-
公开(公告)号：CN110132302A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910418327.3
申请日：2019-05-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于定位技术领域，具体涉及一种融合IMU信息的双目视觉里程计定位方法、系统，本发明方法包括：通过双目视觉里程计和IMU，在t时刻进行同步数据采集；基于双目视觉里程计采集到的图像进行特征点检测和描述子提取，根据IMU得到的先验信息进行特征点的环形匹配，得到第一特征点；对第一特征点进行三角化形成空间点云，根据预设的特征点选择机制对第一特征点进行分类，并基于预设数量选取各分类的第一特征点；根据随机抽样一致性算法进行位姿的解耦估计，获取载体相对于t-1时刻的运动信息，并基于该运动信息获取载体t时刻位置。本发明避免了动态物体导致的错误匹配，提高了双目视觉里程计的定位精度、鲁棒性和实时性。
-
公开(公告)号：CN116883489B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202310500761.2
申请日：2023-05-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/70 , G06T7/30 , G06T7/10 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种标志牌定位方法、电子设备和存储介质，涉及计算机视觉技术领域，其中方法包括：基于交通设备上设置的双目相机和雷达，以相同视场角同步采集包含目标标志牌的双目视图和初始点云；将所述双目视图进行立体匹配后得到的点云与所述初始点云进行融合，并基于融合结果确定所述目标标志牌与所述交通设备之间的相对位置；基于所述相对位置，以及所述交通设备在同步采集时刻的空间位置，确定所述目标标志牌的空间位置。本申请提供的方法和装置，提高了目标标志牌的定位准确性，提高了目标标志牌的定位稳定性。
-
公开(公告)号：CN110660095B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910924601.4
申请日：2019-09-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于机器人、无人驾驶、AR视觉领域，具体涉及一种动态环境下的视觉SLAM初始化方法、系统、装置，旨在解决SLAM在动态环境下缺乏提取静态特征点的问题。本系统方法包括获取有视差的两帧图像；获取前一帧图像的匹配特征点；前一帧图像等份划分，得到多个图像块，将包含匹配特征点大于设定阈值的图像块作为格子模型，并获取格子模型的内点和质心；通过内点计算格子模型的耦合度，基于预设的耦合度阈值选取格子模型构建对应的格子模型集合；基于质心计算每一个格子模型集合的分布方差，选取值最大的集合构建静态特征集合；将静态特征集合三角化，通过非线性优化对SLAM初始化。本发明能提取足够的静态特征点。
-
公开(公告)号：CN111045667A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911238277.7
申请日：2019-12-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及编程技术领域，具体涉及一种基于Lua脚本的图形化编程系统。为了解决现有编程系统入门难度高，对用户不友好的问题，本发明提出了一种基于Lua脚本的图形化编程系统，基于Lua脚本的图形化编程系统包括第一系统、第二系统和第三系统；第一系统用于获取用户编程代码并将用户编程代码编译成Lua脚本；第二系统用于读取第一系统编译的Lua脚本，并将所读取的Lua脚本发送至第三系统；第三系统用于解析Lua脚本，并且运行解析Lua脚本得到的结果。本申请的基于Lua脚本的图形化编程系统入门难度低，适于作为学生熟悉图形化编程之后的进阶学习。
-
公开(公告)号：CN113867332A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202110949314.6
申请日：2021-08-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种无人车自学习控制方法、装置、设备及可读存储介质，涉及无人驾驶技术领域，该方法包括以下步骤：获取车辆在当前驾驶环境的运动控制规则；其中，所述运动控制规则输出的是所述车辆的执行动作，输入的是所述车辆的行驶状态；根据所述运动控制规则，对无人车进行训练，控制所述车辆进行自主驾驶；在自主驾驶过程中，获取所述行驶状态；根据所述行驶状态，生成车辆的行驶能力，并根据所述行驶能力调整及更新所述运动控制规则，本发明实现无人车控制器可以从无到有逐步提升，进而掌握熟练的驾驶能力。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111767878A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010634897.9
