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公开(公告)号：CN112729160B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110009843.8
申请日：2021-01-05
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，本申请公开了一种基于远心成像的投影标定方法、装置、系统及存储介质。该投影标定方法是通过对标定板的多个参考点进行筛选，从而剔除不在同一平面的参考点，获取到在同一平面的参考点的相位坐标，即横向相位和纵向相位，进一步得到这些在同一平面的参考点在投影仪成像平面的像素坐标，通过计算出该投影仪的内参数和外参数，完成对该投影仪的标定。本申请提供的该投影标定方法具有标定精准度高的特点。
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公开(公告)号：CN113624254A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110843345.3
申请日：2021-07-26
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明涉及一种图像传感器和陀螺仪的时间同步标定装置及方法，装置包括：摆锤，与连杆的一端刚性相连，用于安装图像传感器和陀螺仪；旋转轴，与连杆的另一端相连，与摆锤配合形成平面单摆；弧形刻度盘，放置时使其圆心与旋转轴重合；数据采集模块，用于记录陀螺仪的基准时间和图像传感器的图像时间戳，同时获取摆锤重心的角位移数据和角速度数据，并建立角位移数据‑图像时间戳的对应关系以及角速度数据‑陀螺仪基准时间的对应关系；计算模块，用于拟合角位移函数和角速度函数，并基于拟合函数及相位差关系建立图像传感器与陀螺仪之间的时间关系。本发明实现了陀螺仪基准时间相对于陀螺仪采集时刻的时间偏差标定。
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公开(公告)号：CN112419361A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011308457.0
申请日：2020-11-20
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种目标追踪方法和仿生视觉装置，该方法包括：获取当前帧的第一图像；第一图像是通过仿生视觉成像单元得到的；对第一图像进行对象位置检测，得到第一图像中对象的第一位置信息；基于第一位置信息确定第一追踪区域和特征区域；在下一帧的第一图像中，确定与第一追踪区域相匹配的第一目标追踪区域；基于特征区域对第一目标追踪区域进行目标检测，得到下一帧的第一图像中对象的第一目标位置信息。本申请通过对采集的图像进行处理来模拟相机视线的变化，实现目标的追踪，不需要设置云台，如此可以降低装置成本，同时可以简化三维感知运算过程。
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公开(公告)号：CN112308932A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011217737.0
申请日：2020-11-04
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请公开一种注视检测方法、装置、设备及存储介质，本申请通过获取目标相机采集的目标对象的基准图像和参考图像，以及目标相机的内外参；基于基准图像对应的像素坐标系，构建基准图像对应的头部坐标系；确定第一坐标转换关系；基于目标对象的双眼瞳孔中心在基准图像和参考图像各自对应的像素坐标系中的第一像素坐标、第二像素坐标，以及目标相机的内外参，确定目标对象的双眼瞳孔中心在基准图像对应的相机坐标系中的第一相机坐标；基于平均人脸模型和基准图像对应的头部坐标系确定目标对象的双眼眼球中心，以及目标对象的双眼眼球中心的第一头部坐标；确定基准图像对应的相机坐标系中的目标对象的视线方向和注视点，可以实现利用相机作为采集设备。
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公开(公告)号：CN111179246B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201911375942.7
申请日：2019-12-27
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本申请涉及一种像素位移量确认方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：通过用第一卷积核集合对第一帧图像和第二帧图像的像素进行像素特征提取得到第一特征层集合和第二特征层集合；用第二卷积核集合对第一特征层集合和第二特征层集合进行像素特征提取得到第三特征层集合和第四特征层集合；将第一特征层集合和第三特征层集合聚合处理得到第一聚合特征，将第二特征层集合和第四特征层集合聚合处理得到第二聚合特征；对第一聚合特征和第二聚合特征进行解码处理得到第一帧图像中像素的位移量，如此，对相邻的两帧图像进行多次的像素特征提取，尽可能的提取图像中像素特征，在一定程度上提高了像素位移量的估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111190981B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201911354167.7
