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公开(公告)号：CN106022337B
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201610344722.8
申请日：2016-05-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于机器视觉图像处理技术领域，具体为一种基于连续边缘特征的平面目标检测方法。本发明方法包括：提取连续边缘特征、建立目标轮廓模型、基于Hough变换思想提取候选目标、对候选目标进行筛选并实现精确定位等步骤。尤其适用于在工业场景下，快速建立未知平面目标的模型并实现目标检测。本发明无需对于特定目标调整方法，可适用于各种平面目标（以及表面为平面的目标），一定程度上解决了目前视觉系统泛用能力较弱的问题。同时本发明具有较高的检测精度、高效的处理速率以及一定的抗噪能力。
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公开(公告)号：CN109558877A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811220587.1
申请日：2018-10-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于视频分析技术领域，具体为一种基于KCF的海上目标跟踪算法。本发明算法包括：（1）图像预处理：主要是对图像的去噪和去雾，获取质量较好的海面图像；（2）目标检测：海天线提取，通过改进的DPM算法获取目标位置；（3）目标跟踪：通过改进的KCF算法，对目标进行轨迹预测，实现有遮挡场景下的多目标跟踪。本发明综合不同图像处理方法性能差异，形成一套能够同时满足时间和准确率要求的算法，可在有限的计算资源下，保证较高的准确率，并实时的进行分析，极大的提高了遮挡场景下的目标跟踪成功率。
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公开(公告)号：CN107193279A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710320077.0
申请日：2017-05-09
Applicant: 复旦大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0251 , G05D1/0276
Abstract: 本发明公开了一种基于单目视觉和IMU信息的机器人定位与地图构建系统。本发明利用纯视觉导航信息对IMU偏差模型、绝对尺度以及重力加速度方向等进行估计；在视觉导航中，使用高效的ORB特征提取算法，对图像帧提取丰富的ORB特征；利用基于预积分的IMU动力学模型建立相机的运动模型，对相机位置进行实时初步估计；在初步估计的基础上对两个图像帧之间的ORB特征进行更为精确的估计，再利用多目几何知识，实现对空间地图点三维重构；在融合IMU信息的视觉信息匹配的基础之上，采用基于因子图的后端优化算法，实时对地图位置进行精确和实时的估计。本发明能够对机器人运动和周围环境信息进行精确的估计。
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公开(公告)号：CN106022337A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610344722.8
申请日：2016-05-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于机器视觉图像处理技术领域，具体为一种基于连续边缘特征的平面目标检测方法。本发明方法包括：提取连续边缘特征、建立目标轮廓模型、基于Hough变换思想提取候选目标、对候选目标进行筛选并实现精确定位等步骤。尤其适用于在工业场景下，快速建立未知平面目标的模型并实现目标检测。本发明无需对于特定目标调整方法，可适用于各种平面目标（以及表面为平面的目标），一定程度上解决了目前视觉系统泛用能力较弱的问题。同时本发明具有较高的检测精度、高效的处理速率以及一定的抗噪能力。
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公开(公告)号：CN103680291A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201210332451.6
申请日：2012-09-09
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G05D1/0253 , G05D1/0274
Abstract: 本发明属机器人同步定位与地图创建领域，涉及基于天花板的角点信息实现机器人定位及地图绘制的方法，该方法采用实时高效的角点选取算法，角点位于天花板上，由安装在机器人上且光轴与天花板垂直的摄像机进行拍摄，并从拍摄的图片中提取出角点；使用光流跟踪法跟踪连续两张图片中匹配的角点对，利用匹配的角点对来实现角点的三维重构；配合基于扩展卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法确定机器人每次拍摄时的位置和航向角，结合重构的路标信息不断完善地图。本发明实现了基于天花板视觉的同步定位与地图绘制，能较精确地描述机器人与周围环境的关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102222336B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201110155805.X
