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公开(公告)号：CN112686201A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110032843.X
申请日：2021-01-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双目RGB图像的手部深度及姿态估计方法，属于计算机视觉与深度学习领域。主要包含以下步骤：(1)数据获取及预处理；(2)搭建基于双目RGB图像手部深度图重建网络；(3)将视差图转换为深度图；(4)搭建基于深度图手部关节点估计网络；(5)训练搭建的神经网络。(6)在测试集上预测手部深度和关节点得到手部深度图和关节点3D坐标。本发明具有以下优点：一是通过从双目RGB图像中重建手部深度图可以获取手部深度信息，在人机交互领域有重要作用；二是基于重建得到的手部深度图来估计手部关节点相比于直接从RGB图像估计关节点精度更高，可以有效解决基于单目RGB图像估计关节点带来的深度不确定性。
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公开(公告)号：CN106204676B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201610545342.0
申请日：2016-07-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明提供了基于Mojette变换的CT重建方法，属于计算机层析成像技术领域。该方法建立了投影像元与当前待重建像素间的对应关系，根据投影像元的不同重建次序形成当前待重建像素不同的重建路径，分析了不同重建路径对应不同迭代次数和噪声累积量，找到了最少迭代次数的迭代重建算法，解决了迭代重建过程中噪声在重建路径上繁衍到一个很大数值的问题，使得基于最优重建路径的重建算法在小噪声条件下也能重构出效果最好的重建图像。本发明在有限投影集的情况下，提出了最少迭代次数的迭代重建算法，减少了投影更新次数，避免了重建路径上极小的噪声也会在求解的迭代过程中不断被放大，保证少量的噪声条件下也能重构出效果最好的重建图像。
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公开(公告)号：CN104517291B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201410786893.7
申请日：2014-12-15
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 基于目标同轴圆特征的位姿测量方法，属于计算机视觉测量技术领域。其特征是：目标具有同轴的圆形特征，结合曲线提取和椭圆拟合技术得到图片中两个同轴圆投影方程，利用圆形特征的投影几何中绝对二次曲线、消失线、圆环点等概念的联系，获得目标平面的圆环点投影坐标以及消失线方程，利用极线‑极点定理，通过平面的消失线方程获得两个同轴圆的圆心投影坐标，最后以同轴圆的实际距离为先验条件并结合圆环点投影以及圆心投影坐标，求解出目标的姿态和位置信息。本发明的效果和益处是，利用单幅具有同轴圆特征的目标图片完成目标位姿的测量，操作简单并适用于实时测量。同时，不需要人工干预，实现较高精度的测量。
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公开(公告)号：CN104504691A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410777911.5
申请日：2014-12-15
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06T7/40 , G06T7/80 , G06T2207/10004
Abstract: 基于低秩纹理的摄像机位置和姿态测量方法，属于计算机视觉测量技术领域。其特征是：将室内场景中的一些低秩纹理如天花板上的方格纹理，用于摄像机位置和姿态的测量。通过摄像机拍摄低秩纹理的图像，用欧拉角表示摄像机拍摄时的投影矩阵，并通过求解关于低秩纹理成像模型的优化问题求得表示摄像机姿态的欧拉角；再进一步结合场景中纹理的几何关系和摄像机成像原理解出摄像机在场景中的位置。本发明的效果和益处是，能够利用室内场景中的低秩纹理特征实现摄像机姿态和空间位置6个自由度的测量，且在测量过程中，摄像机可以转动，从而使视觉测量的应用范围更广。
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公开(公告)号：CN103019244B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210570420.4
申请日：2012-12-25
Applicant: 大连理工大学 , 沈阳飞机工业(集团)有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种空间任意坐标下的二个腔体工件的嵌入或退出装卸图像自动控制装置，包括高清晰度工业相机、编码光源、辅助光源、微型工业控制计算机和五维精密云台，高清晰度工业相机、编码光源、辅助光源安装在五维精密云台的台面Ｚ形支撑架上；微型工业控制计算机固定在底座的上部后端，五维精密云台控制器固定在微型工业控制计算机上面，截面大腔体工件由固定支撑架固定，截面小腔体工件固定在移动载物车的空间多方向和多角度调整平台上；控制台通过控制线和移动载物车相连，便于截面小腔体工件进入或退出移动。本发明通过控制空间腔体中心线重合的图像测控方法和装置，保证二个以上大型腔体工件嵌入或退出的装卸过程的安全性，应用前景广泛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103970067A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410208528.8
