-
公开(公告)号：CN114140631A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111407650.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
Abstract: 本申请提供一种基于模板匹配的图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取目标对象的模板图像及待匹配图像；对所述模板图像和待匹配图像分别进行相位一致性最小矩信息提取，得到所述模板图像和待匹配图像对应的特征图；分别提取所述模板图像和待匹配图像对应的特征图中的角点，并构建角点的尺度不变特征变换SIFT描述符；根据所述模板图像和待匹配图像对应的角点的SIFT描述符进行角点匹配，得到目标对象的匹配点对和匹配角度；根据所述目标对象的匹配点对和匹配角度确定所述目标对象的匹配位置。相较于现有技术，通过本方案能够较为完整提取图像的目标特征点，提升模板匹配定位的可靠性。
-
公开(公告)号：CN113361544A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110656540.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
Abstract: 本申请提出一种图像采集设备及其外参修正方法、装置及存储介质，该图像采集设备的外参修正方法包括：将第一图像和第二图像分别输入训练好的深度神经网络模型，计算两张图像的变换矩阵；第一图像由采集位置未发生变化的第一图像采集装置获得，第二图像由采集位置发生变化的第二图像采集装置获得；根据变换矩阵和第一图像采集装置的外参，修正第二图像采集装置的外参。本申请能够对已经发生位置改变的图像采集装置进行快速地外参修正，以在重复纹理、弱纹理，以及夜视和大背景干扰等复杂情况下进行高效稳定、高精度地特征点提取以及图像匹配。
-
公开(公告)号：CN113658253B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110852802.5
申请日：2021-07-27
Applicant: 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
Abstract: 本申请提出一种模板匹配定位方法、装置、图像采集设备及存储介质，该方法包括：分别获取目标图像的外轮廓模板和内部图案模板；使用第一阈值对待匹配图像进行特征提取，得到待匹配图像的初始特征，使用第二阈值对待匹配图像的外轮廓以内的部分进行特征提取，得到内部图案特征，第一阈值大于第二阈值；将初始特征与外轮廓模板进行匹配，得到外轮廓匹配定位结果；在外轮廓匹配定位结果的基础上，将内部图案特征与内部图案模板进行匹配，得到待匹配图像的模板匹配定位结果。本申请通过两级模板匹配的定位方式，在目标图像内部为弱对比度图案的情况下，大幅减少待匹配图像特征提取时生成的干扰特征，有效提升匹配定位的实时性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN113361544B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202110656540.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
IPC: G06V10/82 , G06T5/50 , G06V10/40 , G06V10/24 , G06N3/0464 , G06T3/4038
Abstract: 本申请提出一种图像采集设备及其外参修正方法、装置及存储介质，该图像采集设备的外参修正方法包括：将第一图像和第二图像分别输入训练好的深度神经网络模型，计算两张图像的变换矩阵；第一图像由采集位置未发生变化的第一图像采集装置获得，第二图像由采集位置发生变化的第二图像采集装置获得；根据变换矩阵和第一图像采集装置的外参，修正第二图像采集装置的外参。本申请能够对已经发生位置改变的图像采集装置进行快速地外参修正，以在重复纹理、弱纹理，以及夜视和大背景干扰等复杂情况下进行高效稳定、高精度地特征点提取以及图像匹配。
-
公开(公告)号：CN113276079A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110549250.0
申请日：2021-05-20
Applicant: 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
IPC: B25J5/00 , B25J19/04 , B25J19/00 , B25J13/00 , H04N13/122 , H04N13/204
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人，所述移动机器人包括：可移动平台；机械臂，设置于所述可移动平台上；第一深度相机，设置于所述机械臂的末端，用于识别所述目标物体，以获取所述目标物体的深度数据；数据处理模块，与所述第一深度相机连接，用于接收所述深度数据，并根据图像识别算法对所述深度数据进行3D重建，以生成包含所述目标物体的边界范围及相对坐标位置的抓取数据；主控板，与所述数据处理模块连接，用于根据所述抓取数据控制所述机械臂抓取所述目标物体。使用第一深度相机和数据处理模块替代传统使用大量的单线雷达或多线程雷达，节约移动机器人的造价成本；不受使用场景的限制，移动机器人能够在狭小的空间内精确地抓取到目标物体。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115436956A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211008529.9
