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公开(公告)号：CN115984558A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211683146.1
申请日：2022-12-27
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种遮挡环境下的目标分割补全及识别方法，包括：采集遮挡环境下的两张连续视频序列图像，将图像从RGB空间转换到YCbCr颜色空间，提取Y分量进行归一化处理；进行均值聚类分割，获得两张遮挡环境下的分割图像；进行边缘提取与边缘跟踪，通过改进插值算法实现采摘目标的轮廓重建，再根据两张遮挡环境下轮廓重建的分割图像计算生成拟合矩形框；进行相对准确率的计算，对遮挡修复图像进行识别，获得遮挡环境下的采摘目标分割补全及识别图像。本发明为遮挡环境下的采摘目标分割补全及识别提供了一种有效方法，并且创新性地使用一种改进的插值算法对采摘目标进行轮廓补全，具有实用性强、轮廓补全精确度高、抗背景环境干扰能力强的优点。
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公开(公告)号：CN116630901B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310905815.3
申请日：2023-07-24
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于潜在图预测无监督学习框架的视觉里程计方法，首先获取当前作业环境的RGB图像，并进行预处理，获得预处理后图像；然后进行改进的潜在图预测处理，通过潜在图预测模型处理后，进行潜在图预测损失优化，得到潜在图预测后图像；再进行图像分层，并逐层执行数据增强和伪标签算法处理，最后通过区域增长算法剔除动态目标的类点云信息，实现潜在图预测无监督学习框架下的视觉里程计。通过在潜在图预测时进行损失优化，对重合节点的嵌入进行了有效度量，通过对图像进行分层后再进行伪标签算法处理，采用了轻量化的分层聚类，使得该算法的抗环境干扰能力强得到了强化，鲁棒性得到了提升，可针对不用目标进行有效精准识别分割。
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公开(公告)号：CN116911331A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310809395.9
申请日：2023-07-04
Applicant: 南京师范大学 , 南京三万物联网科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进自适应阈值分割的AprilTag码识别及解码方法，包括如下步骤：采集含有AprilTag的场景图像；对采集的场景图像进行光度变化处理；对光度变化处理后的场景图像进行改进的自适应阈值分割；通过union‑find算法对处理后的场景图像进行连通域查找；对查找连通域后的场景图像进行四边形检测与单应变换；对场景图像进行编码解码，且将得到的代码与编码库中的代码进行匹配，实现AprilTag码的识别解码。本发明可以能够在大光度条件下，减少噪点，减少了大光度变化对AprilTag识别精度的影响，实现更高精准度识别解码AprilTag。
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公开(公告)号：CN116630901A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310905815.3
申请日：2023-07-24
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于潜在图预测无监督学习框架的视觉里程计方法，首先获取当前作业环境的RGB图像，并进行预处理，获得预处理后图像；然后进行改进的潜在图预测处理，通过潜在图预测模型处理后，进行潜在图预测损失优化，得到潜在图预测后图像；再进行图像分层，并逐层执行数据增强和伪标签算法处理，最后通过区域增长算法剔除动态目标的类点云信息，实现潜在图预测无监督学习框架下的视觉里程计。通过在潜在图预测时进行损失优化，对重合节点的嵌入进行了有效度量，通过对图像进行分层后再进行伪标签算法处理，采用了轻量化的分层聚类，使得该算法的抗环境干扰能力强得到了强化，鲁棒性得到了提升，可针对不用目标进行有效精准识别分割。
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