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公开(公告)号：CN116482645A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310177059.7
申请日：2023-02-28
Applicant: 山东科技大学 , 青岛卓信通智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多线激光雷达的大目标精确定位方法，包括以下步骤：S1、以不规则立体目标为例，使用两个多线激光雷达异面垂直安装，弥补多线激光雷达在垂直方向上稀疏的问题，实现对目标在三维空间中坐标的精确定位，对目标进行扫描得到目标的点云数据。本发明在计算目标实际位置与正确位置偏移中，采用了标准形状模板制作，只保留实时点云的位置信息，使用标准模板代替实时点云，提升计算坐标及偏移使的精度以及稳定性，在点云处理过程中使用了RANSAC平面拟合，ICP点云配准等方法，此类方法对于不同质量的目标点云具有适应性，提高点云处理过程中的稳定性，最后的定位精度能够控制在20mm以内。
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公开(公告)号：CN116068537A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310176970.6
申请日：2023-02-28
Applicant: 青岛卓信通智能科技有限公司 , 山东科技大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明公开了一种分散分布的多激光雷达标定方法，包括以下步骤：S1、首先选用三面立方体作为标志物，并安装至少两个异面安装激光雷达，并将标志物放置于安装的激光雷达的重叠视野范围内；S2、使用安装的激光雷达均能扫描标志物，以获取点云数据；S3、再分别对相应的激光雷达扫描到的三面体标志物的点云依次进行框选目标区域、滤除散乱点和平面拟合处理；得到标志物点云数据中三个面的平面方程以及法向量。本发明构思合理、操作流程简单，能自动化、标准化的对多个激光雷达进行高效标定，有效提高了多激光雷达标定的标定准确度，有效解决了多个激光雷达进行外参标定过程中雷达安装分散，雷达之间重叠视野小，标定精度不高等问题。
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公开(公告)号：CN119068175A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411101894.3
申请日：2024-08-12
Applicant: 山东科技大学 , 青岛卓信通智能科技有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本公开涉及计算机视觉技术领域，提出了一种基于零样本检测的目标识别定位方法及系统，包括如下步骤：获取待识别的图像数据；基于交互信息，初步生成目标边界框，得到目标区域图像；基于生成的目标区域图像采用包括分布外物体检测的分类模型进行目标分类，得到目标的分类类别；将得到的边界框作为交互信息输入SAM模块进行图像分割，得到目标的分割掩码；获取待识别图像的深度图像，进行地面滤波，基于分割掩码进行深度值过滤，得到目标物体的空间信息。本公开解决了目标检测的预训练依赖、目标检测精度差和错误定位的问题，借助分类网络与分布外物体检测的结合解决了引入零样本分割算法带来的物体识别问题。
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公开(公告)号：CN118506002A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410672770.4
申请日：2024-05-28
Applicant: 山东科技大学 , 青岛卓信通智能科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本公开涉及计算机视觉和三维交互式分割技术领域，提出了一种基于正样本学习的三维交互式目标分割方法及系统，首先基于正类数据集对未标注图像像素进行正样本学习，确定未标注图像分类标签，得到场景图像的语义分割标签信息；根据每幅图像对应的相机视点，获取相机拍摄视线上的坐标以及拍摄角度参数，进行场景表达，得到图像中目标的语义概率分布；将得到的语义概率分布与语义分割标签信息进行结合，得到交互物体的三维分割图像。能够在提供较少视角图像的条件下，从场景图像中生成标注物体的三维分割图像。
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公开(公告)号：CN116958886A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310747421.X
申请日：2023-06-25
Applicant: 山东科技大学 , 青岛卓信通智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及地标检测技术领域，具体为一种复杂工况下稳定有效的地标检测方法，主要包括以下步骤：S1、将获取的地标图像采用中值滤波对其进行降噪处理；S2、针对不同工况的图像，分别提出不同的算法来增强图像对比度；S3、由于无法判断地标所处的实际工况。本发明提出了一种复杂工况下稳定有效的地标检测方法，在进行图像增强时可选用直方图均衡化、基于双边滤波的高光去除算法和同态滤波来处理图像可能会出现的高光、阴影遮挡等问题，同时提出一种基于概率先验的算法选择策略，使得实时检测过程中快速准确的获得所需地标轮廓信息，从而提高检测的稳定性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119760621A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510266688.6
