公开(公告)号：CN110033411B

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN201910292872.2

申请日：2019-04-12

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李顺龙 ,  徐阳 ,  牛皓伟 ,  郭亚朋 ,  李忠龙 ,  焦兴华 ,  鄂宇辉

IPC: G06T3/40

Abstract: 本发明涉及一种基于无人机的公路施工现场全景图像高效拼接方法通过航拍图像的地理信息坐标和姿态参数修正、关键拼接区域选取、特征点高效匹配、基于最佳缝合线和图像融合的快速图像拼接，解决了无人机在巡航过程中产生的局部坐标系偏差、整幅图像特征点匹配低效率、以及由于动态目标产生的拼接模糊和鬼影问题，具有实时传输图像数据、全局监督、准确度好、效率高、成本低、方便灵活等优点，为实现整个施工现场自动化、智能化的全局安全监督管理奠定了基础。本发明适用于公路工程施工现场的全局安全监督管理。

公开(公告)号：CN110033411A

公开(公告)日：2019-07-19

申请号：CN201910292872.2

申请日：2019-04-12

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李顺龙 ,  徐阳 ,  牛皓伟 ,  郭亚朋 ,  李忠龙 ,  焦兴华 ,  鄂宇辉

IPC: G06T3/40

Abstract: 本发明涉及一种基于无人机的公路施工现场全景图像高效拼接方法通过航拍图像的地理信息坐标和姿态参数修正、关键拼接区域选取、特征点高效匹配、基于最佳缝合线和图像融合的快速图像拼接，解决了无人机在巡航过程中产生的局部坐标系偏差、整幅图像特征点匹配低效率、以及由于动态目标产生的拼接模糊和鬼影问题，具有实时传输图像数据、全局监督、准确度好、效率高、成本低、方便灵活等优点，为实现整个施工现场自动化、智能化的全局安全监督管理奠定了基础。本发明适用于公路工程施工现场的全局安全监督管理。

公开(公告)号：CN109376676A

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201811295288.4

申请日：2018-11-01

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李顺龙 ,  郭亚朋 ,  徐阳 ,  牛皓伟 ,  李惠 ,  李忠龙 ,  鄂宇辉

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明涉及一种基于无人机平台的公路工程现场施工人员安全预警方法，如下：采集公路工程现场区域图像，对原始图像进行切割、标注；使用矩形框对切割后的图像中的施工人员进行标记，获得矩形框位置和大小的数据，分为佩戴和未佩戴安全帽的人员；将待识别的图像切割后输入至训练好的显著性检测网络中，得到以分割尺寸大小表示的显著性检测区域结果，并输入至训练好的施工人员精准检测网络中，得到以矩形框为表示的施工人员识别结果；将矩形框识别结果由子图像局部坐标系映射回原始图像整体坐标系中，得到最终的施工人员智能快速识别及安全预警结果。本发明便捷、准确，提升了公路工程现场施工人员识别的效率以及安全预警结果的准确度和稳定性。

公开(公告)号：CN111160131A

公开(公告)日：2020-05-15

申请号：CN201911272536.8

申请日：2019-12-12

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李顺龙 ,  郭亚朋 ,  李忠龙 ,  喻永华 ,  李晓明 ,  鄂宇辉 ,  焦兴华 ,  邓昌宁

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的施工车辆精准智能辨识方法，是为了解决现有的施工车辆辨识成本高、精度低等缺点而提出的，包括：采集的施工现场的车辆高空鸟瞰图像作为原始数据，使用旋转矩形框进行人工标注，建立施工车辆精准智能辨识数据集；根据旋转矩形框的几何特性，设计对应的深度卷积神经网络结构和目标函数，使用数据集训练网络，将待辨识图像输入网络后得到精准辨识结果。本发明便捷、准确，较大幅度地提升了施工现场车辆辨识的准确性，适用于土木工程施工现场安全管理与监督领域。