装配作业指导方法、装置、系统、服务器及可读存储介质

    公开(公告)号:CN113283347B

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202110591100.6

    申请日:2021-05-28

    Inventor: 崔岩 侯宇灿

    Abstract: 本申请适用于增强现实技术技术领域,提供了一种装配作业指导方法、装置、系统、服务器及可读存储介质,该方法包括:获取第一待处理视频,第一待处理视频包括多帧第一待处理图像,第一待处理视频为用户在根据增强现实设备显示的三维指导画面指导下对操作对象进行装配作业过程中,增强现实设备采集操作对象的视频;基于第一待处理图像和预先训练的状态检测模型,识别操作对象的当前状态;若当前状态为非标准状态,则生成非标准状态对应的矫正信息,发送矫正信息至增强现实设备,以指示增强现实设备添加矫正信息至三维指导画面。可见,本申请不需要专家现场对用户的装配作业指导,节省了人力成本。

    一种相机自动化生产系统

    公开(公告)号:CN114012424B

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202111230211.0

    申请日:2021-10-21

    Inventor: 崔岩 刘强

    Abstract: 本发明涉及相机加工设备技术领域,公开了一种相机自动化生产系统,包括机架、送料装置,以及,沿所述送料装置的输送方向依次设置在所述机架上的前盖定位装载装置、按键定位装载装置、按键热铆装置、PCB板定位装载装置、PCB板固定装置、镜头定位装载装置、镜头固定装置、电池支架定位装载装置、电池与后盖装载装置和后盖压合装置,对相机工件依次加工装配。本发明具有保证装配位置准确,且持续不间断,工序连贯进行,相机工件无需人工转移,有效保证每一工序自动控制精确度高,实现全自动化生产能有效提相机工件的生产效率与良品率,也降低了用人的成本的优点。

    一种基于球幕视频流的三维数字化建模方法

    公开(公告)号:CN108830925B

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN201810432930.2

    申请日:2018-05-08

    Inventor: 崔岩

    Abstract: 本发明涉及一种基于球幕视频流的三维数字化建模方法。包括以下步骤:S手持球幕相机按照用户需求的路线进行视频拍摄;S2获取手持球幕相机视频流;S3在视频流中自动提取关键帧;S4利用超分辨率算法提高关键帧图像的图像质量;S5对关键帧图像上的像素点进行跟踪,得到稠密点云;S6选取跟踪稳定像素点利用PnP算法估计相机运动轨迹,从而确定相机位置和朝向;稳定像素点是位于关键帧图像中间区域上的点且连续跟踪帧数大于10帧;S7根据步骤S5中得到的稠密点云及步骤S6中得到的相机位置和朝向进行三维建模。本发明提供了一种无需定点拍摄、三维模型建立稳定性高,视觉效果流畅度高的三维数字化建模方法。

    三维电子地图数据创建方法

    公开(公告)号:CN110211221A

    公开(公告)日:2019-09-06

    申请号:CN201910342465.8

    申请日:2019-04-26

    Inventor: 崔岩 徐世廷

    Abstract: 本发明公开了三维电子地图数据创建方法,基于云计算的所述创建方法把三维电子地图场景所需模型存放入云存储空间;响应用户端的请求匹配场景规模,分配云计算资源及所述云存储空间,配置用户端;进而依据客户端进行漫游时的路径选择,通过分配的所述云计算资源从所述云存储空间调用模型生成三维电子地图场景;电子地图数据生成系统,不用测量建筑物的高度,就可以进行三维建模,因此能够以较少的劳动、高精度地进行建筑物的建模;对单一建筑物的建模,是在一张照片中摄有多个建筑物时,可以对这些建筑物同时进行建模,因此可以更加有效地进行三维电子地图数据的生成。

    图像专业性的深度卷积神经网络预测

    公开(公告)号:CN110188285A

    公开(公告)日:2019-08-30

    申请号:CN201910342450.1

    申请日:2019-04-26

    Inventor: 崔岩 刘强

    Abstract: 本发明公开了图像专业性的深度卷积神经网络预测,包括深度卷积神经网络预测单元,所述深度卷积神经网络预测单元交互连接服务器系统,所述服务器系统交互连接客户端,所述客户端交互连接存储模块,所述存储模块交互连接图像输入模块;用户将图像通过网络将图像传输至深度卷积神经网络预测单元,深度卷积神经网络预测单元中的卷积层处理后的图像传输给非线性层进行二次处理,再次处理后的图像传输给汇集层,经过汇集层集中处理后传输给分类层,经过分类层对重复的图像进行分析,然后过滤、删除,最后将完全处理后的图像传输至数据库内,将会员的图像中的小细节进行处理,并且随着标准的变化,可以实际定义小细节的变化。

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