申请日：2020-07-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于人工智能计算机视觉领域，具体涉及一种嵌入式设备中基于深度学习的交通标志检测方法及系统、装置，旨在解决现有检测方法在嵌入式设备中运行时无法兼顾检测精度与效率的问题。本发明包括：通过改进的特征提取网络提取输入图像的浅层特征图；通过辅助卷积网络将浅层特征图生成不同尺度的深层特征图；通过特征融合网络融合浅层特征与深层特征；通过改进的分类检测器结合非极大值抑制，获取在原输入图像上显示的交通标示的类别和检测框。本发明通过轻量级的MobileNet提取浅层特征，通过辅助网络提取深层特征，融合浅层特征与深层特征进行分类检测，在保证检测精度的基础上大大提升了检测效率，在运算能力有限的嵌入式设备中也能取得很好的效果。
-
公开(公告)号：CN113867332B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110949314.6
申请日：2021-08-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种无人车自学习控制方法、装置、设备及可读存储介质，涉及无人驾驶技术领域，该方法包括以下步骤：获取车辆在当前驾驶环境的运动控制规则；其中，所述运动控制规则输出的是所述车辆的执行动作，输入的是所述车辆的行驶状态；根据所述运动控制规则，对无人车进行训练，控制所述车辆进行自主驾驶；在自主驾驶过程中，获取所述行驶状态；根据所述行驶状态，生成车辆的行驶能力，并根据所述行驶能力调整及更新所述运动控制规则，本发明实现无人车控制器可以从无到有逐步提升，进而掌握熟练的驾驶能力。
-
公开(公告)号：CN116883489A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310500761.2
申请日：2023-05-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/70 , G06T7/30 , G06T7/10 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种标志牌定位方法、电子设备和存储介质，涉及计算机视觉技术领域，其中方法包括：基于交通设备上设置的双目相机和雷达，以相同视场角同步采集包含目标标志牌的双目视图和初始点云；将所述双目视图进行立体匹配后得到的点云与所述初始点云进行融合，并基于融合结果确定所述目标标志牌与所述交通设备之间的相对位置；基于所述相对位置，以及所述交通设备在同步采集时刻的空间位置，确定所述目标标志牌的空间位置。本申请提供的方法和装置，提高了目标标志牌的定位准确性，提高了目标标志牌的定位稳定性。
-
公开(公告)号：CN111767878B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202010634897.9
申请日：2020-07-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于人工智能计算机视觉领域，具体涉及一种嵌入式设备中基于深度学习的交通标志检测方法及系统、装置，旨在解决现有检测方法在嵌入式设备中运行时无法兼顾检测精度与效率的问题。本发明包括：通过改进的特征提取网络提取输入图像的浅层特征图；通过辅助卷积网络将浅层特征图生成不同尺度的深层特征图；通过特征融合网络融合浅层特征与深层特征；通过改进的分类检测器结合非极大值抑制，获取在原输入图像上显示的交通标示的类别和检测框。本发明通过轻量级的MobileNet提取浅层特征，通过辅助网络提取深层特征，融合浅层特征与深层特征进行分类检测，在保证检测精度的基础上大大提升了检测效率，在运算能力有限的嵌入式设备中也能取得很好的效果。
-
公开(公告)号：CN111045667B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201911238277.7
申请日：2019-12-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及编程技术领域，具体涉及一种基于Lua脚本的图形化编程系统。为了解决现有编程系统入门难度高，对用户不友好的问题，本发明提出了一种基于Lua脚本的图形化编程系统，基于Lua脚本的图形化编程系统包括第一系统、第二系统和第三系统；第一系统用于获取用户编程代码并将用户编程代码编译成Lua脚本；第二系统用于读取第一系统编译的Lua脚本，并将所读取的Lua脚本发送至第三系统；第三系统用于解析Lua脚本，并且运行解析Lua脚本得到的结果。本申请的基于Lua脚本的图形化编程系统入门难度低，适于作为学生熟悉图形化编程之后的进阶学习。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.02 seconds)
