度估计方法。以轻量级的CCF基本模块、CRF基本模块为基础构建神经网络VINet。CCF基本模块加强了在特征编码阶段两种模态特征之间的信息交流，CRF基本模块探索各模态特征的特性，并在融合时选择性的强调了更加相关的特征。两者都具有轻量级与跨模态交叉的特点，因而适合部署到联合可见光相机和红外相机的深度估计中，在保证速度的同时也能达到很高的精度，为联合可见光相机和红外相机的深度估计任务提供了一种新的解决方案。
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公开(公告)号：CN110969102B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201911145497.5
申请日：2019-11-21
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生长的栅格地图障碍物检测方法，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信息。系统容易构建，程序简单，易于实现；利用聚合‑生长‑提取的方法在其中获取障碍物的信息，鲁棒性强精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110889362B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201911145361.4
申请日：2019-11-21
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/762
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：CN111028350B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201911145364.8
申请日：2019-11-21
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种利用双目立体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。利用双目相机和GPU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包含三维信息栅格地图。本发明中的系统容易构建，使用双目立体相机即可完成输入数据的采集；程序简单，易于实现；本发明利用空间先验信息，统计学知识推算栅格高度，使得三维结果更具有鲁棒性；本发明利用空间几何求解栅格的自适应阈值，完成栅格的过滤筛选，提升了算法的泛化能力和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110942477B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201911146443.0
申请日：2019-11-21
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种利用双目相机和激光雷达深度图融合的方法，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。系统容易构建，程序简单，易于实现；利用双目相机和激光雷达融合构建深度图，使得深度图更加稠密精确，而且算法鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN110849352B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201911146220.4
申请日：2019-11-21
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种利用红外、深度和双目相机融合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；利用红外相机，深度相机和双目相机融合构建地图，可以全天候使用，而且算法鲁棒性强精度高。
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公开(公告)号：CN110782506B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201911146411.0
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相机和深度相机融合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；利用红外相机和深度相机融合构建地图，可以低亮度或夜间使用，而且算法鲁棒性强精度高。
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