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公开(公告)号：CN113763451B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202111117235.5
申请日：2021-09-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种智能车双目视觉深度测量的递阶搜索方法，通过标定智能车辅助驾驶系统中的车载嵌入式双目相机，无需特定安装条件和理想相机模型的极线校正，构造区域模板和相关系数函数，将采集时序对齐的左右立体图像对，进行区域模板卷积滤波位置的区域立体匹配，构造区域模板的定位点投影关系模型，利用递阶搜索方式，对区域级立体匹配寻优，可计算出深度测量值及三维空间坐标。实现了从全局看特征的显著性区域级立体匹配，无需复杂的像素点特征级的几何计算和非线性优化过程，冗余度低，有效克服了图像纹理特征不强，区域常规匹配可信度较低，限制图像质量的问题。(56)对比文件宗雯雯.基于双目立体视觉的特征点匹配关键技术研究与应用.中国硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑).2012,(第（2012）03期),I138-1928.王浩宇.面向智能驾驶的虚拟场景重建.中国硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑).2019,(第（2019）12期),C035-259.N. Guo 等.A Computationally EfficientPath-Following Control Strategy ofAutonomous Electric Vehicles With YawMotion Stabilization. IEEE Transactionson Transportation Electrification.2020,第6卷(第2期),728-739.G.de Haan等.True-motion estimationwith 3-D recursive search blockmatching.IEEE Transactions on Circuitsand Systems for Video Technology.1993,第3卷(第5期),369-379.Mostafa Mansour 等.RelativeImportance of Binocular Disparity andMotion Parallax for Depth Estimation: AComputer Vision Approach.RemoteSens.2019,第11卷(第17期),1990.K. Virk 等.Low complexity recursivesearch based motion estimation algorithmfor video coding applications.2005 13thEuropean Signal ProcessingConference.2015,1-4.Viny Saajan Victor等.arXiv:2109.10123.2021,1-9.Dimitris G. Chachlakis等.MinimumMean-Squared-Error AutocorrelationProcessing in Coprime Arrays.arXiv:2010.11073v1.2020,1-20.
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公开(公告)号：CN107154040B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201710315833.0
申请日：2017-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种隧道衬砌表面图像裂缝检测方法，主要解决现有技术中存在的未考虑隧道砼衬砌结构的特殊结构环境的问题，通过采用对待处理图像进行图像畸变校正及使用Mask差值匀光法进行匀光处理，输出预处理图像；对预处理图像预提取裂缝像素点，根据提取的裂缝像素点标记渗流种子点坐标，生成渗流种子点地图；根据渗流种子点地图，提取渗流种子点地图对应待处理图像坐标位置像素点作为渗流种子点，进行点渗流，采取加速条件下的二次渗流处理，检测出裂缝相似目标；对初裂缝检测结果进行裂缝细化及裂缝断裂连接，去除衬砌接缝，去除背景噪声的技术方案，较好的解决了该问题，可用于公路隧道的衬砌表面图像检测中。
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公开(公告)号：CN107154040A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710315833.0
申请日：2017-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T5/002 , G06T5/005 , G06T5/006 , G06T5/30 , G06T2207/30108