申请日：2025-03-07
Applicant: 山东科技大学 , 青岛卓信通智能科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自编码器的弱监督异常检测方法及系统，属于电数字数据处理。首先，在数据输入阶段，对输入数据的正常样本和异常样本分别引入了mixup算法，通过生成伪样本来增强模型的训练，提高模型的泛化能力和鲁棒性，从而提升异常检测的性能；其次，在特征提取阶段，引入变分自编码器作为一种深度生成模型，结合了自编码器的思想和概率图模型的概念；同时，在编码器和解码器上都引入了自注意力机制，可以帮助模型更好的关注异常样本的特征，对输入数据进行更准确的重建，进一步提升特征提取能力。在涵盖多个领域的数据集上的实验结果表明，本发明提出的方法能够有效提升异常检测任务中的检测精度。
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公开(公告)号：CN116342832A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310177018.8
申请日：2023-02-28
Applicant: 山东科技大学 , 青岛卓信通智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于稠密点云的集装箱特征提取方法，包括以下步骤:101、用至少两个3D相机获取集装箱两侧角件部位点云图像；102、基于直通滤波以及半径滤波的方法，去除背景及杂乱点，对点云图像进行预处理；103、使用随机抽样一致性算法(RANSAC)拟合锁孔所在平面，提取平面点云。本发明提供的基于稠密点云的集装箱特征提取方法，通过3D相机获取集装箱两侧角件部位点云图像，对点云图像处理，获取锁孔点云，并根据3D相机之间坐标系关系进行锁孔数据融合，从而根据集装箱锁孔特征，帮助实现对集装箱快速定位功能，适用于起重机自动装卸集装箱及堆场堆高机自动堆放集装箱等多种场景。
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公开(公告)号：CN116188582A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310204989.7
申请日：2023-03-06
Applicant: 山东科技大学 , 青岛卓信通智能科技有限公司 , 青岛伊唯特智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于3D传感器的集装箱自动定位方法，包括以下步骤：101、将两个3D传感器分别安装于空箱堆高机的吊具两侧，获取集装箱两侧特征数据，包括锁孔数据、边缘数据；102、制作所选特征在标准位置的点云模型，采用基于主成分分析(PCA)粗配准与改进的迭代最近点(ICP)精配准的方法，获取集装箱两侧特征实时位置与标准位置在传感器坐标系下偏差。本发明基于3D传感器的集装箱自动定位方法，通过安装于堆高机吊具两侧的3D传感器获取集装箱相对吊具偏差，并通过相对标定的方式，获取3D传感器与吊具坐标系旋转矩阵，从而将偏差从传感器坐标系转换到吊具坐标系，方法易操作，准确性高，可帮助实现吊具对目标集装箱的定位。
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公开(公告)号：CN113450331A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110733273.7
申请日：2021-06-30
Applicant: 青岛卓信通智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种异形元器件针脚检测方法，属于元器件针脚检测领域。该方法主要由制作斑点模板、图像斑点检测和融合算法三部分组成；具体是通过视觉传感器配合光源获取针脚图像，然后利用Hessian矩阵提取图像中的斑点信息，并通过尺度和重叠度特征获得有效斑点序列；同时，将原图像二值化后进行轮廓跟踪获得斑点的轮廓序列；最后将斑点序列与轮廓序列通过融合算法得到仅需给定目标尺度即可准确检测的方法。该方法实用性强、速度快、稳定性好，为异形自动插装设备的应用起到重要的推动作用。
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公开(公告)号：CN111649746A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010526692.9
申请日：2020-06-11
Applicant: 青岛卓信通智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种融合惯导测量和ArUco标记的定位与导航方法，属于计算机视觉定位、移动机器人导航技术领域。本发明在ArUco地图环境下，统一了惯导元件和相机的坐标系，克服了因误识别或漏识别ArUco标记而导致移动机器人当前姿态丢失；一定程度上克服了相机视野有限的问题，提升了机器人的姿态感知能力，使机器人在导航中可以完成更复杂的姿态调整。
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