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公开(公告)号：CN101226638A
公开(公告)日：2008-07-23
申请号：CN200710062825.6
申请日：2007-01-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种多相机系统标定方法包括：由三个或三个以上几何信息已知的标志点构成的标定部件在多相机系统工作区域做刚体运动，获取标定部件的多幅图像输入到计算机，提取出标志点的图像坐标，并将不同相机拍摄的某一位姿下标定部件上同一标志点的图像点视为一组对应点，根据图像对应点和标志点蕴含的几何信息线性恢复出多相机系统中各个相机的投影变换矩阵，并利用非线性算法进行优化。本发明公开的装置包括：标定部件、手柄、操作系统、工作区域、多相机系统。本发明克服了现有标定方法需要对多相机系统中的相机逐个标定或分步标定存在的效率低、有较大累积误差等缺点，本发明实现了多相机系统整体的一次性标定，具有重要的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN101226637A
公开(公告)日：2008-07-23
申请号：CN200710062824.1
申请日：2007-01-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种车轮与地面接触点的自动检测方法，建立摄像机内参数模型，获得摄像机的内参数矩阵，用于在交通事故现场拍摄的任意图像经过简单计算，获得摄像机的内参数；根据交通事故现场的情况自动地调节摄像机的有效焦距，用于提取清晰的现场图像；对每幅现场图像的摄像机内参数重新进行估计；对含有车轮的现场图像进行处理，提取车轮图像的主轮廓线；确定车轮中心投影点和垂直消影点，用于获取中心投影点和垂直消影点的投影直线；在投影直线上寻找车轮与地面的接触点。本发明代替实际应用中主要采用人工提取车轮与地面接触点的方式，比较有效地克服了传统检测方式中劳动强度大、易受外界因素影响等缺点，满足系统自动处理的需要。
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公开(公告)号：CN1288420C
公开(公告)日：2006-12-06
申请号：CN01140336.5
申请日：2001-12-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01C11/00
Abstract: 一种基于平行线的单视平面测量方法，包括步骤：拍摄一幅或多幅被测场景的图像；从图像中提取出场景中所包含的两组相互垂直的平行线或平行线段及场景中给定的参考距离信息；计算出这两组平行线或平行线段在图像上的消隐点并利用这两个消隐点构造一个变换矩阵；由此变换矩阵和参考距离求出场景中任意两点间的距离。本发明提供的测量方法不需要对摄像机参数进行标定，而且具有简便、实用、测量精度高、鲁棒性好等特点，使基于视觉的测量方法走向实用。
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公开(公告)号：CN1122238C
公开(公告)日：2003-09-24
申请号：CN97126129.6
申请日：1997-12-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种激光扫描获取三维数据特征的身份鉴别设备，它具有人手特征数据采集和识别系统。该设备建立基于人手三维特征的身份自动鉴别系统。设备由激光扫描获取三维数据的装置以及带图象采集卡和IC卡读写器的计算机组成，并编写了基于windows操作系统的用户界面。该设备的识别系统具有比较完善的控制功能，鲁棒性和稳定性好，可做身份鉴别的多步判别。本发明可用于银行、海关、保安、军事、国防、宾馆等需要验证身份的场所。
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公开(公告)号：CN1427245A
公开(公告)日：2003-07-02
申请号：CN01140335.7
申请日：2001-12-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01C11/00
Abstract: 一种基于单幅图像的平面测量方法，包括步骤：在被测场景平面中放置一个模板；在被测场景中拍摄一幅或多幅含有所述模板的图像；在图像中提取已知的模板信息；计算出被测平面与像平面间的映射关系；根据此映射关系求出场景中任意一点的坐标值及任意两点间的距离。本发明提供的测量方法不需要对摄像机参数进行标定，而且具有较为简便、实用、测量精度高、鲁棒性好等特点，使基于视觉的测量方法走向实用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114821784A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210448543.4
