公开(公告)号：CN110653820A

公开(公告)日：2020-01-07

申请号：CN201910930621.2

申请日：2019-09-29

Applicant: 东北大学

Inventor： 张云洲 ,  苏杰 ,  李奇 ,  刘灏 ,  徐文娟

IPC: B25J9/16

Abstract: 一种结合几何约束的机器人抓取位姿估计方法，属于机器人视觉抓取技术领域。本发明利用夹持器简化形状约束生成初始抓取位姿，能够生成包含稳定抓取位姿的抓取样本；之后通过力封闭约束快速进行半稳定抓取位姿筛选，之后利用力平衡约束分析半稳定抓取位姿，估计出目标物体稳定的抓取位姿；本发明适用于不同物体的抓取位姿估计，在一秒内能够估计出稳定的抓取位姿，计算效率高，更改算法中夹持器的参数，可以应用到其他类型夹持器，算法具有适用性。

公开(公告)号：CN110110689B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN201910403777.5

申请日：2019-05-15

Applicant: 东北大学

Inventor： 张云洲 ,  刘双伟 ,  齐林 ,  朱尚栋 ,  徐文娟

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开实施例涉及一种行人重识别方法，其包括：从多个图片中提取得到行人CNN特征图；采用对抗擦除学习的方式模仿对所述行人CNN特征图的判别性区域被遮挡的情形进行模型训练，得到训练模型；利用所述训练模型结合目标行人图像和待识别行人图像进行行人重识别，得到行人重识别结果。本公开实施例提供的方法提供一种特征级别数据增强策略，辅分类器的输入特征图被部分擦除，增加行人特征的变体和抵抗行人被遮挡的情形，提高深度行人重识别模型的泛化能力。

公开(公告)号：CN110653820B

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN201910930621.2

申请日：2019-09-29

Applicant: 东北大学

Inventor： 张云洲 ,  苏杰 ,  李奇 ,  刘灏 ,  徐文娟

IPC: B25J9/16

Abstract: 一种结合几何约束的机器人抓取位姿估计方法，属于机器人视觉抓取技术领域。本发明利用夹持器简化形状约束生成初始抓取位姿，能够生成包含稳定抓取位姿的抓取样本；之后通过力封闭约束快速进行半稳定抓取位姿筛选，之后利用力平衡约束分析半稳定抓取位姿，估计出目标物体稳定的抓取位姿；本发明适用于不同物体的抓取位姿估计，在一秒内能够估计出稳定的抓取位姿，计算效率高，更改算法中夹持器的参数，可以应用到其他类型夹持器，算法具有适用性。

公开(公告)号：CN110110689A

公开(公告)日：2019-08-09

申请号：CN201910403777.5

申请日：2019-05-15

Applicant: 东北大学

Inventor： 张云洲 ,  刘双伟 ,  齐林 ,  朱尚栋 ,  徐文娟

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开实施例涉及一种行人重识别方法，其包括：从多个图片中提取得到行人CNN特征图；采用对抗擦除学习的方式模仿对所述行人CNN特征图的判别性区域被遮挡的情形进行模型训练，得到训练模型；利用所述训练模型结合目标行人图像和待识别行人图像进行行人重识别，得到行人重识别结果。本公开实施例提供的方法提供一种特征级别数据增强策略，辅分类器的输入特征图被部分擦除，增加行人特征的变体和抵抗行人被遮挡的情形，提高深度行人重识别模型的泛化能力。

公开(公告)号：CN110110694A

公开(公告)日：2019-08-09

申请号：CN201910411429.2

申请日：2019-05-16

Applicant: 东北大学

Inventor： 张云洲 ,  张括嘉 ,  龚益群 ,  徐文娟 ,  吕光浩

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本公开实施例涉及一种基于目标检测的视觉SLAM闭环检测方法，其包括：针对环境获取RGB图像和深度图像，并对RGB图像进行目标检测得到目标检测结果；根据RGB图像和目标检测结果确定的关键帧内利用DBSCAN密度聚类算法进行聚类融合，得到聚类结果；结合深度图像将聚类结果作为语义节点进行空间位置复原，构建局部语义拓扑图；对局部语义拓扑图利用SURF特征匹配和语义节点的类别进行节点匹配，并根据节点匹配结果对局部语义拓扑图的语义节点计算相似度；基于连续关键帧的相似度是否符合预设条件进行闭环判断。本公开实施例提供的方法可以消除目标检测中可能存在的错误和遗漏，可以改善利用目标检测结果进行环境描述的条件。

公开(公告)号：CN110110694B

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN201910411429.2

申请日：2019-05-16

Applicant: 东北大学

Inventor： 张云洲 ,  张括嘉 ,  龚益群 ,  徐文娟 ,  吕光浩

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/46 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764

Abstract: 本公开实施例涉及一种基于目标检测的视觉SLAM闭环检测方法，其包括：针对环境获取RGB图像和深度图像，并对RGB图像进行目标检测得到目标检测结果；根据RGB图像和目标检测结果确定的关键帧内利用DBSCAN密度聚类算法进行聚类融合，得到聚类结果；结合深度图像将聚类结果作为语义节点进行空间位置复原，构建局部语义拓扑图；对局部语义拓扑图利用SURF特征匹配和语义节点的类别进行节点匹配，并根据节点匹配结果对局部语义拓扑图的语义节点计算相似度；基于连续关键帧的相似度是否符合预设条件进行闭环判断。本公开实施例提供的方法可以消除目标检测中可能存在的错误和遗漏，可以改善利用目标检测结果进行环境描述的条件。