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公开(公告)号：CN115267756A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210456355.6
申请日：2022-04-27
申请人： 北京理工大学 , 北京电子工程总体研究所
IPC分类号： G01S11/12 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/56 , G06T7/80
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习目标检测的单目实时测距方法，主要包括对目标底部所在地面位置的实时获取、相机内参数标定、相机安装参数估算和目标距离计算；针对传统单目测距模型测距精度低、实时性差的问题，本发明应用当前性能先进的轻量级深度学习实时目标检测技术以获取目标底部的图像坐标；并对现有损失函数进行优化，使其更适应于测距需求。针对手动测量摄像头安装参数的不便和极易引入测量误差的问题，本发明通过地面参照点的三维空间坐标与所对应的图像坐标的映射关系，自动估计摄像头的安装参数信息。该方法具有操作简便、精度高、实时性好的特点，可应用于智能驾驶、机器人等多种需求视觉测距场景。
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公开(公告)号：CN114707649B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210312193.9
申请日：2022-03-28
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06N3/065 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N5/046 , G06N3/048
摘要： 本公开通用卷积运算装置，包括运算参数接收及解析模块、图像数据和权重参数接收及解析模块、状态控制模块、第一数据参数控制模块、第二数据参数控制模块、第三数据参数控制模块、卷积运算模块、存储器模块、卷积结果处理模块和处理结果输出模块。通过各模块采用全并行流水处理架构进行设计，通过卷积层数、卷积运算精度、卷积运算方式、卷积运算次数、特征图数据处理方法等工作参数实现卷积运算模块的工作流程控制，满足当前主流的卷积神经网络的卷积运算的需求；简化计算架构，提高计算效率和设计效率，通用化程度高、灵活型好、能效比高，能够并行完成多个多种卷积核大小的卷积运算，具备良好的扩展性和裁剪性。
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公开(公告)号：CN113052852A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110045335.5
申请日：2021-01-12
申请人： 北京理工大学
摘要： 本公开的基于可编程逻辑电路的图像分割方法，通过输入并存储原始图像数据，根据原始图像的尺寸对所述原始图像进行截取得到预处理方形图像；对所述预处理方形图像进行统计、计算得到所述原始图像的图像阈值；将所述图像存储模块存储的原始数据与所述图像阈值进行比较，当所述原始数据大于等于所述图像阈值时，将所述原始数据所对应的二值图像置为1，否则置为0，得到所述原始图像的二值化分割图像。能够解决图像分割算法实时实现在精度高时处理速度慢和硬件开销大问题，同时消除利用FPGA实现时，处理速度提升和硬件开销降低后，处理精度低的问题。
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公开(公告)号：CN113052852B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202110045335.5
申请日：2021-01-12
申请人： 北京理工大学
摘要： 本公开的基于可编程逻辑电路的图像分割方法，通过输入并存储原始图像数据，根据原始图像的尺寸对所述原始图像进行截取得到预处理方形图像；对所述预处理方形图像进行统计、计算得到所述原始图像的图像阈值；将所述图像存储模块存储的原始数据与所述图像阈值进行比较，当所述原始数据大于等于所述图像阈值时，将所述原始数据所对应的二值图像置为1，否则置为0，得到所述原始图像的二值化分割图像。能够解决图像分割算法实时实现在精度高时处理速度慢和硬件开销大问题，同时消除利用FPGA实现时，处理速度提升和硬件开销降低后，处理精度低的问题。
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公开(公告)号：CN114707649A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210312193.9
申请日：2022-03-28
申请人： 北京理工大学
摘要： 本公开通用卷积运算装置，包括运算参数接收及解析模块、图像数据和权重参数接收及解析模块、状态控制模块、第一数据参数控制模块、第二数据参数控制模块、第三数据参数控制模块、卷积运算模块、存储器模块、卷积结果处理模块和处理结果输出模块。通过各模块采用全并行流水处理架构进行设计，通过卷积层数、卷积运算精度、卷积运算方式、卷积运算次数、特征图数据处理方法等工作参数实现卷积运算模块的工作流程控制，满足当前主流的卷积神经网络的卷积运算的需求；简化计算架构，提高计算效率和设计效率，通用化程度高、灵活型好、能效比高，能够并行完成多个多种卷积核大小的卷积运算，具备良好的扩展性和裁剪性。
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