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公开(公告)号：CN105678785A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610070153.2
申请日：2016-02-01
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/30244
Abstract: 本发明公开了一种标定激光和相机相对位姿的方法，涉及计算机视觉与图像处理领域。该方法包括以下步骤：安装激光器与相机，制作棋盘格标定板，定义世界坐标系、相机坐标系与图像坐标系，标定相机内参，将激光束打在标定板上并采集含有完整标定板的图像，提取图像上的激光点，计算激光点在相机坐标系下的坐标，计算激光束在相机坐标系下的直线方程，计算激光与相机坐标系的交点及夹角。本发明方法仅使用棋盘格标定板即能够测量激光与相机坐标系的相对位姿关系，可操作性好，测量精度高，且步骤简单。本发明提出的测量方法实用性较高，测量结果能应用于计算机视觉测量等领域。
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公开(公告)号：CN105606025A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610069434.6
申请日：2016-02-01
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G01B11/00 , G01B11/002 , G01C11/00
Abstract: 一种使用激光器和单目相机测量球状目标几何参数的方法，包括设置相机与三个以上的激光器，使激光器射出的激光束照射到目标上并且不共面，相机朝向与激光束的方向相同；定义世界坐标系Ow与相机坐标系Oc，确定相机的内部参数矩阵以及相机坐标系与世界坐标系的转换关系；定义图像二维坐标系，使相机采集激光束照射到目标上的点，得到激光点在图像坐标系下的坐标以及目标在图像上的圆心坐标；通过几何关系和相机图像转换关系计算出目标的几何参数。本方法与单目测量方法相比，无需提前获取目标信息，适用于无纹理非合作目标的测量，与双目测量方法相比，效率、稳定性更高，且具备较好的容错性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN120047406A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510117288.9
申请日：2025-01-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种工件及工件关键点实时检测方法及相关装置，首先基于深度可分离卷积模块设计轻量化网络模型，将设计的轻量化网络模型融合到YOLOv5的主干特征提取网络，减少模型推理时消耗的计算资源，达到加快检测速度的目的。同时，将工件关键点检测任务加入检测任务中，实现工件关键点的检测。其次，本申请还对YOLOv5框架的其它模块进行优化，包括使用BiFPN代替YOLOv5中使用的PANet结构。以及在工件关键点坐标回归任务中使用Wing Loss损失函数。将模型使用OpenVINO进行优化和部署后，在CPU环境下的推理速度进一步提升。本申请在保证精度的情况下，极大的加快了推理的速度，实现了在CPU上实时的进行工件以及工件关键点检测。
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公开(公告)号：CN117152763A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311117195.3
申请日：2023-08-31
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V30/148 , G06V10/82 , G06V30/19 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种运动场景下目标文字识别通用增强方法及相关装置，使用了双分支的网络结构构建策略，通过隐式的文本统计分支来跟显式的文本识别分支进行数据融合和参数交换，能够达到在不增加模型复杂度的情况下控制模型规模，减少网络不必要的参数。同时为后续的下游任务提供了一个基本的主干网络，能够为更多复杂场景下的文本分析提供解决方案。本发明所采用的离线学习方法，可以在对模型的迭代和强化时减少成本。随着数据的多样性增加，模型能够动态地调整每次调优参数，使得迭代的过程能自适应地对数据进行“提取‑更新”参数，能在保证提高效迭代进程的收敛速度的情况下，不增加网络复杂度来提升模型的性能。
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公开(公告)号：CN103679194B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310618761.9
申请日：2013-11-26