申请日：2014-05-16
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种视觉图像引导的航空发动机数控安装方法，属于安装自动化技术领域。其特征是根据航空发动机数控安装系统中位姿监测平台测得的航空发动机与发动机安装舱的相对位置信息，操作数控电动架车对其进行水平和竖直方向轴心位置的初始对准，然后利用多轴调姿平台对航空发动机进行轴心位置与轴线偏移角度的精确对准，进而在位姿监测平台的实时监测引导下进行航空发动机的全程自动精密安装作业，实现航空发动机的自动化数控安装。本发明的效果和益处是将先进的图像识别测量技术与精密的数字控制技术相结合应用到航空发动机安装工作中，提高了安装效率和安装质量。
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公开(公告)号：CN102129673A
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN201110097881.X
申请日：2011-04-19
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种随意光照下彩色数字图像增强和去噪方法，其特征在于包括如下步骤：1、图像去噪处理：将原始图像从RGB空间转换到YCbCr空间，通过高斯滤波器去除高斯分布噪声和中值滤波去除椒盐噪声；2、图像亮度/对比度拉伸处理：将图像从RGB空间转换到HSI空间，通过双边滤波器对其进行分解，再通过改进Retinex模型算法进行处理；再通过饱和度补偿，得到新的图像饱和度；3、最后对上述YCbCr空间去噪后获取的图像和HSI空间处理获取的图像进行融合显示。本发明所述方法能够保持图像的彩色恒常性，较好地提升图像的动态范围，同时也能抑制、去除图像的噪声，损失较少纹理和细节信息。
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公开(公告)号：CN113052936B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202110339612.3
申请日：2021-03-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种集成FDK和深度学习的单视角CT重建方法，属于计算机视觉与深度学习领域。为了使用FDK算法完成精确的2D到3D映射，本发明方法提出两阶段的深度学习框架，在第一阶段通过全视角生成网络，将单视角重建病态问题转化为一般性CT重建问题。在第二阶段通过FDK算法实现2D投影到3D体积的精确映射，再搭建CT微调网络对反投影所得的CT体积进行微调，提高断层图像质量。
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公开(公告)号：CN118443133B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410137947.0
申请日：2024-02-01
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于智能无线感知技术领域，公开了一种基于毫米波雷达的非接触式三维机械振动检测方法。具体来说，将毫米波雷达作为非接触式机械振动检测设备，利用回波信号中包含的多维度振动特征，进行机械三维振动模式重建。首先，根据收发天线位置关系构建多组虚拟天线排列组合以获取目标多维信息，对回波信号的预处理来去除环境中的静态干扰；然后，为了捕获回波信号与三维振动模式之间的映射关系，通过人工智能技术构建机械三维振动模式重建网络，并进行离线数据采集和训练，当网络训练完成后，该网络可对雷达回波信号中的振动特征进行充分挖掘，实现回波信号到三维振动模式的快速映射，有效完成机械振动状态检测任务。
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公开(公告)号：CN118443133A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410137947.0
申请日：2024-02-01
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于智能无线感知技术领域，公开了一种基于毫米波雷达的非接触式三维机械振动检测方法。具体来说，将毫米波雷达作为非接触式机械振动检测设备，利用回波信号中包含的多维度振动特征，进行机械三维振动模式重建。首先，根据收发天线位置关系构建多组虚拟天线排列组合以获取目标多维信息，对回波信号的预处理来去除环境中的静态干扰；然后，为了捕获回波信号与三维振动模式之间的映射关系，通过人工智能技术构建机械三维振动模式重建网络，并进行离线数据采集和训练，当网络训练完成后，该网络可对雷达回波信号中的振动特征进行充分挖掘，实现回波信号到三维振动模式的快速映射，有效完成机械振动状态检测任务。
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