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公开(公告)号：CN112184763B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202010939522.3
申请日：2020-09-09
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院 , 南京师范大学
Abstract: 本发明提供了一种机器人视觉导航中视觉里程计构建方法，包括：提取图像特征点；获取物体边界框的位置；判断提取到的特征点是否在检测得到的物体边界框内，若不是，则剔除特征点；若在物体边界框内，则通过光流跟踪物体边界框内的特征点，并通过光流极线法进行动态点的判断，若物体边界框内动态点数目大于阈值，则认为该物体边界框内物体是运动的，将其中所有特征点剔除。若未超过阈值，则认为该物体边界框内物体是静止的，物体边界框内的特征点是有效特征点。根据有效特征点估算相机运动轨迹，恢复出相机旋转和平移运动，估计出相机位姿，完成视觉里程计的构建。本发明解决了动态环境下位姿估计的不准确问题,提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN111563452B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010371935.6
申请日：2020-05-06
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院 , 南京师范大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于实例分割的多人体姿态检测及状态判别方法，包括：采集课堂视频的原始分帧图像；分割出学生个体和非学生个体，以不同颜色的掩码标注不同学生个体，同时进行姿态检测，提取出各学生人体姿态的关键点，并进行标注连接；对学生的听课状态进行具体判别，对学生脸部进行识别和定位，判断所有学生个体是否能检测到正面人脸，如果能，则初步说明该同学处于听课状态，并判断该同学是否处于举手状态；如果无法检测出人脸，则进一步判断其是否处于不听课状态。结合每个学生个体听课状态对学生听课效率进行评估。本发明为实现学生听课状态的判别与分析提供解决方法，具有可实时识别，识别精度高，抗复杂环境干扰性强等优点。
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公开(公告)号：CN111563452A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010371935.6
申请日：2020-05-06
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院 , 南京师范大学
Abstract: 本发明提供了一种基于实例分割的多人体姿态检测及状态判别方法，包括：采集课堂视频的原始分帧图像；分割出学生个体和非学生个体，以不同颜色的掩码标注不同学生个体，同时进行姿态检测，提取出各学生人体姿态的关键点，并进行标注连接；对学生的听课状态进行具体判别，对学生脸部进行识别和定位，判断所有学生个体是否能检测到正面人脸，如果能，则初步说明该同学处于听课状态，并判断该同学是否处于举手状态；如果无法检测出人脸，则进一步判断其是否处于不听课状态。结合每个学生个体听课状态对学生听课效率进行评估。本发明为实现学生听课状态的判别与分析提供解决方法，具有可实时识别，识别精度高，抗复杂环境干扰性强等优点。
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公开(公告)号：CN111401460B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010213305.6
申请日：2020-03-24
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院 , 南京师范大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F18/232
Abstract: 本发明公开了一种基于限值学习的异常电量数据辨识方法。该方法首先通过异常电量数据分析得出异常电量数据的类型和鉴别算法；然后通过对OneClassSVM算法分析研究，对异常电量数据的鉴别限值进行学习，得到限值学习表，通过限值学习表校核历史数据的异常电量数据，接着通过分析基于密度的聚类算法DBSCAN算法校核历史数据中的离群值，实现基于限值学习的异常电量数据辨识；最后对同样基于密度的聚类算法LOF算法进行分析研究，结合两种基于密度的聚类算法进行实验，同时对多维数据进行离群值辨识，实现了基于密度聚类算法的多维电量数据离群值辨识。
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公开(公告)号：CN112184763A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010939522.3
申请日：2020-09-09
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院 , 南京师范大学
Abstract: 本发明提供了一种机器人视觉导航中视觉里程计构建方法，包括：提取图像特征点；获取物体边界框的位置；判断提取到的特征点是否在检测得到的物体边界框内，若不是，则剔除特征点；若在物体边界框内，则通过光流跟踪物体边界框内的特征点，并通过光流极线法进行动态点的判断，若物体边界框内动态点数目大于阈值，则认为该物体边界框内物体是运动的，将其中所有特征点剔除。若未超过阈值，则认为该物体边界框内物体是静止的，物体边界框内的特征点是有效特征点。根据有效特征点估算相机运动轨迹，恢复出相机旋转和平移运动，估计出相机位姿，完成视觉里程计的构建。本发明解决了动态环境下位姿估计的不准确问题,提高了定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111401460A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010213305.6