申请日：2019-12-25
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种三维语义地图的构建方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过获取环境图像集合，并根据已训练的语义分割模型对环境图像集合进行语义分割，得到语义图像序列。将语义图像序列的每帧语义图像投射到预先建立的三维坐标系上，得到第一点云集合，第一点云集合中的第一点云对应每帧语义图像。对第一点云集合进行滤波，得到滤波后的第一点云集合；对滤波后的第一点云集合中的第一点云进行聚类处理，得到第二点云集合；对第二点云集合进行滤波，得到三维语义地图。本申请将彩色图像序列和深度图像序列结合作为语义分割模型的输入，如此，可以提升语义预测能力，且基于带语义的点云分层次地进行滤波，可以节约缓存、提升实时性。
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公开(公告)号：CN111192265A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911360880.2
申请日：2019-12-25
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请公开了一种基于点云的语义实例确定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将点云输入训练后的编码模块，得到多个点集中每个点集对应的包含集合补充信息和集合关系信息的特征信息；所述编码模块包含区域特征补充模块和区域关系推理模块；所述多个点集中的点的并集为所述点云，至少有两个点集中存在交集；基于训练后的语义实例确定模块对所述每个点集对应的包含集合补充信息和集合关系信息的特征信息进行语义和实例的确定，得到所述点云中每个点的语义标签和实例标签；所述语义标签用于表征所述每个点所属的类别；所述实例标签用于表征所述每个点所属的实例，可以降低稀疏区域的点云分割的错误率。
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公开(公告)号：CN118052841B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202410070464.3
申请日：2024-01-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T7/20 , G06T7/10 , G06T7/50 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种融合语义的无监督深度估计与视觉里程计方法和系统，其中，方法包括：接收视频序列；将所述视频序列输入至预测模型，得到预测结果；其中，所述预测模型包括：深度估计子网络，用于估计输入的目标图像对应的深度图；位姿估计子网络，用于估计输入的目标图像和源图像之间的相对位姿；语义分割子网络，用于对输入的目标图像和重建目标图像进行语义分割，得到用于构造语义重投影损失的目标图像语义分割结果和重建目标图像语义分割结果；语义掩码模块，用于根据目标图像语义分割结果构造语义掩码；重投影模块，用于根据深度图、相对位姿和语义掩码对源图像进行重投影操作，得到重建目标图像。本发明能够增强重投影损失的效用。
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公开(公告)号：CN119919677A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411933696.3
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/063
Abstract: 本发明涉及一种实时SuperPoint网络特征提取与描述方法及装置。其中方法包括：利用SuperPoint卷积神经网络模块对输入图像进行特征提取，并生成用于进行特征点提取的第一特征张量，以及用于进行描述子计算的第二特征张量；构建特征点提取模块基于所述第一特征张量提取特征点坐标，并实时输出所述特征点坐标和扫描坐标；构建描述子计算模块实时获取所述特征点坐标、所述扫描坐标，并根据所述特征点坐标和所述扫描坐标从所述第二特征张量中选择对应位置的张量数据进行描述子计算。本发明能够实现特征点提取和描述子计算的并行处理，提高了SuperPoint网络特征提取与描述的实时性。
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公开(公告)号：CN119850913A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411914225.8
申请日：2024-12-24
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于多相机装置的动态目标检测方法及系统。其中，动态目标检测方法应用于包括彩色相机、微光相机、红外相机、以及事件相机的多相机装置，包括以下步骤：获取设定时刻彩色相机、微光相机、以及红外相机拍摄的图像并分别进行目标检测，获得彩色相机发现的目标TC、微光相机发现的目标TL、以及红外相机发现的目标TI；获取所述设定时刻事件相机发现的视野范围内的动态事件图TE；基于目标TC、目标TL、以及目标TI与动态事件图TE的轮廓重合度确定是否发现动态目标。本发明能够适用于各种光照环境并排除背景对检测算法的影响，提高算法对虚假目标识别的鲁棒程度。
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