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公开(公告)号：CN119540461A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411662055.9
申请日：2024-11-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/80 , G06T7/73 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0895 , G06T5/50 , G01B11/26
Abstract: 本发明是一种基于非合作测量的多视图发动机喷管摆角测量方法。本发明涉及目发动机喷管摆动角度的测量技术领域，本发明为实现对喷管摆角的精确测量，进行喷管特征点提取，选用SuperPoint网络提取图像特征；特征点提取之后，使用SuperGlue网络来完成特征点的匹配；相机位姿估计，在对喷管特征点进行提取和匹配后需要对相机位姿进行估计；三维特征点重建，通过相机位姿估计计算所添加图像对应的相机投影矩阵并对新加入图像中未重建的特征点进行重建。本发明不依赖于喷管提供的合作信息，具有较高的测量精度，满足喷管摆角非合作测量的需求。
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公开(公告)号：CN116309815A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211608131.9
申请日：2022-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于旋转参数的特征点加权不确定相机位姿估计方法。本发明涉及相机位姿估计技术领域，针对视觉测量中的相机位姿估计问题，本发明提出了一种基于CGR参数化的加权不确定非迭代位姿估计方法。该方法根据图像中的灰度信息，建立了干扰误差不确定性椭圆模型，利用奇异值分解构造了加权不确定矩阵，并带入到特征点空间共线误差目标函数中，采用基技术通过求解旋转参数得到相机位姿的全局最优解。实验结果表明，该方法具有较高的精度和抗干扰能力，可以稳定求解3D构型和平面构型中的透视n点问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111709989B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010394496.0
申请日：2020-05-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于多源特征数据控制的双向闭合模式的立体视觉全场测量方法。本发明建立多源特征数据融合框架；基于多元特征数据融合框架，建立融合函数，对不同类型的特征数据进行融合，得到多源特征数据；基于多源特征数据，建立双向闭合视觉测量模式；基于双向闭合视觉测量模式，确定特征点云集的最小代价，采用非线性迭代方法进行迭代求解空间目标参数。本发明改变传统视觉测量方法中的从图像数据到空间特征信息传递的单向过程，将已获取或确认的空间数据作为控制信息返回至测量处理过程中，构建双向闭合测量模式，并进行高效多源特征数据融合，克服特征点的单一性与低效性问题，增加了解算冗余信息，提高视觉系统整体测量精度。
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公开(公告)号：CN111709989A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010394496.0
申请日：2020-05-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于多源特征数据控制的双向闭合模式的立体视觉全场测量方法。本发明建立多源特征数据融合框架；基于多元特征数据融合框架，建立融合函数，对不同类型的特征数据进行融合，得到多源特征数据；基于多源特征数据，建立双向闭合视觉测量模式；基于双向闭合视觉测量模式，确定特征点云集的最小代价，采用非线性迭代方法进行迭代求解空间目标参数。本发明改变传统视觉测量方法中的从图像数据到空间特征信息传递的单向过程，将已获取或确认的空间数据作为控制信息返回至测量处理过程中，构建双向闭合测量模式，并进行高效多源特征数据融合，克服特征点的单一性与低效性问题，增加了解算冗余信息，提高视觉系统整体测量精度。
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公开(公告)号：CN115001345A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210633270.0
申请日：2022-06-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于角度插值的正余弦编码器细分输出方法及系统，其中，该方法包括：对正余弦编码器输出的正余弦信号进行信号放大；将放大后的正余弦信号输入双通道AD转换器中获得采样值；将采样值输入至FPGA中以利用CORDIC算法求取两路信号的反正切值，获得离散角度值并进行解调；对解调后的离散角度值进行高分辨率插值计算，再与预设阈值进行比较，获取正交脉冲输出，由此实现高分辨的等效增量编码器输出。该方法将正余弦编码器转换为倍频增量式编码器，方便运动控制器等其他设备接口，同时使细分倍数不受制于采样频率，在相同频率的输入信号下实现了更高的细分倍数，而在相同细分倍数要求下提高了输入信号的上限频率。
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公开(公告)号：CN114820778B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210252730.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种平面运动中基于内点更新的全局基础矩阵估计方法。本发明为了解决相机在平面运动中从不同视角拍摄的场景图像中特征点的对应关系问题，提高物体表面特征点的重建精度，本发明将共面约束条件融入到基础矩阵的求解中，减少基础矩阵中的待求解参数个数；根据设定的极线几何距离阈值引入内点更新矩阵，剔除潜在的误匹配点并获得可靠的基础矩阵估计初始值；在此基础上采用四点法迭代求解基础矩阵，得到的基础矩阵同时满足秩的约束条件，基础矩阵估计方法对噪声和误匹配点具有较好的鲁棒性；在基于特征点的姿态测量中，卫星姿态测量的最大角度误差小于0.273°，提高了特征点的重建精度，在多视图三维重建中具有良好的实际应用前景。
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公开(公告)号：CN114820778A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210252730.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种平面运动中基于内点更新的全局基础矩阵估计方法。本发明为了解决相机在平面运动中从不同视角拍摄的场景图像中特征点的对应关系问题，提高物体表面特征点的重建精度，本发明将共面约束条件融入到基础矩阵的求解中，减少基础矩阵中的待求解参数个数；根据设定的极线几何距离阈值引入内点更新矩阵，剔除潜在的误匹配点并获得可靠的基础矩阵估计初始值；在此基础上采用四点法迭代求解基础矩阵，得到的基础矩阵同时满足秩的约束条件，基础矩阵估计方法对噪声和误匹配点具有较好的鲁棒性；在基于特征点的姿态测量中，卫星姿态测量的最大角度误差小于0.273°，提高了特征点的重建精度，在多视图三维重建中具有良好的实际应用前景。
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