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公开(公告)号：CN118736822A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410715055.4
申请日：2024-06-04
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06N5/022 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于时序知识图谱的交通决策方法及装置，其中方法包括以下步骤：构建交通知识图谱，所述交通知识图谱包括模式层和数据层，根据模式层定义的数据模式，数据层从经过预处理的交通数据中提取实体信息和关系信息，构建知识图谱；基于数据融合模型对交通知识图谱添加动态特性，得到融入时序信息的动态知识图谱；基于动态知识图谱进行交通决策。与现有技术相比，本发明基于时间尺度提供复杂的决策推理支持，具有准确性高、普适性好等优点。
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公开(公告)号：CN113781325B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110916857.8
申请日：2021-08-11
Applicant: 同济大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/73 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06T15/20 , G06T15/50 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于分层条件生成对抗网络的水下图像复原方法，包括：将水下的真实图像载入分层条件生成对抗网络模型中，获取复原后的真实图像；分层条件生成对抗网络模型包括依次连接的第一生成器、第二生成器和第三生成器，第一生成器用于进行图像去噪，并闭环连接有第一判别器；第二生成器用于进行图像去雾化，并闭环连接有第二判别器；第三生成器用于进行图像去模糊，并闭环连接有第三判别器；第一判别器、第二判别器和第三判别器均用于判别生成器输出的生成图像和预设的标准图像的真伪，从而调整对应生成器的参数。与现有技术相比，本发明利用树状分层网络结构逐层消除噪声、雾化、模糊对水下图像的影响，构建低质量的水下图像到高质量的水下图像的分层映射。
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公开(公告)号：CN113781645B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111009280.9
申请日：2021-08-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向室内泊车环境的定位和建图方法，步骤包括：对车辆上前视相机、环视相机系统和惯性测量单元分别进行标定；获取前视相机、环视相机系统和惯性测量单元采集的数据；对采集的数据进行紧耦合优化，包括构建视觉约束项、环视约束项和惯导约束项；根据建视觉约束项、环视约束项和惯导约束项创建联合优化模型，对模型求解获取车库地图信息和车辆的定位信息。与现有技术相比，本发明具有定位精度高，而且提供适用于自主泊车任务的高精度语义地图等优点。
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公开(公告)号：CN117058242A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311030765.5
申请日：2023-08-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种6自由度机器人的位姿估计方法，方法包括以下步骤：S1、根据事件相机获取事件组；S2、计算事件组的扭曲函数，得到优化的事件帧；S3、初始化关键帧数为0，选择一帧关键帧，确定候选点，计算候选点的预测的亮度增量，关键帧数加1；S4、确定来自事件和来自图像的的亮度增量测量值，最小化两者的误差，重复上述步骤直至遍历该关键帧对应的所有事件帧，输出相机位姿变换，此时粗估计相机位姿数量加1，然后选择其他的关键帧，重复S3和S4，直至关键帧数和粗估计相机位姿数量都等于或大于阈值，然后执行S5；S5、对粗估计的相机位姿和场景深度进行细化。与现有技术相比，本发明具有准确度高、计算速度快等优点。
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公开(公告)号：CN113763549B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110953344.4
申请日：2021-08-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种融合激光雷达和IMU的同时定位建图方法、装置和存储介质。对激光雷达点云数据和IMU数据预处理后，初始化系统，并对预处理后的点云和现有地图采用直接法配准，并计算相关参数从而构建因子图，得到初始3D子地图，将3D子地图映射到2D子地图后提取特征点，计算2D刚体变换参数，从而计算出3D坐标初始值，迭代优化不断更新3D坐标的值，最终输出达到精确度要求的3D坐标以及3D地图。与现有技术相比，本发明采用直接法将点云与已有地图配准，并后续不断迭代得到最终输出，具有可适应多雷达系统、检测效率高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115187642A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210650719.4
申请日：2022-06-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像配准方法、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：步骤S1、对给定的两幅待配准的遥感图像I1和I2进行特征检测和描述，并依据特征描述子的相似性构建得到初始匹配集S；步骤S2、基于每对匹配相应的邻域元素一致性约束以及邻域元素相对位置一致性约束，建立非刚性匹配的目标函数，通过阈值剔除错误匹配，迭代优化后保留正确匹配对应的最优内点集其中，首次迭代时，损失函数仅考虑邻域元素一致性约束；步骤S3、对保留的最优内点集进行变换估计，输出配准后的遥感图像。与现有技术相比，本发明具有鲁棒性强的优点。
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公开(公告)号：CN113888573A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111130561.X
申请日：2021-09-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种交通场景虚实融合视频生成方法和系统，其中方法包括按帧分割道路视频得到道路视频图像，选取图像中不含有车辆的道路图像生成俯视图作为背景图像；提取每一帧含有车辆的道路视频图像中的车辆几何中心，将虚拟车辆模型根据得到的车辆几何中心叠加至背景图像对应的位置上，得到每一帧的虚实融合图像，将所有虚实融合图像按帧组合得到虚实融合视频。与现有技术相比，本发明实现了面向交通场景的虚实融合，具有失真度低、成本低等优点。
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公开(公告)号：CN113592722A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010364743.2
申请日：2020-04-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种图像去雾算法评价方法：包括以下步骤：(1)获取真实雾霾图像；(2)将雾霾图像进行配准、清洗、标注感兴趣区域、标注雾霾等级，构建真实雾霾图像基准数据集合；(3)使用VSI计算待评估去污算法对一张雾霾图像的感兴趣区域的去雾效果；通过实验证实，本发明的评价方法能够准确得评估现代去雾算法的去雾效果，并且与人眼的观测结果有很高的一致性。对于一个新的去雾算法，令其对本发明构建的真实雾霾图像基准数据进行去雾处理，即可准确得得到去雾算法的性能。本发明不但可以准确评估去雾算法性能，而且评估用时短。
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公开(公告)号：CN113476067A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110732942.9
申请日：2021-06-30
Applicant: 同济大学
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明涉及一种基于计算编码的CSXI轮盘式编码孔径设计方法，包括：步骤1：确定编码孔径的编码方式；步骤2：构建对应编码孔径轮盘；步骤3：设计轮盘随CT扫描系统的运动方式；步骤4：在与CT扫描系统的X射线源对应位置设置编码孔径轮盘，编码孔径轮盘通过随扫描视角的变化切换用于调制X射线能谱的滤波器，完成CSXI的计算编码。与现有技术相比，本发明具有有效实现CSXI系统的编码扫描、成像精度高等优点。
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公开(公告)号：CN108875911B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201810516244.3
申请日：2018-05-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种泊车位检测方法，包括：构建大规模、带标注的、面向泊车位感知问题的环视图像数据集；采用基于深度学习的目标检测框架YOLOv2框架加以改进来完成泊车位控制点检测；将检测到的控制点两两配对形成点对组合，判断其距离约束进行初步筛选后，以基于深度卷积神经网络的分类模型的浅层模型AlexNet为基础，设计自定义模型对满足距离约束的泊车位控制点点对进行分类，通过判断泊车位的类型以及入口线方向完成泊车位推断。本发明是无人驾驶中自主泊车系统的重要组成部分，可以仅通过车身四周的摄像头检测出泊车位的位置，为自主泊车提供技术支撑。本发明不仅检测精度高，而且响应速度快、稳定可靠。
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