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公开(公告)号：CN112184763B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202010939522.3
申请日：2020-09-09
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院 , 南京师范大学
Abstract: 本发明提供了一种机器人视觉导航中视觉里程计构建方法，包括：提取图像特征点；获取物体边界框的位置；判断提取到的特征点是否在检测得到的物体边界框内，若不是，则剔除特征点；若在物体边界框内，则通过光流跟踪物体边界框内的特征点，并通过光流极线法进行动态点的判断，若物体边界框内动态点数目大于阈值，则认为该物体边界框内物体是运动的，将其中所有特征点剔除。若未超过阈值，则认为该物体边界框内物体是静止的，物体边界框内的特征点是有效特征点。根据有效特征点估算相机运动轨迹，恢复出相机旋转和平移运动，估计出相机位姿，完成视觉里程计的构建。本发明解决了动态环境下位姿估计的不准确问题,提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN112184763A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010939522.3
申请日：2020-09-09
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院 , 南京师范大学
Abstract: 本发明提供了一种机器人视觉导航中视觉里程计构建方法，包括：提取图像特征点；获取物体边界框的位置；判断提取到的特征点是否在检测得到的物体边界框内，若不是，则剔除特征点；若在物体边界框内，则通过光流跟踪物体边界框内的特征点，并通过光流极线法进行动态点的判断，若物体边界框内动态点数目大于阈值，则认为该物体边界框内物体是运动的，将其中所有特征点剔除。若未超过阈值，则认为该物体边界框内物体是静止的，物体边界框内的特征点是有效特征点。根据有效特征点估算相机运动轨迹，恢复出相机旋转和平移运动，估计出相机位姿，完成视觉里程计的构建。本发明解决了动态环境下位姿估计的不准确问题,提高了定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111951303A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010806613.X
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人运动姿态视觉估计方法。涉及机器人与机器视觉的技术领域，包括：采集动态环境中的连续视频图像，选取其中两张采集的图像，检测关键点，计算关键点特征值，检测并保存特征点位置；对原始图像进行分割，获取并保存图像中动态物体所在像素区域的位置；对比保存特征点信息的图像和保存分割结果的图像，剔除保存特征点信息的图像中分布在动态物体所在像素区域的位置的特征点；使用剔除优化后剩余的特征点在相邻图像间进行特征匹配，计算在相邻图像间机器人的位姿运动，输出机器人运动位姿估计。本发明具有位姿估计准确率高、计算量小、抗背景环境干扰能力强的优点。
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公开(公告)号：CN111951302A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010806224.7
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，包括如下步骤：采集并保存机器人运动场景的彩色图像，将机器人运动场景的彩色图像进行预处理，获得裁剪并减去均值的图像序列数据；计算所有彩色图像的特征值；机器人在设定的运动空间内，将使用单目相机拍摄的照片作为查询图像，将需要查询的图像裁剪并减去步骤S1的查询图像均值，计算查询图像的特征值；将查询图像的特征值与彩色图像的特征值相比较，找出距离最相近的两幅图像及其空间坐标，得到此时机器人的空间位置。本发明在仅使用图像定位中，避免提取人工设计的特征点，极大的降低硬件成本，极大的减轻了工作量、提高了分析精度。
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公开(公告)号：CN111460941B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010206651.1
申请日：2020-03-23
Applicant: 南京智能高端装备产业研究院有限公司 , 南京师范大学
Abstract: 本发明提供了一种穿戴式导航装备中视觉导航特征点提取与匹配方法，包括：读取两帧原始图像，构建图像的高斯‑拉普拉斯金字塔，生成高斯‑拉普拉斯差分尺度空间；进行特征点检测，将局部极值点作为特征点提取出来；计算出特征点的方向；基于BRIEF算子生成特征点的描述符，对每个点对进行二进制赋值，形成一个二进制编码；基于前一步生成的描述子对两张图像进行特征点的匹配，测量前一帧图中的每一个特征点与后一帧图像中所有特征点的相似程度，将相似程度最大的匹配成一对；重复上一步匹配操作，直到两帧图像中的所有特征点匹配完成，这些匹配好的特征点对为视觉导航提供大量的基础信息，提高导航定位结果的稳定性、环境适应性及抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN111951302B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202010806224.7
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，包括如下步骤：采集并保存机器人运动场景的彩色图像，将机器人运动场景的彩色图像进行预处理，获得裁剪并减去均值的图像序列数据；计算所有彩色图像的特征值；机器人在设定的运动空间内，将使用单目相机拍摄的照片作为查询图像，将需要查询的图像裁剪并减去步骤S1的查询图像均值，计算查询图像的特征值；将查询图像的特征值与彩色图像的特征值相比较，找出距离最相近的两幅图像及其空间坐标，得到此时机器人的空间位置。本发明在仅使用图像定位中，避免提取人工设计的特征点，极大的降低硬件成本，极大的减轻了工作量、提高了分析精度。
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公开(公告)号：CN111460941A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010206651.1
申请日：2020-03-23
Applicant: 南京智能高端装备产业研究院有限公司 , 南京师范大学
Abstract: 本发明提供了一种穿戴式导航装备中视觉导航特征点提取与匹配方法，包括：读取两帧原始图像，构建图像的高斯-拉普拉斯金字塔，生成高斯-拉普拉斯差分尺度空间；进行特征点检测，将局部极值点作为特征点提取出来；计算出特征点的方向；基于BRIEF算子生成特征点的描述符，对每个点对进行二进制赋值，形成一个二进制编码；基于前一步生成的描述子对两张图像进行特征点的匹配，测量前一帧图中的每一个特征点与后一帧图像中所有特征点的相似程度，将相似程度最大的匹配成一对；重复上一步匹配操作，直到两帧图像中的所有特征点匹配完成，这些匹配好的特征点对为视觉导航提供大量的基础信息，提高导航定位结果的稳定性、环境适应性及抗干扰性能。
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