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公开(公告)号：CN101204335A
公开(公告)日：2008-06-25
申请号：CN200710161146.4
申请日：2007-12-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于统计模型的心脏运动分析方法，通过活动形体模型在不同时刻的建立的病人三维立体心脏图，这些三维立体心脏是由点集组成，这些点分别形成了心脏的心内膜和心外膜，每个点在不同时刻的立体心脏中找到对应的点，按照运动学分析方法计算心脏的运动的位移、速度和加速度。本发明提供一种计算精度高、运算速度快、可用于临床诊断所需的基于统计模型的心脏运动分析方法。
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公开(公告)号：CN109544638B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811265340.1
申请日：2018-10-29
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种用于多传感器融合的异步在线标定方法，通过标定三个传感器的坐标系之间的相互转换关系，将多个传感器的测量信息统一到相同的坐标系下，传统的标定方法局限于两个传感器之间的标定，并且要求严格的时间同步，标定过程较为复杂；本发明分别计算激光雷达、相机、惯性测量单元(IMU)的运动，然后通过使用线性插值获得相同时间间隔内不同传感器的运动，最后通过对齐三个传感器的旋转序列得到两两之间的外部旋转。本发明能够得到较为精确的激光雷达、相机、惯性测量单元(IMU)之间的外部朝向，为后续的标定提供初值。
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公开(公告)号：CN109544632B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811306327.6
申请日：2018-11-05
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于层次主题模型的语义SLAM对象关联的方法，利用深度学习模型检测关键帧中的物体并预测其位姿，在处理每一帧对象时，根据视角重叠的原则利用吉布斯采样方法采样具有潜在关联对象的真实环境对象集合，为当前帧的每一个物体根据物体关联方法进行计算，根据最大后验概率判断是否关联。对物体、相机和地图点构建因子图，它们之间的观测作为边，优化物体位姿、相机位姿和地图点位置。最后构建一个完整的包含物体信息和相机轨迹的语义地图。本发明能够高精度地实现物体关联，避免了冗余的物体关联；能够促进语义SLAM的相机位姿估计，而优化后的物体位姿能够使得物体关联更准确，从而构建更精确的语义地图。
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公开(公告)号：CN110261870B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910297985.1
申请日：2019-04-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种用于视觉‑惯性‑激光融合的同步定位与建图方法，主要涉及多传感器融合、SLAM等技术领域。为了解决单传感器SLAM在定位和建图中精度低、易丢失的问题，本发明提出了一种鲁棒的高精度的视觉、惯性、激光雷达融合的SLAM系统。本发明通过激光雷达的扫描匹配进一步优化紧耦合的视觉惯性里程计，得到更加精确的定位结果。并且当相机或者激光雷达发生退化，导致视觉惯性模块或者扫描匹配模块不能正常工作时，系统自动整合剩余可工作模块，维持稳定的位姿估计。为了移除累计误差，添加了基于外观的回环检测和基于点云的邻近匹配，之后进行六自由度的位姿优化，以保持全局一致性。本发明能够得到鲁棒的高精度的定位和建图效果。
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公开(公告)号：CN111522435A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010106490.9
申请日：2020-02-21
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于表面肌电信号的机械臂交互方法，包括以下步骤：步骤(1)受试者仔细观察手势动作的图片，熟悉每个动作的动作要领；步骤(2)受试者依次做出握拳、手腕左翻、手腕右翻、手腕内翻、手腕外翻、手腕下切、手腕上切7种动作；步骤(3)对所采集的表面肌电信号进行预处理并采用5种特征提取方法进行特征提取；步骤(4)对特征提取后的数据采用模式识别分类器进行分类并训练模型；步骤(5)受试者任意做出指定动作，电脑客户端上实时显示识别结果；步骤(6)将分类得到的手势结果通过局域网传输到Baxter机械臂控制端，机械臂做出对应的动作。本发明能够满足实时处理表面肌电信号并与机械臂交互，识别率满足操作要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111079805A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911217230.2
申请日：2019-12-03
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种结合注意力机制及信息熵最小化的异常图像检测方法，所述方法包括以下步骤：(1)挑选整合当前主流的数据集，用作训练数据集；(2)选择一类新奇性检测的深度神经网络，并改进主流检测模型的结构；(3)样本图像预处理，以适合网络输入；(4)训练检测模型；(5)用已经训练好的检测模型进行检测，得出检测结果。本发明提供了一种结合注意力机制及信息熵最小化的异常图像检测方法，通过在主流方法上做出一定改进，使得模型在训练过后对正常样本特性有较好的表示，对异常样本的敏感能力比较强，提高新奇性检测对正常样本与异常样本的鉴别能力。
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公开(公告)号：CN110276285A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910510520.X
申请日：2019-06-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种非受控场景视频中的船舶水尺智能识别方法，先取视频中的一帧，使用一个深度神经网络模型检测单帧的水尺刻度位置，用数字图像处理技术处理得到各字符刻度的上下边缘。根据水尺刻度位置信息，截取近水端图像，并用深度神经网络模型对图像进行分割得到语义分割图像。再用语义分割图像来提取参考水位线，再通过前面得到的字符位置信息和水位线信息计算单帧吃水值。对视频的每一帧用相同方式处理得到吃水值序列，根据得到的吃水值序列计算最终的吃水值。本发明用一个深度神经网络模型精确的检测各刻度位置以及语义分割图像，根据语义分割图像提取水和船舶的分界线，从而计算参考水位线。根据精确的刻度信息和水位线信息，能够准确的计算出吃水值。
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公开(公告)号：CN109522832A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811311219.8
申请日：2018-11-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于点云片段匹配约束和轨迹漂移优化的回环检测方法，采用实时激光雷达里程计与建图LOAM系统，但是LOAM系统在长时间建图之后会产生较大漂移，所以提出一种点云片段匹配约束和轨迹漂移优化的回环检测方法。通过对激光雷达获取的点云进行分割、描述、匹配，从而找到回环关系，发现回环之后利用显式循环闭合ELCH算法进行回环调整，并且提出优化算法来消除点云地图调整过程出现的局部不一致。本发明在优化之后提出位姿预测与补偿算法对回环之后的位姿进行预测和补偿。从而能达到最大化减少漂移误差的效果。
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公开(公告)号：CN106296693B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201610659484.X
申请日：2016-08-12
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 一种基于3D点云FPFH特征的实时三维空间定位方法，包括如下步骤1)从深度摄像头获取3D点云数据；2)点云关键帧选取；3)点云预处理；4)特征描述：使用ISS算法得到点云的关键点，获取关键点的FPFH特征；5)点云配准：首先利用采样一致性初始配准算法对两片点云进行基于FPFH特征的初始配准，接着运用ICP算法对初始配准结果进行二次配；6)坐标转换：获得移动机器人三维空间坐标的变化矩阵，将当前点云的坐标通过变换矩阵转换到初始位置。7)重复重复1)～6)，随着机器人的移动计算得到相对于初始位置的机器人的坐标。本发明对于在光照恶劣或者完全黑暗的条件下的移动机器人实时定位具有较好的准确度。
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公开(公告)号：CN105303170B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201510675215.8
申请日：2015-10-16
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于人眼特征的视线估计方法，包括以下步骤：1)首先定义人眼特征；2)在定义人眼特征之后，利用模型(2)来估计视线方向，基于特征的自适应回归方法，通过ε来限制估计的特征Ew与真实特征的欧式距离，通过最小化||w||1确定视线参数从而实现视线估计。本发明提供一种有效适用于人体头部转动的场合、适用性良好的基于人眼特征的视线估计方法。
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