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公开(公告)号：CN114463296B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210079249.0
申请日：2022-01-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单样本学习的轻量化部件缺陷检测方法。利用机器视觉技术，使用现有光学检测设备采集的部件图像，实现部件的缺陷检测，包括定性的判定部件是否存在问题，以及给出存在缺陷的可能区域。本发明提出的方法无需人工标注样本，数据采集成本低，且能适应不同的光照条件。
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公开(公告)号：CN112990034B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110310245.4
申请日：2021-03-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种影像优先的交通标牌变化检测方法。首先利用交通标志影像数据集训练YOLOv4网络。其次，基于人工选择的特征点和共线条件方程计算三维激光点云数据和影像数据所在坐标系之间的转换关系。然后，利用YOLOv4定位待检测交通影像的交通标志预测框，并将与其对应的三维点云数据通过共线条件方程进行逆映射，得到四棱锥形点云，进而基于欧式聚类从中提取得到交通标志点云，并利用增长算法获得支撑杆点云。最后在点云层面对交通标牌进行状态评估，判断其是否发生了不良变化。该方法直接利用影像上的准确检测结果将交通标志点云的位置锁定在一个四棱锥体内，不需要处理庞大的点云数据，是一种通用性强鲁棒性高的交通标志检测及其不良变化评估方案。
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公开(公告)号：CN114998790A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210588607.0
申请日：2022-05-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于毫米波雷达和机器视觉的路侧绿化监控方法。本发明利用视频检测技术能精准识别行人，结合毫米波雷达检测技术能够直接获取物体运动位置、速度信息的特点，二者技术取长补短，在保证检测精度的情况下，大大提高了对行人破坏路侧绿化带行为监测的效率。并且，本发明依托现有交通杆上的雷视一体机道路状态监控设备完成数据采集、行为判断、统计分析等功能，无需安装新设备，对现有绿化环境破坏小，施工成本低；且减少数据传输量，降低对城市绿化部门设备性能的要求。本发明增强了对路侧绿化带的监控力度，能够及时发现城市各处绿化问题，共建人与环境和谐共存的城市系统。
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公开(公告)号：CN112950665B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110136187.8
申请日：2021-02-01
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种曲线状目标半自动提取方法及系统。该方法包括：对待提取图像进行针对性预处理以初步增强目标区域，基于半自动交互的曲线状区域填充，曲线状区域量化。本发明使用双边滤波对图像进行预处理，之后与原图像进行差分，可以有效减少图像噪声并初步提取曲线状区域；接下来计算全图的方向曲率，能够显著增强曲线状区域并削弱其他非曲线状结构；再结合用户的点击点信息通过最短路径算法进行曲线状区域内单像素线提取，并以单像素线为种子点进行曲线状区域填充，并对曲线状区域进行量化。本方法能够有效地提取图像中的曲线状区域并得到合理的量化信息，具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111505606B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010291167.3
申请日：2020-04-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一种多相机与激光雷达系统相对位姿检校方法及装置，包括在检校场中建立世界坐标系，对多相机与激光雷达系统中的各个传感器相对于世界坐标系的外参分别进行检定；将相机坐标系转换到激光坐标系下，并求取变换矩阵；利用激光数据生成三维模型，根据相机与激光坐标系的相对位姿关系，将某时刻由多个相机拍摄的影像根据相机成像模型映射至对应位置三维模型上，为点云附上灰度信息；根据几何拼接结果中着色点云重叠区域间的特征匹配程度优化相机外参，最终得到更精确的多相机在激光坐标系下的外参，实现多相机与激光雷达系统相对位姿检校。本发明对相机之间的相对位姿关系进行了优化，对影像拼接和量测起着关键性作用，具有高度稳定性和足够的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112991391A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110351803.1
申请日：2021-03-31