申请日：2011-06-10
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医学成像技术领域，具体为基于三维重建技术的膈肌表面积计算方法与系统。本发明通过对CT图像进行三维重建，还原出人体膈肌的三维图像，然后采集膈肌表面的关键特征点并进行处理，最终计算出膈肌的表面积。本发明可以应用于医学中对与膈肌相关的呼吸疾病（例如慢性阻塞性肺疾病COPD）的诊断，通过对比不同呼吸状况下膈肌表面积的变化来判断病人的病变情况，从而提高了医生对于COPD等病例的诊断效率。
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公开(公告)号：CN102879404A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210374140.6
申请日：2012-10-07
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N21/89
Abstract: 本发明属于视频分析技术领域，具体为一种工业结构化场景中医用胶囊缺陷自动检测的系统。该系统包括：三个分别安装在胶囊传送滚轴两侧和正上方的摄像头，两个安装在胶囊传送滚轴两侧的LED光源，一台计算机；所述计算机上安装有处理软件系统，该处理软件系统包括软件界面启动模块、样本训练模块、图像分析模块以及通讯模块；系统工作时图像分析模块对胶囊图像进行检测，并通过通讯模块将检测结果传输给硬件，使其能剔除不合格胶囊；本发明综合不同图像处理方法性能差异，形成一套能够同时满足时间和准确率要求的算法，可在有限的计算资源下，保证较高的准确率，并实时的进行分析，以满足工业生产中的实际需要。
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公开(公告)号：CN102043964A
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN201010614651.1
申请日：2010-12-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于视频监控技术领域，具体为基于云台摄像头的飞行器起降跟踪算法及跟踪系统。本发明通过安装在塔台上的监控摄像头及云台,由控摄像头送出的模拟信号，经转换成为数字视频信号后,作为所述跟踪系统的输入；该跟踪系统包括：目标检测模块、跟踪模块和云台控制模块；本发明可以自动追踪起降飞行器轨迹。本发明可提高机场中有固定起降模式的飞行器监控的准确性与实时性，降低人力资源的消耗，克服大规模高速运动背景视频中对象提取与追踪的种种困难，实现自动智能追踪录像分析，从而提高了监控质量。
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公开(公告)号：CN118010026A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410148260.7
申请日：2024-02-02
Applicant: 复旦大学
IPC: G01C21/20 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06N3/0464 , G06F16/29 , G06F17/18 , G01C21/00
Abstract: 本发明属于视觉语言导航技术领域，具体为一种基于历史上下文信息增强的视觉语言导航方法。本发明包括显式建模语言指令和视觉观测之间的历史交互，捕获导航过程中长期的时间上下文；使用状态向量检索全局内存库,自适应选择历史导航中最重要的情景，并将历史导航情景压缩为全局记忆向量；引入长短时记忆网络，自适应地学习多模态融合网络输出的状态信息、全局记忆信息、和前序状态信息之间的关系，更新最终的状态向量。本发明可提高动作预测准确性，使得机器人具有更强大的时序记忆理解能力，更好地完成视觉语言导航任务。本发明解决了以前方法仅依赖前一个时间步的状态表示，不足以捕获长期时间上下文，从而遗漏有用历史导航信息的问题。
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公开(公告)号：CN115205987A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110393854.0
申请日：2021-04-13
Applicant: 复旦大学 , 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: G06V40/70 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种双重注意力机制的舌裂纹提取方法，用于对舌裂纹图像进行提取得到舌裂纹结果，其特征在于，包括如下步骤：调整舌裂纹图像的亮度以及对比度得到变换后图像；对舌裂纹图像以及变换后图像处理得到双重输入特征图；通过编码器从双重输入特征图中提取得到深层次特征图，解码器对深层次特征图还原得到高级别特征图；对舌裂纹图像进行卷积处理得到低级别特征图，利用双重注意力机制模块对高级别特征图以及低级别特征图进行信息融合得到像素级别的标签，从标签中得到舌裂纹结果。其中，双重输入特征图、深层次特征图以及高级别特征图均通过快速卷积模块进行快速特征提取得到。
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