-
公开(公告)号：CN116883685A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310913723.X
申请日：2023-07-24
Applicant: 成都信息工程大学 , 浙江大学山东工业技术研究院 , 浙江大学 , 蔚来汽车科技(安徽)有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于STEP文件解析的车身零件特征信息获取方法，其包括获取车身零件的STEP文件，基于STEP文件中边的参数信息提取边的边界离散点；将功能面转换为NURBS曲面，采用拟牛顿法计算获取边界离散点在参数域内的取值，之后采用射线法对NURBS曲面进行裁剪得到面点云，将面点云转换到原有空间；采用主成分分析法获取功能面的局部坐标，计算功能面的每个面点云到局部坐标系的z轴所在平面的距离；确定功能面的类型及两个功能面是否垂直；根据功能面的边界类型、面类型、与邻面是否垂直和法向穿过面的数量，采用朴素贝叶斯分类器得到功能面类型。
-
公开(公告)号：CN118153188A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410135436.5
申请日：2024-01-30
Applicant: 成都信息工程大学 , 浙江大学 , 蔚来汽车科技(安徽)有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N5/04 , G06N5/025 , G06F119/18 , G06F111/20 , G06F113/28 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于本体的零件基准设计方法，属于零件基准设计技术领域，为了提高白车身零部件基准定位的效率和准确性，所述基于本体的零件基准设计方法包括：S1：基于零件基准设计的避让规则、功能要求和主基准的增设状况，利用建模软件，构建本体模型；S2：基于SWRL规则和所述本体模型，建立零件基准的推理规则；S3：利用所述零件基准的推理规则对目标零件进行基准设计。本发明能够解决现有白车身零部件基准定位的过程要综合产品的各种详细信息，导致处理流程繁琐，而且设计结果往往有很大的不确定性，效率低，影响产品的研发速度的问题。
-
公开(公告)号：CN119600103A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411659344.3
申请日：2024-11-19
Applicant: 蔚来汽车科技(安徽)有限公司 , 浙江大学 , 成都信息工程大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06N5/01 , G06F30/17 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本申请公开了一种基于STEP提取、知识模型构建、空间搜索的智能基准方案，所述方法包括：获取零件的数字模型；触发知识模型确定定位零件需要的几何特征信息；触发几何解析模块解析数字模型，确定与几何特征信息匹配的特征点云；触发知识模型根据特征点云确定候选基准点云和评测点云；触发推理模块根据数字模型、候选基准点云和评测点云确定零件的类别是刚性零件还是柔性零件，以及结合所述零件的类别确定所述零件的定位基准点。采用本申请提供的技术方案，几何解析模块先解析数字模型确定与几何特征信息匹配的特征点云，然后知识模型确定候选基准点云和评测知识点云，最后利用推理模块确定零件的基准点云，本申请能够快速、准确地确定零件定位基准点。
-
公开(公告)号：CN119597947A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411659246.X
申请日：2024-11-19
Applicant: 蔚来汽车科技(安徽)有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F16/53 , G06F16/55 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06F30/17
Abstract: 本申请提供一种刚性工件基准的空间搜索算法，包括：从工件对应的点云中确定评测点集和多组候选定位点集，候选定位点集包括多个候选定位点，候选定位点集用于限制工件在多个方向的自由度，评测点集包括多个评测点；根据每组候选定位点集中，各候选定位点之间的位置关系，以及各评测点与各候选定位点之间的位置关系，确定每组候选定位点集的损失值，以得到与多组候选定位点集一一对应的多个损失值；根据多个损失值从多组候选定位点集中确定目标定位点集。相对于人工选择定位点，本申请可以提高定位点的确定效率，且可以达到更好的定位效果。
-
公开(公告)号：CN119131088A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411606147.5
申请日：2024-11-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/246 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/084 , G06N3/042
