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公开(公告)号：CN112766311A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011615690.3
申请日：2020-12-30
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种测试基于深度学习的车辆检测模型鲁棒性的方法和装置，获取车辆图片及对应的CAD模型；建立参数化纹理生成网络模型并进行训练，通过深度神经网络对车辆图片进行特征提取，得到第一特征，通过三角网格模型对CAD模型进行特征提取，得到第二特征，将第一特征和第二特征连接起来作为深度卷积生成网络的输入，输出为参数化纹理图片，将参数化纹理图片并进行处理得到合成车辆图片，将合成车辆图片输入车辆分类网络，记录判别结果中被分类为非车辆的图片的参数化纹理图片并进行建模，得到最终的对抗样本图片，将车身粘贴有对抗样本图片的车辆图片输入被测的车辆检测模型，计算出表征车辆检测模型鲁棒性的鲁棒度。
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公开(公告)号：CN112884884A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110165577.8
申请日：2021-02-06
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种候选区域生成方法及系统。其中，该方法包括：获取点云输入数据，并将所述点云输入数据进行体素化，得到体素数据；根据所述体素数据提取特征数据；根据所述特征数据生成区域相似度；根据所述区域相似度合并离散区域，得到候选区域。本发明解决了现有技术基于滑动立方体的方法通常假设地物是框在立方体内部，对于地物的粘连现象处理效果欠佳的技术问题。
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公开(公告)号：CN114187404A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111511729.1
申请日：2021-12-06
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于近海域高分辨率的三维重建方法和系统，包括采用透视尺寸不变特征对近海域多视场角图像进行匹配，根据特征相似度指导采样，得到稀疏特征点云；基于结构化局部二值模式，利用图割法获取每个像素深度，加密稀疏特征点云生成稠密点云；对所有视角的点云进行全局误差优化，并根据匹配的特征点的深度信息，生成特征点在空间中的三维坐标；构建平面基元之间的强弱连接关系，通过图结构与能量函数获取表面模型。该发明可获取海域的广域大范围全景高分辨率信息，构建三维模型，能够直观展示近海域时空大数据。
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公开(公告)号：CN112766068A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011633296.2
申请日：2020-12-31
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于网格化标注的车辆检测方法及系统。本申请实施例提供的一种基于网格化标注的车辆检测方法及系统，来解决现有技术基于卷积神经网络的车辆检测方法需要进行大量标注及易受视角影响的问题。
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公开(公告)号：CN112766061A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011615688.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明给出了一种多模态无监督的行人像素级语义标注方法和系统，包括对无人的监控场景进行三维重建，获取监控场景的初始点云信息；利用Tof图像采集设备获取监控场景中的第一点云信息，将其与初始点云信息配准后进行集合的差运算，获得第二点云信息，并将第二点云信息在水平面上进行投影，获得人员点云信息集合；对红外图像采集设备获取的场景信息阈值化后的二值化图像进行膨胀和腐蚀，获得连通区域信息集合；分别将人员点云信息集合和连通区域信息集合，利用已经标定的相机之间的位置关系，投影到RGB图像采集设备的图像平面空间中进行集合的交集运算，响应于共同像素超过第一阈值时，获取对应的人体区域集合。该方法和系统充分融合了不同模态摄像机的优点，可以有效提取出场景中的人体像素点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112507927A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011488534.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种板书内容自动生成方法和装置，通过获取教学录像视频中每帧图像的黑板区域图像，采用尺度不变特征变换技术按照时间顺序计算一个时刻与下一时刻的黑板区域图像之间的匹配点的数目，根据匹配点的数目对黑板区域图像进行分组；对每组黑板区域图像中的任意两张图像采用尺度不变特征描述子计算两两黑板区域图像之间的匹配点，基于匹配点构建目标优化函数，并采用高斯‑牛顿迭代法求解出黑板区域图像内每个像素之间的映射关系；获得每组黑板区域图像中包含文字的像素点，并基于像素点通过区域增长算法获得文字区域，基于初始图像计算文字区域的像素变化区域，通过映射关系将像素变化区域切割并填充到初始图像中，输出最终的板书内容。
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公开(公告)号：CN112766061B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202011615688.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明给出了一种多模态无监督的行人像素级语义标注方法和系统，包括对无人的监控场景进行三维重建，获取监控场景的初始点云信息；利用Tof图像采集设备获取监控场景中的第一点云信息，将其与初始点云信息配准后进行集合的差运算，获得第二点云信息，并将第二点云信息在水平面上进行投影，获得人员点云信息集合；对红外图像采集设备获取的场景信息阈值化后的二值化图像进行膨胀和腐蚀，获得连通区域信息集合；分别将人员点云信息集合和连通区域信息集合，利用已经标定的相机之间的位置关系，投影到RGB图像采集设备的图像平面空间中进行集合的交集运算，响应于共同像素超过第一阈值时，获取对应的人体区域集合。该方法和系统充分融合了不同模态摄像机的优点，可以有效提取出场景中的人体像素点。
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公开(公告)号：CN112837286B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202110128163.8
申请日：2021-01-29
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明给出了一种用于支架变形的检测方法和系统，构建基于深度神经网络的支架护套检测器模型，利用包括支架护套的监控视频图像的样本数据训练支架护套检测器模型；利用支架护套检测器模型获取支架点位置，二值化监控视频图像获得支架点二值化图像，支架点位置为支架护套检测器模型获取的检测框的中心点；将支架点的二值化图像进行投射变换获取基准支架点二值化图像，定期获取监控视频图像的支架点二值化图像，将支架二值化图像基于基准支架点二值化图像对其变换获得对齐支架点二值化图像；叠加相邻周期的对齐支架点二值化图像，分别获取对齐支架点二值化图像的位移轨迹图，获取支架变形位置和变形程度。利用该方法能够快速定位变形位置和程度。
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公开(公告)号：CN112507927B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202011488534.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种板书内容自动生成方法和装置，通过获取教学录像视频中每帧图像的黑板区域图像，采用尺度不变特征变换技术按照时间顺序计算一个时刻与下一时刻的黑板区域图像之间的匹配点的数目，根据匹配点的数目对黑板区域图像进行分组；对每组黑板区域图像中的任意两张图像采用尺度不变特征描述子计算两两黑板区域图像之间的匹配点，基于匹配点构建目标优化函数，并采用高斯‑牛顿迭代法求解出黑板区域图像内每个像素之间的映射关系；获得每组黑板区域图像中包含文字的像素点，并基于像素点通过区域增长算法获得文字区域，基于初始图像计算文字区域的像素变化区域，通过映射关系将像素变化区域切割并填充到初始图像中，输出最终的板书内容。
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公开(公告)号：CN112837286A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110128163.8
申请日：2021-01-29
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明给出了一种用于支架变形的检测方法和系统，构建基于深度神经网络的支架护套检测器模型，利用包括支架护套的监控视频图像的样本数据训练支架护套检测器模型；利用支架护套检测器模型获取支架点位置，二值化监控视频图像获得支架点二值化图像，支架点位置为支架护套检测器模型获取的检测框的中心点；将支架点的二值化图像进行投射变换获取基准支架点二值化图像，定期获取监控视频图像的支架点二值化图像，将支架二值化图像基于基准支架点二值化图像对其变换获得对齐支架点二值化图像；叠加相邻周期的对齐支架点二值化图像，分别获取对齐支架点二值化图像的位移轨迹图，获取支架变形位置和变形程度。利用该方法能够快速定位变形位置和程度。
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