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公开(公告)号：CN110113613B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910357504.1
申请日：2019-04-29
Applicant: 重庆大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/167 , H04N19/48
Abstract: 本发明公开了基于重权值的双重稀疏约束的图像块压缩感知重构方法，包括如下步骤：获取观测信号；建立基于重权值的双重稀疏约束的图像块压缩感知重构模型；基于SBI算法求解基于重权值的双重稀疏约束的图像块压缩感知重构模型，得到观测信号对应的原始信号。本发明中的方法能够更好地在平滑区域和边缘区域重建原始图像，与现有技术相比，有着明显的性能改进和更好的视觉效果，并且表现出良好的稳定性和收敛性。在未来的工作包括图像块匹配优化来降低计算复杂度等。
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公开(公告)号：CN108873908B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201810764916.2
申请日：2018-07-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉SLAM和网络地图结合的机器人城市导航系统，其在利用全局路径规划确定网络地图中轮式机器人达到目标地点位置的城市道路导航路径的基础上，借助视觉SLAM处理得到的轮式机器人所处位置区域的环境物体空间占据情况对城市道路导航路径加以进一步的局部避障路径优化，从而通过视觉SLAM和网络地图相结合，弥补了仅依赖于全局路径规划进行轮式机器人导航控制所存在的多方面技术限制和不足，能够对轮式机器人提供更加细致的定位和路径导航，更好的保证轮式机器人能够按照局部避障路径优化后的城市道路导航路径得以顺利通行，进而更好的确保对轮式机器人路径规划和导航的准确性和通行有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110113613A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910357504.1
申请日：2019-04-29
Applicant: 重庆大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/167 , H04N19/48
Abstract: 本发明公开了基于重权值的双重稀疏约束的图像块压缩感知重构方法，包括如下步骤：获取观测信号；建立基于重权值的双重稀疏约束的图像块压缩感知重构模型；基于SBI算法求解基于重权值的双重稀疏约束的图像块压缩感知重构模型，得到观测信号对应的原始信号。本发明中的方法能够更好地在平滑区域和边缘区域重建原始图像，与现有技术相比，有着明显的性能改进和更好的视觉效果，并且表现出良好的稳定性和收敛性。在未来的工作包括图像块匹配优化来降低计算复杂度等。
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公开(公告)号：CN107145929B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201710344070.2
申请日：2017-05-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K19/06
Abstract: 本发明提供了一种用于圆柱面二维码贴的预畸变二维码生成方法，其通过将平面二维码图像进行预畸变处理，得到对应的预畸变二维码图像，可用于打印成为二维码贴贴附于对象圆柱面上，或者直接印刷在对象圆柱面上，在预设的拍摄俯仰角度θ附近采用二维码识读设备对其直接进行拍摄，由于预畸变二维码能够抵消对圆柱面拍摄的透视畸变，使得二维码识读设备对其直接拍摄获得的二维码图像趋同于拍摄平面二维码图像的效果，从而使得通用的二维码识读设备也能够方便、快速、高效的解码识别出圆柱面物体表面上的二维码，解决了平面二维码贴直接贴设或印刷在圆柱体上无法被识别或识别率低的问题。
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公开(公告)号：CN110070069A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910362329.5
申请日：2019-04-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络自动特征提取的茶叶分类方法，包括如下步骤：获取电子舌传感器采集的待分类茶叶数据；将待分类茶叶数据转换为时频特征图；将时频特征图输入卷积神经网络得到茶叶分类信息。本发明将待分类茶叶数据转换为时频特征图，以充分利用卷积神经网络在图像处理中的优势，以网络参数训练代替了手动特征选择，提高了茶叶分类的效率；并且，与现有技术中将特征提取和分类识别作为两个独立的结构相比，本发明将特征提取和分类识别集成到同一架构中，使分类效果更加准确。
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公开(公告)号：CN108873908A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810764916.2
申请日：2018-07-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉SLAM和网络地图结合的机器人城市导航系统，其在利用全局路径规划确定网络地图中轮式机器人达到目标地点位置的城市道路导航路径的基础上，借助视觉SLAM处理得到的轮式机器人所处位置区域的环境物体空间占据情况对城市道路导航路径加以进一步的局部避障路径优化，从而通过视觉SLAM和网络地图相结合，弥补了仅依赖于全局路径规划进行轮式机器人导航控制所存在的多方面技术限制和不足，能够对轮式机器人提供更加细致的定位和路径导航，更好的保证轮式机器人能够按照局部避障路径优化后的城市道路导航路径得以顺利通行，进而更好的确保对轮式机器人路径规划和导航的准确性和通行有效性。
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公开(公告)号：CN107145929A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710344070.2
申请日：2017-05-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K19/06
CPC classification number: G06K19/06046
Abstract: 本发明提供了一种用于圆柱面二维码贴的预畸变二维码生成方法，其通过将平面二维码图像进行预畸变处理，得到对应的预畸变二维码图像，可用于打印成为二维码贴贴附于对象圆柱面上，或者直接印刷在对象圆柱面上，在预设的拍摄俯仰角度θ附近采用二维码识读设备对其直接进行拍摄，由于预畸变二维码能够抵消对圆柱面拍摄的透视畸变，使得二维码识读设备对其直接拍摄获得的二维码图像趋同于拍摄平面二维码图像的效果，从而使得通用的二维码识读设备也能够方便、快速、高效的解码识别出圆柱面物体表面上的二维码，解决了平面二维码贴直接贴设或印刷在圆柱体上无法被识别或识别率低的问题。
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