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提出了一种基于滤光片的红绿灯识别方法，能够快速准确的识别现实环境中的红绿灯交通标志。在两台相机上分别安排红色滤光片和绿色滤光片，并且使两台相机的光轴平行；识别红绿灯时，根据采集到的红绿灯图像，提取图像中的连通区域，以每一个连通区域作为红绿灯识别的候选区域；然后通过分析红绿灯在图像中所占像素面积的范围，红绿灯在图像中的位置，候选区域的占空比以及极线约束判断红绿灯。由于彩色滤光片能够使特定颜色的光线通过，而反射其他的颜色，所以在相机前端安装红色滤光片和绿色滤光片，便能够有效地滤除其他颜色的影响，极大地简化图像处理的复杂度，提高红绿灯识别的效率和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105678785B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201610070153.2
申请日：2016-02-01
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种标定激光和相机相对位姿的方法，涉及计算机视觉与图像处理领域。该方法包括以下步骤：安装激光器与相机，制作棋盘格标定板，定义世界坐标系、相机坐标系与图像坐标系，标定相机内参，将激光束打在标定板上并采集含有完整标定板的图像，提取图像上的激光点，计算激光点在相机坐标系下的坐标，计算激光束在相机坐标系下的直线方程，计算激光与相机坐标系的交点及夹角。本发明方法仅使用棋盘格标定板即能够测量激光与相机坐标系的相对位姿关系，可操作性好，测量精度高，且步骤简单。本发明提出的测量方法实用性较高，测量结果能应用于计算机视觉测量等领域。
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公开(公告)号：CN107256568A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710324006.8
申请日：2017-05-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开的一种高精度机械臂手眼相机标定方法及标定系统，通过采集不同位置的标定板图像，通过视觉方法，测出相机内部参数，以及腕部相机与标定板之间的外部参数；通过高精度自准经纬仪、机械臂靶标设计和标定板上选取的关键点，测出机械臂靶标和标定板之间的外部参数；最后，由视觉计算方法，完成机械臂腕部相机的标定。本发明的标定系统通过两台高精度测量仪器，以标定板坐标系作为中间坐标系，实现高精度坐标系参数转换，最终求得机械臂末端和相机之间的外参数，该方法能够实现机械臂与相机之间外参的高精度标定。
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公开(公告)号：CN103679707A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310619180.7
申请日：2013-11-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于双目相机视差图的道路障碍物检测系统及方法。主要包括以下几个模块：双目立体校正模块，根据两台相机之间的位置关系(R,T)对其中一幅图像进行变换，使左右相机图像的对应极线平行。双目立体匹配模块，采用图分割算法进行双目立体匹配，计算左右相机对应图像点之间的视差，得到场景的视差图。高斯滤波模块，对原始的视差图进行高斯滤波，得到模糊后的视差图。图像裁剪模块，引入先验信息，对视差图进行一定程度的裁剪。视差图扫描模块，通过对视差图进行逐列扫描，确定障碍物在视差图上的位置，然后对提取到的区域进行三维重建，确定障碍物的位置，从而为车载视觉系统提供决策依据。
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公开(公告)号：CN103679194A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310618761.9
申请日：2013-11-26
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提出了一种基于滤光片的红绿灯识别方法，能够快速准确的识别现实环境中的红绿灯交通标志。在两台相机上分别安排红色滤光片和绿色滤光片，并且使两台相机的光轴平行；识别红绿灯时，根据采集到的红绿灯图像，提取图像中的连通区域，以每一个连通区域作为红绿灯识别的候选区域；然后通过分析红绿灯在图像中所占像素面积的范围，红绿灯在图像中的位置，候选区域的占空比以及极线约束判断红绿灯。由于彩色滤光片能够使特定颜色的光线通过，而反射其他的颜色，所以在相机前端安装红色滤光片和绿色滤光片，便能够有效地滤除其他颜色的影响，极大地简化图像处理的复杂度，提高红绿灯识别的效率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107256568B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710324006.8
申请日：2017-05-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开的一种高精度机械臂手眼相机标定方法及标定系统，通过采集不同位置的标定板图像，通过视觉方法，测出相机内部参数，以及腕部相机与标定板之间的外部参数；通过高精度自准经纬仪、机械臂靶标设计和标定板上选取的关键点，测出机械臂靶标和标定板之间的外部参数；最后，由视觉计算方法，完成机械臂腕部相机的标定。本发明的标定系统通过两台高精度测量仪器，以标定板坐标系作为中间坐标系，实现高精度坐标系参数转换，最终求得机械臂末端和相机之间的外参数，该方法能够实现机械臂与相机之间外参的高精度标定。
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