申请日：2020-03-24
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院 , 南京师范大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于限值学习的异常电量数据辨识方法。该方法首先通过异常电量数据分析得出异常电量数据的类型和鉴别算法；然后通过对OneClassSVM算法分析研究，对异常电量数据的鉴别限值进行学习，得到限值学习表，通过限值学习表校核历史数据的异常电量数据，接着通过分析基于密度的聚类算法DBSCAN算法校核历史数据中的离群值，实现基于限值学习的异常电量数据辨识；最后对同样基于密度的聚类算法LOF算法进行分析研究，结合两种基于密度的聚类算法进行实验，同时对多维数据进行离群值辨识，实现了基于密度聚类算法的多维电量数据离群值辨识。
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公开(公告)号：CN109146972B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201810954414.6
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院
IPC: G06T7/73 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于快速特征点提取及网格化三角形约束的视觉导航方法，包括如下步骤：采集连续视频帧序列图像，提取相邻两帧图像中的特征点；对提取的相邻两帧图像进行网格化划分；对每个三角形构建6维形状描述子及32维区域描述子，得到由每个三角形的38维混合描述子组成的特征向量；对网格化划分对应三角形的特征向量进行匹配，通过中心点聚类方法选取具有显著特性的特征点，剔除错误匹配的特征点，利用极线几何约束剔除运动特征点，获得有效可用特征点对；完成最终的运动模型求解，获得视觉导航解算的位置结果。本发明为室内环境下的机器人视觉导航与定位提供解决方法，具有特征点提取速度快、匹配率高的优点。
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公开(公告)号：CN109146972A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810954414.6
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院
CPC classification number: G06T7/73 , G06K9/4609 , G06K9/4671 , G06K9/6223 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了基于快速特征点提取及网格化三角形约束的视觉导航方法，包括如下步骤：采集连续视频帧序列图像，提取相邻两帧图像中的特征点；对提取的相邻两帧图像进行网格化划分；对每个三角形构建6维形状描述子及32维区域描述子，得到由每个三角形的38维混合描述子组成的特征向量；对网格化划分对应三角形的特征向量进行匹配，通过中心点聚类方法选取具有显著特性的特征点，剔除错误匹配的特征点，利用极线几何约束剔除运动特征点，获得有效可用特征点对；完成最终的运动模型求解，获得视觉导航解算的位置结果。本发明为室内环境下的机器人视觉导航与定位提供解决方法，具有特征点提取速度快、匹配率高的优点。
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公开(公告)号：CN113240050B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202110635259.3
申请日：2021-06-08
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种特征融合权重可调的金属打印熔池检测方法，包括：采集激光熔覆式3D打印熔池的彩色图像，搭建卷积神经网络对彩色图像提取特征图，根据应用场景的不同结合训练时的经验设置每层特征图的加权值，每一种尺寸的特征图都输出一个结果，获取特征融合后的特征图用于后续的处理与预测，最后按照预设的识别条件识别出彩色图像中的熔池。采用前述方法，能够准确地对熔池彩色图像的特征图获取语义信息，并且此特征图的处理方法可应用于不同的应用场景，只需根据训练神经网络模型的效果，设置合适的特征图加权即可，具有识别准确度高和适应性强的优点。
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公开(公告)号：CN113240050A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110635259.3
申请日：2021-06-08
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种特征融合权重可调的金属打印熔池检测方法，包括：采集激光熔覆式3D打印熔池的彩色图像，搭建卷积神经网络对彩色图像提取特征图，根据应用场景的不同结合训练时的经验设置每层特征图的加权值，每一种尺寸的特征图都输出一个结果，获取特征融合后的特征图用于后续的处理与预测，最后按照预设的识别条件识别出彩色图像中的熔池。采用前述方法，能够准确地对熔池彩色图像的特征图获取语义信息，并且此特征图的处理方法可应用于不同的应用场景，只需根据训练神经网络模型的效果，设置合适的特征图加权即可，具有识别准确度高和适应性强的优点。
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