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公开(公告)号：CN104463183A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201310418577.X
申请日：2013-09-13
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6218
Abstract: 本发明涉及一种聚类中心选取方法和系统。所述聚类中心选取方法包括：接收原始灰度图像；获取灰度图像对应的初始视差图；计算像素点的运动信息；基于运动信息、灰度值以及坐标的各自的最大值与最小值形成的两个特征向量作为两个初步聚类中心，对图像进行初步聚类；计算特征向量的平均值来更新对应类的聚类中心；针对采用平均值更新的聚类中心，通过遍历所有像素点，利用最大最小算法确定新增聚类中心；以初始视差图的视差值作为指导，执行聚类处理；以及确定聚类结果是否出现收敛。
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公开(公告)号：CN104299219A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201310304098.5
申请日：2013-07-19
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/97 , G06T2207/10012 , G06T2207/20081
Abstract: 提供了一种物体检测方法和装置。物体检测方法可以包括：从对物体区域成像的立体相机获取视差图；在视差图中检测平面；根据物体的物理表面的特性从视差图中检测到的平面中选择物体表面候选；将物体表面候选转换为正视图表面，正视图表面是立体相机从正对着物体的物理表面的视角拍摄得到的物体的表面图像；以及至少部分基于转换后的正视图表面检测物体。本发明的物体检测方法和装置能够消除原有的形变的影响，进而可以基于转换后的正视图来利用已有的先前提取的无形变的特征和/或分类器来检测物体。
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公开(公告)号：CN102982336A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201110258060.X
申请日：2011-09-02
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种识别模型生成方法和系统，该识别模型生成方法包括：接收对比样本；通过第一传感器采集所述对比样本来生成第一传感器数据，其中，第一传感器对应于第一识别模型；通过第二传感器采集所述对比样本来生成第二传感器数据，其中，第二传感器对应于第二识别模型；通过所述第一传感器数据和所述第二传感器数据生成第一传感器与第二传感器之间的关联关系；以及根据所述关联关系，生成第二传感器所对应的第二识别模型。和重新采集新的训练数据生成相对应的新识别模型相比，本公开可以获得同样出色的识别结果，同时节省了大量的样本采集和训练的时间和工作。
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公开(公告)号：CN110728710B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201810775834.8
申请日：2018-07-16
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明实施例提供视觉里程计算方法、装置和计算机可读存储介质，其中所述方法包括：利用捕获设备捕获立体视频中的帧图像，得到所述帧图像的特征点及对应的视差图；根据所述视差图得到U视差图和V视差图；根据所述U视差图和V视差图获取第一运动对象区域；根据所获取的第一运动对象区域，在所述帧图像的特征点中去除所述第一运动对象区域上的特征点；利用所述帧图像中剩余的特征点进行位姿估计。
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公开(公告)号：CN108074250B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201610988828.1
申请日：2016-11-10
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明实施例提供一种匹配代价计算方法和装置，所述匹配代价计算方法包括：获取参考投影图像和目标投影图像，所述参考投影图像和所述目标投影图像分别为参考立体图像对应的球面矩形投影图像和目标立体图像对应的球面矩形投影图像；根据预设的映射关系确定所述参考投影图像上的第一像素点及其第一邻域；根据所述映射关系和所述参考投影图像上的第一像素点选择所述目标投影图像上的第二像素点及其第二邻域；根据所述第一像素点及其第一邻域和所述第二像素点及其第二邻域计算所述第一像素点和所述第二像素点之间的匹配代价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107967691B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201610916485.8
申请日：2016-10-20
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明实施例提供了一种视觉里程计算方法和装置，根据本发明实施例的方法包括：检测视频图像中帧图像的特征点；对所述视频图像中相邻两帧的特征点进行匹配，获取特征点匹配对，以用于计算物体的运动，其中，在所述匹配之前根据训练过的第一相关参数对所述特征点进行调节，利用调节后的特征点进行匹配，获取所述特征点匹配对，和/或，在所述匹配之后根据训练过的第二相关参数对所述特征点匹配对进行调节，获取调节后的特征点匹配对。
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公开(公告)号：CN106887018B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201510937846.2
申请日：2015-12-15
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/41
Abstract: 一种立体匹配方法、控制器和系统，该方法包括：计算第一图的像素和第二图的像素之间的匹配代价；预估作为参考图像的、第一图和第二图之一中的像素的视差值和对应的可靠度，其中，所述可靠度表示该像素的预估的视差值的正确的概率；根据所述参考图像中的两个像素之间的所述视觉特征的差异度和在图像坐标中的距离和该两个像素对应的可靠度来计算该两个像素之间的有方向的能量传播系数；基于所述有方向的能量传播系数来构造有方向的图模型；基于所述有方向的能量传播系数来实施置信传播算法以获得像素的更新的视差值。
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公开(公告)号：CN107316313B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201610236156.9
申请日：2016-04-15
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 提供了一种场景分割方法和设备，所述方法包括：获取所述场景的当前帧图像，并检测该当前帧图像中的特征点；对当前帧图像中的所有特征点进行划分，以将运动状态一致的特征点划分到同一个区域中；对每个划分得到的区域中的特征点的点集执行随机抽样一致性算法，并基于至少是最强假设的结果对该区域进行分裂处理；对于经过分裂处理后得到的各个区域，将其中运动状态一致的相邻区域两两合并。该场景分割方法和设备能够根据物体的运动状态对场景进行分割，从而将复杂场景中具有相同运动状态的物体划分到同一个区域中，由此使得可以通过对各个区域分别进行跟踪和分析而实现对整个复杂区域中所有物体的准确的跟踪和分析。
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公开(公告)号：CN107305688B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201610236879.9
申请日：2016-04-15
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
Abstract: 公开一种在视差图中检测道路消失点的方法、装置和系统，该方法包括：交叉点获得步骤，对于视差图中的一个或多个距离块的每个距离块中的视差点，通过预选点与所述视差点的连线与所述距离块中在预定距离处的视差横截面相交以获得交叉点；候选消失点选择步骤，针对每个预定距离，根据所述交叉点的个数、所述交叉点的强度、所述交叉点在所述视差横截面上的分布、所述连线上的视差点的分布中的至少一个来从与所述交叉点连接的所述预选点中选择候选消失点。
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公开(公告)号：CN107368837B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201610320029.7
申请日：2016-05-13
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明涉及一种用于检测识别图像或视频中的对象的对象检测方法以及使用该对象检测方法的对象检测装置。所述对象检测方法包括：获取包含待检测对象的视差图像和距离图像；基于所述视差图像，获取具有第一置信度的视差对象，并且基于所述距离图像，获取具有第二置信度的距离对象；以及基于所述具有第一置信度的视差对象以及所述具有第二置信度的距离对象，确定检测到的对象区域，其中，所述第一置信度和所述第二置信度分别指示所述视差对象和所述距离对象属于同一个对象的置信度。
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