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公开(公告)号：CN114078163B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202010793278.4
申请日：2020-08-10
Applicant: 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达与可见光相机的精确标定方法，其采用远近两个靶标作为标定工具，其中近处的靶标为棋盘格，置于相机的视野中，用于估计相机的位姿；其中远处的靶标为结构化场景中的三面体，置于激光雷达的视野中，用于估计激光雷达的位姿。标定过程中，保持三面体与棋盘格的空间相对位置不变，通过调整激光雷达与相机(LiDAR‑Camera)装置的位姿，采集多组观测数据，通过求解手眼标定方程求取激光雷达与相机的相对位姿。本发明通过引入远近双靶标分别估计激光雷达与相机的位姿，规避了单靶标标定中跨模态数据特征提取匹配误差较大的问题，有着更高的标定精度。
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公开(公告)号：CN114092846A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202010736024.9
申请日：2020-07-28
Applicant: 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的监所行为规范检测装置及方法。所述基于深度学习的监所行为规范检测装置包括：人头计数检测模块和行为规范检测模块；所述人头计数检测模块包括目标检测分割过程，用于人员无感点名和人群密度识别；所述行为规范检测模块包括利用训练样本集获得分类器的训练过程以及利用分类器识别测试样本的识别过程，用于对人员的行为进行实时计算判别。通过上述方式，本发明能够有效地针对监所要求对在押人员进行行为规范识别，对异常行为进行检测报警，加强监舍安防，提高民警工作效率。
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公开(公告)号：CN112365545B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202011106759.X
申请日：2020-10-15
Applicant: 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于大平面复合靶标的激光雷达与可见光相机的标定方法，采用大平面复合靶标作为标定工具，靶标同时位于可见光相机与激光雷达视场中。通过调整大平面复合靶标位姿，采集至少三组法向量不共线的观测数据，根据靶标平面在激光雷达坐标系和可见光相机坐标系中法向量的对应性求解旋转矩阵，根据三个不同靶标平面的交点的对应性估计平移向量。本发明采用的大平面复合靶标面积大，表面反射模式简单，能有效降低激光雷达测量误差及普通棋盘格黑白相间对激光雷达测量的干扰，制作简单，标定的位姿精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114120095A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010895306.3
申请日：2020-08-31
Applicant: 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G01S7/48 , G01S17/86 , G06F16/29 , G06F16/51 , G06F16/587
Abstract: 本发明公开了一种基于空中三维模型的移动机器人自主定位系统及方法，属于移动机器人自主定位和导航领域。该方法融合激光雷达点云和图像信息实现移动机器人在空中三维模型中自主定位和导航，突破了现有技术中移动机器人只能在地面通过自主建立的地图中进行定位和导航的限制，采用航拍建立指定园区的空中三维模型作为移动机器人的定位地图，并且通过融合激光雷达点云和图像实现移动机器人在空中三维模型中的全局定位，拓宽移动机器人的使用范围，使其在地面状况不良的状况下，依旧可以通过航拍建立的空中三维模型实现移动机器人的自主定位和导航，并且避免了现有的移动机器人自主定位依赖于环境中丰富的特征点进行连续稳定匹配导致的误差累积、漂移等问题。
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公开(公告)号：CN114078163A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010793278.4
申请日：2020-08-10
Applicant: 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达与可见光相机的精确标定方法，其采用远近两个靶标作为标定工具，其中近处的靶标为棋盘格，置于相机的视野中，用于估计相机的位姿；其中远处的靶标为结构化场景中的三面体，置于激光雷达的视野中，用于估计激光雷达的位姿。标定过程中，保持三面体与棋盘格的空间相对位置不变，通过调整激光雷达与相机(LiDAR‑Camera)装置的位姿，采集多组观测数据，通过求解手眼标定方程求取激光雷达与相机的相对位姿。本发明通过引入远近双靶标分别估计激光雷达与相机的位姿，规避了单靶标标定中跨模态数据特征提取匹配误差较大的问题，有着更高的标定精度。
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公开(公告)号：CN112365545A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011106759.X
申请日：2020-10-15
Applicant: 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于大平面复合靶标的激光雷达与可见光相机的标定方法，采用大平面复合靶标作为标定工具，靶标同时位于可见光相机与激光雷达视场中。通过调整大平面复合靶标位姿，采集至少三组法向量不共线的观测数据，根据靶标平面在激光雷达坐标系和可见光相机坐标系中法向量的对应性求解旋转矩阵，根据三个不同靶标平面的交点的对应性估计平移向量。本发明采用的大平面复合靶标面积大，表面反射模式简单，能有效降低激光雷达测量误差及普通棋盘格黑白相间对激光雷达测量的干扰，制作简单，标定的位姿精度高。
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公开(公告)号：CN116205961A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310217423.8
申请日：2023-03-02
Applicant: 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种多镜头组合影像和激光雷达点云的自动配准方法及其系统。该自动配准方法包括：构建多目组合式相机与激光雷达传感器的标定场景；标定多目组合式相机与激光雷达传感器的外参；解算多镜头组合影像的初始位姿；根据序列影像生成与激光雷达点云尺度一致的世界坐标系下的稀疏图像特征点云；通过预设的点云匹配算法配准所述稀疏图像特征点云与所述激光雷达点云，得到所述稀疏图像特征点云到所述激光雷达点云的精确配准结果。本发明有效解决了3D‑3D点云对齐中尺度统一及初值计算的问题，有着更高的配准精度，且能够实现自动化的配准。
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