Abstract: 本申请公开了基于轻量化超图网络的红外图像弱小目标检测跟踪方法，包括：S1、收集红外图像，并通过红外图像的语义特征变分自编码器构建红外目标完备数据库；S2、利用红外目标完备数据库构建并训练超图网络目标检测与识别模型；S3、使用超图网络目标检测与识别模型对红外图像中弱小目标进行检测跟踪，本申请实现了稳健、鲁棒、实时的红外弱小目标检测与跟踪，解决了星上/机载计算能力与存储资源受限条件下深度学习网络模型的部署难题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112085010B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011173258.3
申请日：2020-10-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像识别的口罩检测和部署系统及方法，属于生物识别技术领域，包括：数据处理模块，用于分别收集人脸图像和口罩图像，并分别对人脸图像和口罩图像进行标注；模型训练模块，用于利用标注后的人脸图像和口罩图像训练人脸口罩检测模型；模型推理模块，用于根据人脸口罩检测模型，利用非极大值抑制算法对人脸和口罩的位置进行检测；模型部署模块，用于根据检测结果对人脸口罩检测模型进行部署。本发明包括完整统一的图像数据采集、数据标注、模型训练、模型部署与应用集成的流程，其核心的多结构和多目标检测模型以及自动化目标平台推理引擎部署特性可满足不同场景、硬件配置、检测精度和人流量的需求。
-
公开(公告)号：CN113362457B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110911023.8
申请日：2021-08-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于散斑结构光的立体视觉测量方法及系统，通过采集不同曝光条件下待测物体图像的第一散斑图像、第二散斑图像以及彩色图像并进行校正，并对校正后的第一散斑图像、第二散斑图像进行自适应匹配，得到不同曝光条件下视差图；对不同曝光条件下视差图进行多曝光点融合，得到三维点云信息，并结合校正后的彩色图像与第一散斑图像匹配的色彩信息，匹配得到三维模型；本发明通过对散斑图像进行自适应匹配，并结合多次生成窗口策略，使得符合图像匹配接近性原则，提高遮挡区域匹配精度，并结合多曝光点云融合配准算法，对不同曝光条件下的点云数据进行融合，弥补反光区域所形成较大无法填补的问题，精确得到反光物体的三维信息。
-
公开(公告)号：CN113362457A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110911023.8
申请日：2021-08-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于散斑结构光的立体视觉测量方法及系统，通过采集不同曝光条件下待测物体图像的第一散斑图像、第二散斑图像以及彩色图像并进行校正，并对校正后的第一散斑图像、第二散斑图像进行自适应匹配，得到不同曝光条件下视差图；对不同曝光条件下视差图进行多曝光点融合，得到三维点云信息，并结合校正后的彩色图像与第一散斑图像匹配的色彩信息，匹配得到三维模型；本发明通过对散斑图像进行自适应匹配，并结合多次生成窗口策略，使得符合图像匹配接近性原则，提高遮挡区域匹配精度，并结合多曝光点云融合配准算法，对不同曝光条件下的点云数据进行融合，弥补反光区域所形成较大无法填补的问题，精确得到反光物体的三维信息。
-
公开(公告)号：CN109753715A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811620869.0
申请日：2015-12-30
Inventor： 许源平
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种可视化公差标注系统，包括：主程序模块，用于调用系统中除主程序模块以外的模块的执行，并提供与软件连接的接口；用户界面模块，用于生成用户界面，提供输入与选择接口，设置约束条件以及输出可视化公差规范设计标注块；多层级公差知识模式处理模块，用于根据所处的产品生命周期来提取并生成相应层级的公差标注信息；数据库访问模块，用于对数据库存储的GPS数据和信息的存取；公差标注生成模块，对用户输入的公差标注参量进行整理和分析，结合新一代GPS公差规范标准生成公差标注符号或数据。
-
公开(公告)号：CN117876890B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410272406.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T3/4053 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法，属于多源遥感图像分类技术领域，包括以下步骤：采集高光谱图像和激光雷达图像，生成多源遥感图像数据；对多源遥感图像数据进行特征提取，得到局部像素级特征；采用简单线性迭代聚类对高光谱图像和激光雷达图像进行超像素分割，得到超像素集合；对超像素集合进行特征提取，得到全局超像素级特征；将局部像素级特征和全局超像素级特征进行融合，得到融合输出特征，并通过融合输出特征进行多源遥感图像分类，得到多源遥感图像分类结果。本发明解决了现有多源遥感图像特征融合时存在异质图像特征提取困难、信息冗余、噪声干扰，不同源数据的兼容性低以及传感器和气候造成分布差异的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
45
records
(took 0.074 seconds)