申请日：2022-08-22
Applicant: 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
IPC: G01S17/06
Abstract: 本申请提供了一种AGV充电桩的定位方法以及装置。该方法包括：获取V型槽的点云数据、第一距离以及目标角度，第一距离为V型槽对应的V字的两边的端点之间的距离，目标角度为V型槽对应的V字的顶角的角度；至少根据V型槽的点云数据、第一距离以及目标角度，确定第一候选定位点、候选充电点以及第二候选定位点；至少根据第一候选定位点、候选充电点以及第二候选定位点，拟合V型槽的两条边，并确定两条边的交点的坐标为目标充电点的坐标。该方法通过确定至少符合V型槽的几何特征的点，再拟合出V型槽的两条边，从而得到两条拟合直线的交点为目标充电点，进而解决了现有技术中由于激光点云信息有限，充电桩定位稳定性较低的问题。
-
公开(公告)号：CN114782811A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210406267.5
申请日：2022-04-18
Applicant: 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/762 , G06K9/62 , G06T7/70
Abstract: 本申请提供了一种障碍物的检测方法、装置与检测系统。该方法包括：获取深度图像以及深度图像中的各个像素点的像素坐标，得到多个像素坐标；将多个像素坐标转换至世界坐标系，得到多个点云，世界坐标系的X轴与Z轴构成的预定平面平行于水平面；至少根据多个点云的法向量，得到目标障碍物点云。该方法中，世界坐标系的X轴与Z轴构成的预定平面平行于水平面，对世界坐标系的建立进行了约束，该坐标系有且仅有一个坐标轴垂直于水平面，使得将多个像素坐标转化至世界坐标系过程的计算量减小，从而使得该障碍物的检测方法的整体计算量较小，缩短了障碍物的检测时间，进而解决了现有技术中缺乏一种轻量化的障碍物检测算法的问题。
-
公开(公告)号：CN113658253A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110852802.5
申请日：2021-07-27
Applicant: 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
Abstract: 本申请提出一种模板匹配定位方法、装置、图像采集设备及存储介质，该方法包括：分别获取目标图像的外轮廓模板和内部图案模板；使用第一阈值对待匹配图像进行特征提取，得到待匹配图像的初始特征，使用第二阈值对待匹配图像的外轮廓以内的部分进行特征提取，得到内部图案特征，第一阈值大于第二阈值；将初始特征与外轮廓模板进行匹配，得到外轮廓匹配定位结果；在外轮廓匹配定位结果的基础上，将内部图案特征与内部图案模板进行匹配，得到待匹配图像的模板匹配定位结果。本申请通过两级模板匹配的定位方式，在目标图像内部为弱对比度图案的情况下，大幅减少待匹配图像特征提取时生成的干扰特征，有效提升匹配定位的实时性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN113420621A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110639841.7
申请日：2021-06-08
Applicant: 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
Abstract: 本申请涉及路面检测技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种路面病害程度识别方法、装置、设备及存储介质。所述路面病害程度识别方法包括：通过拍摄装置获取路面图像；识别所述路面图像中路面病害区域所属的病害类别；根据该病害类别对应的等级评定规则，确定该路面病害区域所属的病害等级。本方法可精准识别出不同的路面病害，对不同种类的路面病害可以自动地、客观地、且符合当前经验认知地加以识别，进而为后面公路维护维修部门提供不同的、有力的维修建议。
-
公开(公告)号：CN112598627A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011435861.4
申请日：2020-12-10
Applicant: 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
Abstract: 本申请公开了一种检测图像缺陷的方法、系统、电子设备及介质。本申请中，可以获取待检测图像以及模板图像，待检测图像中包含待检测物体，模板图像中包含待检测物体对应的标准图像；将待检测图像与模板图像进行图像融合，得到待检测融合图像；将待检测融合图像输入至预设的图像检测网络模型，得到图像检测结果；基于图像检测结果，确定待检测图像是否存在缺陷。本申请的技术方案通过利用模板图像与缺陷图像相融合的方式来增强缺陷特征，再将融合结果图像直接应用于深度学习缺陷检测方法。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.031 seconds)