Abstract: 本发明涉及一种隧道衬砌表面图像裂缝检测方法，主要解决现有技术中存在的未考虑隧道砼衬砌结构的特殊结构环境的问题，通过采用对待处理图像进行图像畸变校正及使用Mask差值匀光法进行匀光处理，输出预处理图像；对预处理图像预提取裂缝像素点，根据提取的裂缝像素点标记渗流种子点坐标，生成渗流种子点地图；根据渗流种子点地图，提取渗流种子点地图对应待处理图像坐标位置像素点作为渗流种子点，进行点渗流，采取加速条件下的二次渗流处理，检测出裂缝相似目标；对初裂缝检测结果进行裂缝细化及裂缝断裂连接，去除衬砌接缝，去除背景噪声的技术方案，较好的解决了该问题，可用于公路隧道的衬砌表面图像检测中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112488032B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202011460073.0
申请日：2020-12-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于鼻眼结构约束下的人眼定位方法，属于人眼定位技术领域，通过人脸检测、人眼和鼻孔检测、滤除误差点、基于模板匹配的漏检弥补四个步骤完成对人眼位置的实时检测。与现有技术相比，本发明基于大量鼻眼特征点数据的混合概率模型输出可信度最高的一组鼻眼特征点数据簇，滤除不合理的输出，为了克服现有技术中人眼检测受到干扰多无法精确检测的技术问题，引入对不易受干扰且检测精度较高的鼻孔检测，依据人脸中鼻眼分布自带的结构关联性，对检测出的所有鼻眼特征点数据进行基于混合概率模型的数据聚类以此提高正确人眼位置出现的概率，增加其可信度。
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公开(公告)号：CN112488032A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011460073.0
申请日：2020-12-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于鼻眼结构约束下的人眼定位方法，属于人眼定位技术领域，通过人脸检测、人眼和鼻孔检测、滤除误差点、基于模板匹配的漏检弥补四个步骤完成对人眼位置的实时检测。与现有技术相比，本发明基于大量鼻眼特征点数据的混合概率模型输出可信度最高的一组鼻眼特征点数据簇，滤除不合理的输出，为了克服现有技术中人眼检测受到干扰多无法精确检测的技术问题，引入对不易受干扰且检测精度较高的鼻孔检测，依据人脸中鼻眼分布自带的结构关联性，对检测出的所有鼻眼特征点数据进行基于混合概率模型的数据聚类以此提高正确人眼位置出现的概率，增加其可信度。
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公开(公告)号：CN113834463B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111022920.X
申请日：2021-09-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于绝对尺寸的智能车侧方行人/车单目深度测距方法，通过智能车左右后视镜正下方嵌入式安装的单目相机采集车辆侧方图像，通过构造单目相机时间序列的立体几何成像模型、畸变矫正模型，标定智能车侧方单目相机和计算畸变系数，构造图同构模型，进行图像数据的同构特征点的检测校验和立体匹配，构造深度测距模型，估计智能车车速测量下的绝对尺寸和可计算出对应目标区域的深度和三维坐标估计值，从而得到侧方行人/车的单目深度测距。筛选了目标区域高级特征出现的合理位置，以此提高立体匹配的精度。减少低层级图像特征算法造成的计算冗余度和时间复杂度情况，保证了实时性，有效克服了单目深度测距缺乏尺度信息的缺点。
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公开(公告)号：CN113834463A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111022920.X
申请日：2021-09-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于绝对尺寸的智能车侧方行人/车单目深度测距方法，通过智能车左右后视镜正下方嵌入式安装的单目相机采集车辆侧方图像，通过构造单目相机时间序列的立体几何成像模型、畸变矫正模型，标定智能车侧方单目相机和计算畸变系数，构造图同构模型，进行图像数据的同构特征点的检测校验和立体匹配，构造深度测距模型，估计智能车车速测量下的绝对尺寸和可计算出对应目标区域的深度和三维坐标估计值，从而得到侧方行人/车的单目深度测距。筛选了目标区域高级特征出现的合理位置，以此提高立体匹配的精度。减少低层级图像特征算法造成的计算冗余度和时间复杂度情况，保证了实时性，有效克服了单目深度测距缺乏尺度信息的缺点。
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公开(公告)号：CN113763451A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111117235.5
申请日：2021-09-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种智能车双目视觉深度测量的递阶搜索方法，通过标定智能车辅助驾驶系统中的车载嵌入式双目相机，无需特定安装条件和理想相机模型的极线校正，构造区域模板和相关系数函数，将采集时序对齐的左右立体图像对，进行区域模板卷积滤波位置的区域立体匹配，构造区域模板的定位点投影关系模型，利用递阶搜索方式，对区域级立体匹配寻优，可计算出深度测量值及三维空间坐标。实现了从全局看特征的显著性区域级立体匹配，无需复杂的像素点特征级的几何计算和非线性优化过程，冗余度低，有效克服了图像纹理特征不强，区域常规匹配可信度较低，限制图像质量的问题。
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