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公开(公告)号：CN115031744A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210612389.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏点云‑纹理信息的认知地图定位方法及系统，属于定位技术领域。本发明充分利用激光雷达准确的深度估计能力和摄像头良好的特征表达能力，采用几何中心估计算法得到交通标识几何信息，并通过交通标识几何信息将点云数据与图片数据融合后，生成认知地图。基于认知地图，利用得到交通标识几何中心信息，采用两阶段搜索策略对自动驾驶车辆当前位置交通标识和认知地图语义层数据中存储的交通标识特征进行匹配定位，得到当前车辆行驶交通标识在认知地图中的对应位置，与车辆自带激光雷达里程计局部定位结果进行融合，实现自动驾驶车辆高精度定位。
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公开(公告)号：CN113456254B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110897075.4
申请日：2021-08-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种髋关节置换术中髋臼前倾角和外展角测量系统及方法，系统包括石膏绑缚带、基准模块、测量模块、显示模块和髋关节置换手术器械；其中，所述基准模块用于描述骨盆基准面的姿态，包括基准底座、基准端盖、开关、电池和基准电路板；所述基准底座内设有电池安装孔位、基准电路板安装孔位、开关固定槽以及基准端盖固定孔位；所述电池与所述基准电路板可固定于所述底座内，所述开关可固定于所述基准底座旁侧，所述基准端盖固定于基准底座上方作为所述基准模块的安装外壳。本发明在低成本、兼容性好、安装简单、操作简便方面具有优势，适合各医院推广应用。
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公开(公告)号：CN112819711A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110075472.3
申请日：2021-01-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单目视觉的利用道路车道线的车辆反向定位方法，包括：采集道路图像并进行畸变矫正、车道线检测及直线近似、基于道路平面假设模型构建道路平面定位模型、定位车道线并进行处理并定位得到车辆距离左右车道线的距离以及与车道线的夹角，完成利用车道线的车辆定位。本发明针对单目定位车道线的难点问题，提出了道路平面定位模型以及相应定位框架，实现了单目单帧图像对车道线、车辆相对位置的定位，并通过预先标定好的相机参数解决了单目视觉尺度不确定问题，这样获得了精准的尺度信息，提高了车辆定位精度。
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公开(公告)号：CN107186743B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710648915.7
申请日：2017-08-01
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网状联动结构的仿生机械手掌，包括拇指、食指、中指、无名指、小指、以及手掌。操作者将特制数据手套佩戴在手上，并将数据发送模块用弹性尼龙绑带绑于小臂位置，数据手套内部集成有弯曲传感器，实时读取操作者每根手指的弯曲角度，并将信号传输至手套端的处理器进行合并处理，数据手套将指令无线传输至仿生机械手掌端，从而实现人手对该仿生机械手掌的实时控制。
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公开(公告)号：CN106971155B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201710170216.6
申请日：2017-03-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高度信息的无人车车道场景分割方法，先利用神经网络对车道图片进行编码、解码得到稠化特征图，再通过softmax分类器将稠化特征图中的像素点进行分类，得到基于像素点的车道场景分割图，最后利用基于高度信息的误差处理的校正，实现车辆道路区域和非道路区域的划分。这样减少分割时出现的噪声，以及由噪声带来的道路区域与非道路区域边界识别不明等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106908064B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201710045981.5
申请日：2017-01-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01C21/20 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect2传感器的室内夜间视觉导航方法，机器人在运动过程中采用Kinect2传感器获取红外图像和深度图像序列，采用首帧红外图像的特征点对红外特征数据库进行初始化，采用首帧深度图像初始化3D点云数据库，然后在后续帧红处图像中提取红外特征点，与红外特征数据库中的特征点进行匹配，与3D点云对应，去除外点，根据剩下的匹配特征点对获取当前帧对应的旋转矩阵Rt和平移矩阵Tt，并将当前帧的点云与现有3D地图进行对齐与拼接，实现3D地图扩展。本发明利用Kinect2传感器获取的红外图像，结合深度图像，实现可靠性较高的机器人室内夜间视觉导航。
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公开(公告)号：CN110514212A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910684352.6
申请日：2019-07-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合单目视觉和差分GNSS的智能车地图地标定位方法，包括传感器同步、数据预处理、地标检测和地标特征点提取、地标跟踪和定位和地标描述子计算五个步骤。本发明利用传感器同步得到图像对应的车辆和相机的空间坐标；通过数据处理对图像地标进行检测和提取地标特征点；利用光流法对图像特征点跟踪；通过对同一个地标提取多个特征点进行跟踪，最终取平均值来计算此地标的位置。地标定位成功后对最后检测到的地标提取特征对此地标进行唯一性描述，并把地标位置、类型及特征描述放入数据库中保存。
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公开(公告)号：CN110414417A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910677341.5
申请日：2019-07-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层次融合多尺度预测的交通标志牌识别方法，所述识别方法包括以下内容：将待识别的图像调整到要求尺寸后送入到识别网络结构中；特识别网络结构对输入的图像提取多个不同层次的特征图，将多尺度预测结构预测的多个边界框聚集在一起；通过非极大值抑制算法去除其中重叠比例高和置信度低的边界框，将剩下的边界框作为最后的识别结果。针对交通标志牌的大小分布特点，修改了传统特征提取网络，网络在下采样到1/16时便停止下采样，同时为了防止全局特征的丢失，增加了感受野提升阶段，旨在提升网络层对于最终预测结果的贡献。
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公开(公告)号：CN105404868B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201510801295.7
申请日：2015-11-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交互平台的复杂背景中文本的快速检测方法，它包括以下步骤：S1：输入图像预处理；S2：文本候选区域快速定位：对步骤S1预处理后的图像作轮廓检测，并用矩形框将每个闭合区域框选出来，然后通过SIFT算法快速定位每个矩形框中的所有角点，将角点个数作为初步筛选条件进行初步筛选；S3：通过归一化算法首先将图像调整到统一的大小，再通过前向映射的方法将原图像中的内容投射到归一化后的图片的正中心，并适当的修正角度；S4：文本/背景筛选：首先提取特征，经过训练后的分类器筛选后的候选区域为检测出的文本区域。本发明实现复杂背景中的文本检测，其解决的主要问题是如何在保持较高精度情况下快速定位图像中水平及带有旋转角度的文本。
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公开(公告)号：CN109615064A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811498020.0
申请日：2018-12-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征融合递归神经网络的智能车端到端决策方法，包括建立时空特征融合递归神经网络、建立时空特征融合递归神经网络训练模型和时空特征融合递归神经网络模型测试等三个步骤，在深度神经网络中，特征融合方法能够融合两种甚至多种不同的特征，促进网络收敛，本发明探索了时空特征相加、时空特征相减、时空特征相乘和时空特征级联四种特征融合方法对决策网络的影响，设计了一种基于时空特征融合的智能车决策网络实验证明了在智能车方向盘转角预测问题上，时空特征相加方法优于其它三种特征融合方法，并从反向传播求导的角度详细分析了四种特征融合方法的优劣。
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