一种基于深度全卷积神经网络的红外图像增强方法

    公开(公告)号:CN116977188A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202210392582.7

    申请日:2022-04-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度全卷积神经网络的红外图像增强方法,涉及红外图像技术领域,包括如下步骤:采集与制作高低增益红外图像对作为深度学习所必须的数据集,并按比例划分为训练样本集与测试样本集,对训练样本集进行数据增强以获得更加丰富的训练数据集;针对低质量红外图像对比度低、细节模糊等问题,通过引入残差结构设计一种全卷积红外图像增强网络;利用训练样本集对该网络进行监督训练,获得一种红外图像增强模型,该模型适用于不同分辨率的红外图像;最后将待测试的低质量红外图像输入该模型,获得增强后的红外图像。

    一种无光动态开放环境下AGV车辆建图与自主导航避障方法

    公开(公告)号:CN113776519A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202111072340.1

    申请日:2021-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种无光动态开放环境下AGV车辆建图与自主导航避障方法,该方法基于激光雷达、深度相机以及惯导多传感器融合方式进行AGV车辆定位和建图问题的解决,同时通过深度相机弥补二维激光只能单扫安装平面范围的障碍物的缺陷进行AGV车辆移动空间内的三维障碍物避障。通过AGV车辆运动模型对编码器进行移动车辆位置进行解算,通过惯导解算移动车辆位姿解算。通过二维激光匹配求取移动车辆位姿,通过深度相机点云匹配求取移动车辆位姿,同时对AGV车辆运动空间内的障碍物进行伪二维激光的投影弥补二维激光扫描单一平面的不足。最后通过融合、优化进行高精度位姿求解与地图构建。

    一种车底安检系统中的异物三维检测系统及方法

    公开(公告)号:CN113009590A

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN202110133330.8

    申请日:2021-02-01

    Abstract: 本发明提供了一种车底安检系统中的异物三维检测系统及方法,属于异物检测技术领域,包括车底三维数据采集模块,用于获取车底三维数据;车底三维数据预处理模块,用于利用改进的自适应阈值算法对所述车底三维数据进行预处理;特征选择与提取模块,用于分别提取经预处理后的车底三维数据的全局特征和局部特征,并融合所述全局特征和局部特征,得到融合特征;异物识别模块,用于对所述融合特征进行三维目标识别。本发明相较于二维图像检测方法受环境影响低,在光照条件受限、目标距离较远的条件下有更好的检测结果。本发明能够更好的保存车辆底盘的空间信息、纹理信息等,能够更为直观的体现出车底异物在三维空间中的位置信息。

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