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于雷达信号和视觉融合的车辆检测与跟踪方法，属于智慧交通领域。为了解决智慧交通领域中交通实时监控问题，本发明综合利用毫米波雷达与单目摄像头两种传感器在交通监控场景下实现车辆检测与跟踪，依次包括如下步骤：通过毫米波雷达获取车辆速度，依据速度与位置信息初步筛选出候选跟踪目标；实现雷达坐标系与视频图像帧坐标系的转换，获取初步筛选的候选跟踪目标在视频图像帧种的坐标位置；利用基于深度学习的的轻量级目标检测算法YOLOv3‑MobileNet和Deep‑SORT跟踪算法结合，实现车辆检测与跟踪。本发明在保证了跟踪精度的前提下，满足了交通监管实时性、成本低的需求，具有良好的开发和应用前景。
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公开(公告)号：CN110827199A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911037583.4
申请日：2019-10-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光测距仪引导的隧道图像拼接方法及装置，属于隧道扫描和计算机视觉领域，包括激光测距仪与相机之间的外参检校；隧道三维表面点云的构建；隧道图像的粗拼接；基于graphcuts的优化拼接。利用激光测距仪获取的激光数据建立隧道表面点云，结合标定得到的阵列相机相对于激光测距仪的位置关系，建立起隧道表面点云和图像像素之间的对应关系，获得具有纹理信息的隧道三维模型，将模型展开后即可得到完整的隧道拼接结果，即隧道衬砌图像，从几何角度实现了隧道图像的拼接。和传统的基于特征的图像拼接方法相比，该方法不依赖于特征检测和匹配，对缺乏明显特征的隧道图像可以进行有效的拼接，并且具有足够的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN104599280B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201510052927.4
申请日：2015-02-02
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种道路裂缝交叉点提取方法及系统，包括对采集所得包含有裂缝的原始道路影像进行图像预处理，得到预处理后的裂缝图像；根据预处理后的裂缝图像粗选裂缝中心线的候选点，通过张量投票补充候选点，进行相关矩阵结构分析获取候选点具备的结构信息，通过张量投票迭代增强交叉点结构，基于最终所得清晰的球张量显著性图提取交叉点并输出结果。本发明主要特点是准确。即使路面裂缝图像有很强的噪声，有油渍和光照不均的情况，也能获得较好的检测结果。这是因为在张量投票过程中能够增强裂缝的结构信息，抑制离散的噪声点；而且由于张量投票具有外插的功能，本发明还适用于不连续的裂缝。
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公开(公告)号：CN105513127A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201511000640.3
申请日：2015-12-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/00
CPC classification number: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于密度峰值聚类的杆状物规则化三维建模方法及系统，包括针对车载激光雷达所获取原始的点云数据，进行体素重采样，去除离群点，将场景点云进行格网化分割，对各网格分别通过高程直通滤波去除地面点和高层建筑点，然后向三维坐标系的三个坐标平面分别投影；对各网格采用基于密度峰值和距离属性的聚类方式分别在三个投影平面中进行聚类；用规则的空间立方体包围盒对对同一类的点云限定其空间范围，根据先验知识对空间立方体包围盒内的杆状物进行提取，得到杆状物特征参数；进行建模，还原杆状物。本发明可以对绝大部分环境下的杆状物做到快速、高效、准确的提取，并与数字城市集成，实现数字城市中的杆状物精细化和真实化建模。
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公开(公告)号：CN103310199B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201310239172.X
申请日：2013-06-17
Applicant: 武汉大学
Inventor： 黄玉春
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于高分辨率遥感数据的车辆型号识别方法，包括获取包含有车辆的感兴趣区域的栅格遥感数据及包含感兴趣区域的地图矢量数据，进行栅格遥感数据和地图矢量数据的粗对齐并确定待分析区域，进行中央分隔线的自动提取、车道或车位空区域识别、检测车辆区域、车辆型号识别并输出。可以基于不同的高分辨率遥感数据分别分析，进行多源数据融合与交叉验证后输出。本发明利用道路中央或停车场的分隔短线所提供的先验知识，在车辆所在的道路或停车场的上下文环境中，综合多种高分辨率遥感数据所提供的有关车辆独有信息，实现车辆型号的自动识别，为交通量调查、交通规划等提供基础数据。
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