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公开(公告)号：CN1624720A
公开(公告)日：2005-06-08
申请号：CN200310118788.8
申请日：2003-12-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及计算机技术，是一种通过颜色编码和比较法提取结构光中光栅线的方法，其步骤：a)向场景依次投射三种编码的彩色光栅，分别拍摄这三种光栅照射下场景的图像。b)比较三幅图像中相应像素点各颜色分量的大小，提取并解码各光栅条。c)根据连通光栅条内包含的像素个数，剔除噪声点。d)根据光栅条的相邻关系，提取并解码出光栅线。e)根据连通光栅线的长度，剔除噪声点。f)将三种光栅中的光栅条向下作等量平移。g)重复(a)到(e)步骤，根据新拍摄的图像，提取并解码出新光栅线。h)比较先前提取的光栅线和新提取的光栅线，剔除重复部分。j)如果还需提取更多的光栅线，可再平移三种光栅中的光栅条并重复(a)到(e)步骤。
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公开(公告)号：CN1527198A
公开(公告)日：2004-09-08
申请号：CN03120105.9
申请日：2003-03-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种基于光谱恒星与星系的自动识别方法，由恒星、正常星系和活动星系的静止光谱模板、计算机及相关软件组成，所述方法包括步骤：自动识别非活动天体与活动天体，所述非活动天体包括恒星与正常星系，所述活动天体包括活动星系；自动识别恒星与正常星系，从而实现恒星与星系的自动识别。本发明的天体光谱自动识别技术的分类正确率对恒星能达到96％，对正常星系能达到94％。
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公开(公告)号：CN1221926A
公开(公告)日：1999-07-07
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：CN118071829A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410216510.6
申请日：2024-02-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06T17/00
Abstract: 本发明提供一种医疗器械位姿估计模型的训练方法、位姿估计方法及装置，该医疗器械位姿估计模型的训练方法包括：从虚拟医疗器械的姿态采样空间中的多个采样点分别获取多个样本图像；分别提取出每个样本图像对应的轮廓掩码图，并根据轮廓掩码图与对应的刚体变换矩阵生成目标训练集；根据目标训练集和融合特征训练位姿估计网络，并结合梯度回传机制更新位姿估计网络的模型参数，得到医疗器械位姿估计模型；融合特征基于目标训练集中的全局信息和局部信息确定。本发明所述方法通过自动渲染生成的样本自监督的训练网络，能够在真实场景中的单目内窥镜对手术器械进行鲁棒的位姿估计，并提高了医疗器械位姿估计的准确性。
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公开(公告)号：CN111768486B
公开(公告)日：2023-03-24
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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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN108629793B
公开(公告)日：2020-11-10
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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公开(公告)号：CN108550181B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810201502.9
申请日：2018-03-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域的三维重建方法，具体涉及一种移动设备上在线跟踪与稠密重建方法、系统及设备，旨在实现移动设备上的在线稠密三维重建。本发明的三维重建方法包括：获取一帧当前的深度图像，计算各像素点在相机坐标系下的三维点和法向量，以及深度噪声标准差和梯度图；采用基于几何稳定性采样方法选择能够为ICP算法提供足够约束的点对，并采用一种基于ICP协方差矩阵条件数的视觉跟踪与IMU信息融合方法；在计算出相机姿态后，将深度图融合到TSDF模型中；将融合得到的体数据在计算出的相机姿态下进行光线投影得到表面点云。本方法鲁棒性强、计算速度快，最终得到的三维模型合理可靠。
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公开(公告)号：CN109764880A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910127778.1
申请日：2019-02-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01C21/28
Abstract: 本发明涉及一种紧耦合车辆轮子编码器数据的视觉惯性测程方法及系统，视觉惯性测程方法包括：步骤一：设置所述视觉惯性测程方法的初始化状态为“未完成”，并在初始化的过程中；步骤二：计算当前图像与前一帧图像之间的本质矩阵，将所述本质矩阵以及与对应的IMU量测值和轮子编码器读数同时加入第一滑动窗口和第二滑动窗口；步骤三：对最后一帧图像对应的IMU量测值和轮子编码器读数进行IMU-轮子编码器预积分；判断初始化的状态是否为“已完成”，若是则执行步骤五，否则执行步骤四；步骤四：利用预积分结果对参数进行初始化；步骤五：得到第一滑动窗口内各张图像对应的参数；步骤六：根据所述参数进行紧耦合车辆轮子编码器数据的视觉惯性测程。
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公开(公告)号：CN108564652A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810200698.X
申请日：2018-03-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域的三维重建方法，具体涉及一种高效利用内存的高精度三维重建方法与系统及设备，旨在降低内存占用。本发明的高精度三维重建方法，包括：获取一帧当前的深度图像，计算各像素对应的相机坐标系下的三维点和法向量、深度噪声的标准差和深度梯度；基于深度梯度检测深度图中的平面信息，并基于平面信息对深度图降噪；通过ICP算法配准当前的深度图和三维模型在前一帧视角下的深度图，计算相机姿态；分配实际表面附近的体素并通过哈希表检索已分配的体素，之后将深度图融合到TSDF模型中；将融合得到的体数据在特定相机姿态下进行光线投影得到表面点云。本方法能够生成高精度的重建模型，同时节省内存占用。
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