申请日：2022-04-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于智能医疗、视频识别领域，具体涉及一种基于多层次监督的多模态数据手术行为识别方法、系统、设备，旨在解决现有手术行为识别方法因缺乏大量的高质量精细标注数据，导致手术行为识别精度、鲁棒性较差的问题。本方法包括：获取设定时间内包含具体手术行为的待识别视频帧序列及其对应的语音序列，作为输入数据；基于输入数据，通过训练好的多层次手术行为类别识别神经网络模型得到待识别视频帧序列中各具体手术行为的类别识别结果；多层次手术行为类别识别神经网络模型基于深度神经网络构建。本发明提升了手术行为识别精度、鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110223389B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910502755.4
申请日：2019-06-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明属于场景建模领域，具体涉及一种融合图像与激光数据的场景建模方法、系统、装置，旨在为了解决现有大规模场景建模技术中无法兼顾精度、灵活度的问题。本发明方法首先对场景进行图像采集并建模，基于图像建模结果，综合考虑场景结构复杂程度、纹理丰富程度以及扫描位置分布情况，自动规划激光扫描位置。之后，该方法通过激光点云投影合成图像，并与采集图像进行匹配。基于获取的图像与激光数据之间的跨数据类型特征匹配，采用由粗到细的流程，实现图像与激光数据的融合。本发明兼顾数据采集效率以及重建精度与完整性，可生成精确、完整的场景重建结果。
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公开(公告)号：CN111768486A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010634231.3
申请日：2020-07-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于旋转折射片的单目摄像机三维重建方法，该方法基于单目相机和折射片构成的图像采集装置，在折射片不同旋转角下进行多角度目标物的图像采集，对各图像进行特征点匹配，计算各图像特征点匹配对之间的单应变换关系，通过矩阵分解计算所述折射片的旋转轴的初值、各旋转角度下折射片法线方向 的初值；基于折射片的折射率η和厚度h以及 通过非共光心射线三角化对场景进行三维重建，得到三维重建初始结果；进一步通过优化旋转共轴约束下的非共光心三角化目标函数，获得三维重建最终结果。本发明提高了基于单目相机的三维重建结果的精准度。
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公开(公告)号：CN110956665A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911307058.X
申请日：2019-12-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于多传感器融合定位导航技术领域，具体涉及了一种车辆拐弯轨迹双向计算方法、系统、装置，旨在解决现有技术车辆拐弯之前轨迹计算精度较低的问题。本发明包括：获取图片特征点、传感器量测值，存储并更新滑动窗口；进行系统初始化；当新图像加入滑动窗口，优化传感器位姿等参数直到车辆拐弯；当新图像加入滑动窗口，优化传感器位姿和偏移等参数直到加速度计偏移估计值收敛；当新图像加入滑动窗口优化所有参数；开辟反向计算线程，从当前位置开始，按照时间从后向前的顺序计算拐弯之前的轨迹。本发明通过正向线程多次进行拐弯后轨迹优化，并开辟反向线程计算拐弯前轨迹，可以获取拐弯前后高精度轨迹，并可实现无GPS下的准确定位导航。
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公开(公告)号：CN108629793A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810239278.2
申请日：2018-03-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及多传感器时间标定算法领域，具体涉及一种使用在线时间标定的视觉惯性测程法与设备，目的在于提高相机位姿计算的精度。本发明的视觉惯性测程法包括：将相机图片的时间戳与IMU的时间系统粗略对齐，并把相机和IMU的数据作为输入；把由相机数据和IMU数据分别计算出的相机姿态最接近的时间延迟作为相机时间延迟的初步估计值；采用带有时间延迟参数的IMU误差项表示方法，在IMU的预积分结果中添加与时间延迟有关的修正项，将其作为非线性优化的参数，实现时间延迟的精确标定。本方法对时间延迟的标定比现有的方法更准确，对于未经硬件同步的设备，在设备快速转弯和突然停止的时候有更好的性能。
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