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公开(公告)号：CN112580804A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011555461.7
申请日：2020-12-23
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种目标图像处理模型的确定方法、装置及存储介质，方法包括根据待剪枝图像处理模型的历史剪枝信息和历史精度信息，确定当前剪枝信息；基于当前剪枝信息，对待剪枝图像处理模型进行剪枝处理，得到剪枝后的模型；将样本图像输入剪枝后的模型，进行特征预测处理，得到预测特征信息；根据样本图像的标签信息和预测特征信息，确定剪枝后的模型的精度信息；根据剪枝后的模型的精度信息和当前剪枝信息，确定待剪枝信息；若待剪枝信息满足预设停止剪枝条件，将剪枝后的模型确定为目标图像处理模型。本发明可以减小目标图像处理模型的结构，减少目标图像处理模型所占资源，还可以保证剪枝后的网络模型的精度。
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公开(公告)号：CN111862235A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010711714.9
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)找到静态物体及车道线；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及车道线的宽度偏差，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、车体运动信息及车道宽度信息，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：CN111698386A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010455596.X
申请日：2020-05-26
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04N5/04
Abstract: 本发明涉及一种多路图像数据前端同步发送装置，包括：图像接入与合并传输模块，用于完成多路图像数据的同步接入与合并；图像帧编号添加模块，用于对合并后的图像数据依次添加图像帧编号；图像行/帧校验添加模块，用于对图像数据添加行/帧校验码；至少两条图像发送通道，用于完成多路图像的同步输出，其中，每条图像发送通道中传输的图像数据完全相同。本发明还涉及一种多路图像数据后端同步接收装置和一种多路图像数据的远距离同步传输系统。本发明对非压缩的多路图像数据能够提高同步传输可靠性。
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公开(公告)号：CN111190981A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911354167.7
申请日：2019-12-25
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种三维语义地图的构建方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过获取环境图像集合，并根据已训练的语义分割模型对环境图像集合进行语义分割，得到语义图像序列。将语义图像序列的每帧语义图像投射到预先建立的三维坐标系上，得到第一点云集合，第一点云集合中的第一点云对应每帧语义图像。对第一点云集合进行滤波，得到滤波后的第一点云集合；对滤波后的第一点云集合中的第一点云进行聚类处理，得到第二点云集合；对第二点云集合进行滤波，得到三维语义地图。本申请将彩色图像序列和深度图像序列结合作为语义分割模型的输入，如此，可以提升语义预测能力，且基于带语义的点云分层次地进行滤波，可以节约缓存、提升实时性。
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公开(公告)号：CN109765241A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910021731.7
申请日：2019-01-09
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供一种弓网状态的监测装置，包括：双目视频同步采集设备、车载服务器、计算模块、以及在线校准模块；由双目视频同步采集设备获取接触线与受电弓之相交区域的第一图像和第二图像，进而车载服务器将第一图像和第二图像对准，进行立体匹配，获取匹配的对应点，通过计算所述对应点的视差，获得视差信息和视差图，而后计算得到深度信息，计算模块通过多个对应点的深度信息，计算得到弓网之几何参数，进而车载服务器通过弓网之几何参数，获得弓网的状态。另外，在线校准模块用于发现所述双目视频同步采集设备的内部参数和/或外部参数发生的变化，并通过计算及时修正原始图像或弓网之几何参数的计算过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111724439B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN201911200881.0
申请日：2019-11-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及机器人导航定位技术领域，具体是一种动态场景下的视觉定位方法及装置，所述方法包括：获取当前帧图像，提取所述当前帧图像的特征点；将所述当前帧图像输入预设深度学习网络进行语义分割，得到目标语义图像；根据所述目标语义图像确定所述当前帧图像的运动掩模区域；获取所述当前帧图像的深度信息；基于所述目标语义图像和所述深度信息进行运动一致性检测，确定所述当前帧图像的静态特征点集合；根据所述静态特征点集合确定当前状态位姿信息。本发明通过语义分割结果和深度信息进行运动一致性检测，确定图像的静态特征点集合，能够有效提高在动态环境中对位姿估计的精确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112580804B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011555461.7
申请日：2020-12-23
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种目标图像处理模型的确定方法、装置及存储介质，方法包括根据待剪枝图像处理模型的历史剪枝信息和历史精度信息，确定当前剪枝信息；基于当前剪枝信息，对待剪枝图像处理模型进行剪枝处理，得到剪枝后的模型；将样本图像输入剪枝后的模型，进行特征预测处理，得到预测特征信息；根据样本图像的标签信息和预测特征信息，确定剪枝后的模型的精度信息；根据剪枝后的模型的精度信息和当前剪枝信息，确定待剪枝信息；若待剪枝信息满足预设停止剪枝条件，将剪枝后的模型确定为目标图像处理模型。本发明可以减小目标图像处理模型的结构，减少目标图像处理模型所占资源，还可以保证剪枝后的网络模型的精度。
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公开(公告)号：CN113326751B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110547828.9
申请日：2021-05-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种手部3D关键点的标注方法，包括：构建通用手部3D骨架模型；获取待标注手部每根手指均伸直的初始帧图像，构建待标注手部3D骨架模型；获取在不同手势下的若干待标注手部3D骨架姿态；获取待标注手部的当前帧图像以及当前帧图像的初始3D骨架姿态，在当前帧图像中标注出当前手部关键点的2D位置，确定当前帧图像的真实3D骨架姿态，获取当前帧图像中的手部3D关键点；对所述当前手部关键点的2D位置进行光流跟踪，获取下一帧图像的手部关键点的2D位置；重复上述步骤，直到所有图像的手部3D关键点均完成标注。本发明可以减少人工标注的工作量，从而降低人工成本并提高效率，同时可以提高标注精度。(56)对比文件Onur G. Guleryuz 等.Fast Lifting for3D Hand Pose Estimation in AR/VRApplications《.2018 25th IEEEInternational Conference on ImageProcessing (ICIP)》.2018,1-5.Jameel Malik 等.Simultaneous HandPose and Skeleton Bone-Lengths Estimationfrom a Single Depth Image《.arXiv:1712.03121》.2017,1-9.Christian Zimmermann 等.Learning toEstimate 3D Hand Pose from Single RGBImages《.arXiv:1705.01389》.2017,1-9.
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公开(公告)号：CN111932617B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202010681039.X
申请日：2020-07-15
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06F7/544
Abstract: 本发明涉及一种对规则物体实现实时检测定位方法，包括以下步骤：将包含物体的感兴趣区域处理成二值化图像；对所述二值化图像进行积分处理，并通过聚类算法获取聚类中心点；根据所述聚类中心点估计出物体的距离和姿态关系。本发明还涉及一种对规则物体实现实时检测定位系统。本发明能够提高检测的精确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111862234B
公开(公告)日：2023-10-20
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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