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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110595466B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910878954.5
申请日：2019-09-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量级的基于深度学习的惯性辅助视觉里程计实现方法，涉及移动机器人自主导航定位技术领域，其采用快速光流提取网络学习连续视频帧数据，并得到光流特征；将光流特征输入密集卷积网络中进行处理，处理输出结果连接至全连接层网络，得到初步位姿数据；对加速度数据和角速度数据进行预处理；通过扩展卡尔曼滤波器将初步位姿数据和预处理得到的数据融合。该方法将密集卷积网络应用于视觉里程计中，对旋转姿态的更加敏感，减小角度累积估计误差，提高地图重建精度；使用扩展卡尔曼滤波器将惯性测量单元数据与相机数据融合，减小了位姿数据误差，取得了更好的效果；视觉里程计实现的整个过程计算量小，且速度快，对相机的要求低。
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公开(公告)号：CN119810087A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510045412.5
申请日：2025-01-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00 , A61B3/10 , A61B3/113 , G06T7/10 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/13 , G06T7/66 , G06T7/70 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种用于闭眼状态下瞳孔中心实时提取与轨迹追踪的图像处理算法。该算法从数字图像处理的角度出发，首先对输入的眼部视频逐帧进行灰度化、对比度增强和平滑处理，然后采用自适应阈值分割技术，并结合形态学运算和Canny边缘检测算子，能够精准提取瞳孔区域的边界。随后，利用基于几何距离的最小二乘法对瞳孔轮廓进行椭圆参数的精确拟合，从而获取瞳孔的中心坐标和面积信息，显著提高了闭眼状态下瞳孔监测的准确性和可靠性。通过记录和分析时间序列中的瞳孔中心位置变化，实现了瞳孔运动轨迹的实时追踪。最后，采用基线校正和平滑滤波处理，对白光激励前后闭眼状态下瞳孔光反射(PLR)进行了评估。该方法具有鲁棒性强、适应光照变化、实时性高和精度高等优点。
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公开(公告)号：CN118766410B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410927310.1
申请日：2024-07-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于柔性近红外点阵列探测器的可穿戴瞳孔监测设备及方法。本设备和方法无需红外相机和透镜，通过柔性近红外探测器点阵列紧密贴合眼睑表面，精确检测闭眼瞳孔透射的近红外光信号，同时通过建立闭合眼睑瞳孔图像处理模型并利用遗传算法作为优化算法实现了动态的闭眼瞳孔监测。该设备和方法不仅为用户提供了便捷轻量化的闭眼状态下瞳孔大小的动态监测方式，还提高了闭眼状态下瞳孔监测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118766410A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410927310.1
申请日：2024-07-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于柔性近红外点阵列探测器的可穿戴瞳孔监测设备及方法。本设备和方法无需红外相机和透镜，通过柔性近红外探测器点阵列紧密贴合眼睑表面，精确检测闭眼瞳孔透射的近红外光信号，同时通过建立闭合眼睑瞳孔图像处理模型并利用遗传算法作为优化算法实现了动态的闭眼瞳孔监测。该设备和方法不仅为用户提供了便捷轻量化的闭眼状态下瞳孔大小的动态监测方式，还提高了闭眼状态下瞳孔监测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110595466A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910878954.5
申请日：2019-09-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量级的基于深度学习的惯性辅助视觉里程计实现方法，涉及移动机器人自主导航定位技术领域，其采用快速光流提取网络学习连续视频帧数据，并得到光流特征；将光流特征输入密集卷积网络中进行处理，处理输出结果连接至全连接层网络，得到初步位姿数据；对加速度数据和角速度数据进行预处理；通过扩展卡尔曼滤波器将初步位姿数据和预处理得到的数据融合。该方法将密集卷积网络应用于视觉里程计中，对旋转姿态的更加敏感，减小角度累积估计误差，提高地图重建精度；使用扩展卡尔曼滤波器将惯性测量单元数据与相机数据融合，减小了位姿数据误差，取得了更好的效果；视觉里程计实现的整个过程计算量小，且速度快，对相机的要求低。
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