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公开(公告)号：CN110014426B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201910218554.1
申请日：2019-03-21
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种利用低精度深度相机高精度抓取形状对称工件的方法，包括以下步骤：1)在抓取坐标系O‑XYZ中对生产线抓取区运送工件料盘进行位置测定；2)对机械臂抓取系统进行手眼标定，得到相机坐标系与抓取坐标系之间的齐次坐标转换矩阵T1；3)生成3D工件模型点云并标记抓取位置；4)构建基于深度学习的工件检测网络模型并进行训练；5)根据训练后的工件检测网络模型进行2D图像目标检测；6)集成图像目标检测结果和料盘位置信息，从3D抓取区观测点云中分割得到工件观测点云；7)根据分割得到的工件观测点云估计抓取位姿。与现有技术相比，本发明能够利用低精度深度相机进行视觉引导达到高精度深度相机视觉引导的抓取精度。
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公开(公告)号：CN107292245B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201710409046.2
申请日：2017-06-02
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种高分遥感影像上的港口检测方法，发明目的在于解决现有技术中存在的问题，利用一种非监督的方法提取遥感影像中港口的可分图斑作为中层特征，并利用提取出的中层特征进行高分遥感影像中不同尺度和方向不同的港口检测。本发明方法对于高分遥感影像中不同种类的港口泛化能力强，能检测出各种特殊类型的港口。
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公开(公告)号：CN116994025A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310625532.3
申请日：2023-05-30
Applicant: 广东省国土资源测绘院 , 同济大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06T3/40 , G06T7/30 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种利用影像超分技术提高耕地识别精度的方法及装置，该方法包括将低分辨率遥感影像作为影像超分模型的输入，所述影像超分模型输出高分辨率的超分遥感影像；将所述高分辨率的超分遥感影像作为耕地识别分类模型的输入，所述耕地识别分类模型输出耕地识别结果。本方法弥补了高分影像缺失的问题，缓解了因影像缺失直接导致的监测困难等问题。通过影像超分技术将已有的低分影像超分至高分影像，不仅在效果上接近于真实高分影像，可用于精细化耕地监测，大大缓解监测压力，而且成本低廉，操作快速，有巨大的潜在经济效益。
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公开(公告)号：CN109190651A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810738401.5
申请日：2018-07-06
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于多通道卷积神经网络的光学图像与雷达图像匹配方法，包括以下步骤：1)采用一个深度卷积神经网络对光学图像进行特征提取；2)采用另一个深度卷积神经网络对雷达图像进行特征提取；3)对雷达图像和光学图像的特征进行级联形成联合特征；4)基于联合特征构建匹配网络，输出匹配结果。与现有技术相比，本发明具有稳定提取图像特征、级联特征定义匹配空间、匹配结果稳定等优点。
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公开(公告)号：CN109190625A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810739072.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种大角度透视变形的集装箱箱号识别方法，包括以下步骤：1)对集装箱图像进行透视变换预处理；2)构建深度卷积神经网络的字符定位与识别；3)基于级联决策树进行箱号识别。与现有技术相比，本发明具有能高精度识别存在明显透视变形的集装箱号码的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114445372A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210099974.4
申请日：2022-01-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机图像的输电线路销钉脱落检测方法，包括以下步骤：1)构建连接金具检测器并进行训练；2)构建销钉脱落检测器并进行训练；3)将无人机图像输入训练好的连接金具检测器中进行一阶段目标检测，检测连接金具并输出标注的外接矩形框作为兴趣区；4)在无人机图像上按照外接矩形框进行裁剪得到连接金具子图像；5)将连接金具子图像输入训练好的销钉脱落检测器中进行二阶段目标检测，检测存在销钉脱落的螺栓并标注外接矩形框；6)将连接金具子图像上的每一个外接矩形框位置映射回无人机图像。与现有技术相比，本发明具有一阶段目标检测样本库构建成本大幅度降低、加速收敛、大幅提高召回率、提高销钉脱落检测精度等优点。
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公开(公告)号：CN107292245A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710409046.2
申请日：2017-06-02
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/4647 , G06K9/4676 , G06K9/6212 , G06K9/6215 , G06K9/6223 , G06K9/6256 , G06K9/6269 , G06K9/6292
Abstract: 一种高分遥感影像上的港口检测方法，发明目的在于解决现有技术中存在的问题，利用一种非监督的方法提取遥感影像中港口的可分图斑作为中层特征，并利用提取出的中层特征进行高分遥感影像中不同尺度和方向不同的港口检测。本发明方法对于高分遥感影像中不同种类的港口泛化能力强，能检测出各种特殊类型的港口。
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公开(公告)号：CN114444586A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210037374.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于顶视点线特征融合的单目相机视觉里程计初始化方法，该方法包括以下步骤：步骤1：采用单目相机获取网格天花板中具有设定重叠度的序列影像，称为左右影像，对左右影像进行降采样处理，得到降采样影像，并形成影像金字塔；步骤2：并行在降采样影像上对左右影像进行大尺度线特征提取和多尺度点特征提取；步骤3：进行多级点线融合特征匹配，获取稳定的底层特征点匹配结果；步骤4：根据底层特征点匹配结果进行单目初始化，与现有技术相比，本发明具有显著降低特征重复的问题对于匹配造成的影响以及有效减小了底层特征匹配的搜索空间以及同时兼顾稳定性和实时性等优点。
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公开(公告)号：CN109190625B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201810739072.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种大角度透视变形的集装箱箱号识别方法，包括以下步骤：1)对集装箱图像进行透视变换预处理；2)构建深度卷积神经网络的字符定位与识别；3)基于级联决策树进行箱号识别。与现有技术相比，本发明具有能高精度识别存在明显透视变形的集装箱号码的优点。
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公开(公告)号：CN110014426A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910218554.1
申请日：2019-03-21
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种利用低精度深度相机高精度抓取形状对称工件的方法，包括以下步骤：1)在抓取坐标系O-XYZ中对生产线抓取区运送工件料盘进行位置测定；2)对机械臂抓取系统进行手眼标定，得到相机坐标系与抓取坐标系之间的齐次坐标转换矩阵T1；3)生成3D工件模型点云并标记抓取位置；4)构建基于深度学习的工件检测网络模型并进行训练；5)根据训练后的工件检测网络模型进行2D图像目标检测；6)集成图像目标检测结果和料盘位置信息，从3D抓取区观测点云中分割得到工件观测点云；7)根据分割得到的工件观测点云估计抓取位姿。与现有技术相比，本发明能够利用低精度深度相机进行视觉引导达到高精度深度相机视觉引导的抓取精度。
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